江苏省自然科学基金(BK2011146)
- 作品数：22 被引量：81H指数：5
- 相关作者：陈莹艾春璐张龙媛霍中花曹立志更多>>
- 相关机构：江南大学上海交通大学南京师范大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于直方图灰度归类的快速背景建模方法被引量：2
- 2015年
- 针对传统核密度估计背景建模在检测精度和计算消耗上的不足,提出了一种基于直方图灰度归类的快速背景建模算法。首先根据序列图像像素灰度的相似性原理对背景进行直方图灰度归类,将邻近像素空间相关性转化为灰度直方图概率分布的关系,获得的直方图灰度与稳定背景相减剔除背景样本中的显著运动信息,减小了参与密度估计的样本数。然后根据背景分布特性选择最优窗宽,引入背景直方图概率进行加权高斯核密度估计,并通过自适应阈值实现运动目标的准确检测。同时,采用直方图背景更新,有效克服了光照变化对背景重建的影响。实验结果表明,该算法在检测精度和实时性处理方面都得到了很大提高。
- 孙剑芬
- 关键词：自适应阈值
- 在线学习机制下几何模糊特征目标检测及跟踪被引量：1
- 2016年
- 针对目标跟踪中目标框发生偏移、消失等问题,于在线学习机制下提出一种基于几何模糊的跟踪检测学习的目标跟踪方法。以跟踪-检测-学习为框架,利用Lucas-Kanade算法,获得目标的初步跟踪结果。运用几何模糊的匹配思想代替传统检测手法,有效校正跟踪偏移,避免误差累计。整合器比较跟踪、检测结果与上一帧结果的相似度,通过计算正负样本与检测子区域的归一化相关系数比求得置信度,得到目标的精准定位。其结果通过学习器进行在线学习,从而进行下一帧的跟踪。实验结果表明,将该检测思想应用于快速移动目标跟踪时,在背景相似度较高的条件下,表现出了良好的性能,与其他新的方法比较也有较高的定位精度。
- 陈莹沈宋衍
- 关键词：目标跟踪
- 条件主动外观模型下的人脸特征点跟踪被引量：10
- 2013年
- 为了完成人脸关键特征点的精确定位跟踪,提出一种改进的基于反向合成匹配算法的条件主动外观模型匹配及其初始化算法.该算法假设已知正面人脸的关键特征点,首先通过建立散乱点对应与标定点对应之间的映射,根据给定的正面人脸标定点对任意姿态的侧面人脸进行自动初始标定,映射关系由核岭回归算法学习得到;将该标定点作为人脸跟踪算法的初始化点,然后利用条件主动外观模型反向合成匹配算法建立正面与任意姿态人脸的外观和形状模型,并对模型参数进行迭代优化;最后得到最优的任意姿态人脸的轮廓点,完成人脸跟踪.实验结果证明,与同类方法相比,该算法表现出了良好的性能,可在较短的计算时间内获得较高的定位精度.
- 陈莹艾春璐
- 关键词：主动外观模型人脸跟踪
- 基于局部SIFT特征点的双阈值配准算法被引量：3
- 2014年
- 针对SIFT匹配算法和SIFT与RANSAC结合的匹配算法都存在不同程度误匹配的问题,提出一种基于局部SIFT特征点的双阈值匹配算法。设计变步长迭代准则获取SIFT双阈值,其中大阈值匹配获得一组稀疏的精确匹配,小阈值匹配获得一组可能存在误匹配的密集匹配。以精确匹配建立目标的形变约束模型,以此为基础从密集匹配中删除误匹配。通过这些正确的匹配点估计两幅图像之间的变换矩阵。为了降低算法所需时间,提高效率,通过分析图像的纹理变化,采用提取其变化最为剧烈的区域来代表整幅图像进行匹配运算。实验结果表明,该算法在图像存在平移、旋转等仿射变化情况下具有配准精度高,稳定和快速等特点。
- 邓朝省陈莹
- 关键词：图像配准欧氏距离双阈值
- 基于学习自动机的无线传感网能量均衡分簇算法被引量：11
- 2013年
- 优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata,LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇算法。在簇头选举方面,综合考虑节点剩余能量和节点密度,利用学习自动机与周围环境进行信息交互和动作奖惩,选择出相对较优的簇头;根据簇首与基站距离和其节点密度构造大小非均匀的簇,实现不同位置不同网络疏密程度下簇内和簇间能耗互补均衡;构造了基于簇首剩余能量、簇内节点密度和传输距离的评价函数,并运用贪婪算法选择出最优中转簇首进行多跳传输。仿真实验结果表明,该算法能选择出更为合理的簇头,有效地均衡网络能量负载,延长网络生存时间。
- 曹立志陈莹
- 关键词：学习自动机节点密度非均匀分簇多跳传输
- 贝叶斯模型下基于SIFT特征的人脸识别被引量：2
- 2012年
- 根据姿态与表情变化对人脸识别的影响,采用对图像的旋转、尺度变化保持不变性的SIFT算子作为人脸特征,建立人脸各个子区域的相似性测度,并通过混合高斯建立不同变形条件下相同样本与不同样本的相似性概率模型。在此基础上,利用各子区域特有的识别能力获取子区域概率权值,结合基于贝叶斯公式建立的概率框架确定识别结果。实验结果表明,与直接用SIFT算子进行人脸识别的方法相比,该方法在姿态变化较大及表情变化较大的情况下识别率有明显提高。
- 张龙媛陈莹
- 关键词：人脸识别表情
- 基于在线回归学习的轮廓跟踪算法被引量：2
- 2016年
- 针对目标快速运动以及严重形变导致跟踪失败的问题,基于在线回归学习提出一种轮廓跟踪算法。以当前跟踪区域为中心,通过循环矩阵对其进行循环平移形成训练样本,进行基于核的相关性回归训练。检测帧根据上一帧回归模型计算待测区域与目标区域的相关频域。将相关矩阵返回空域,形成目标定位特征图,将其与待测区灰度图进行融合形成轮廓置信图。利用置信图作为辅助信息,通过水平集模型提取目标轮廓。设计轮廓评价方案判断轮廓质量,当发生畸变时进行轮廓修正。将轮廓所在位置反馈至核相关滤波跟踪器并更新跟踪模板,从而准确得到下一帧特征图。实验结果证明,该方法能快速准确地跟踪目标及其轮廓,并且具有较好的鲁棒性。
- 沈宋衍陈莹
- 关键词：水平集
- 基于暗原色先验的区域自适应图像去雾方法被引量：6
- 2016年
- 在雾霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致拍摄的图像严重退化。针对这一问题,提出一种简单有效的单幅图像去雾算法。设计晕光估计算子检测出晕光区域,在暗原色先验条件下,根据晕光估计值获取区域自适应融合权值,进而在不同区域采用不同的加权方式融合基于单像素估算的透射率与基于块状区域的透射率以获取精确透射率,有效地消除了晕光效应;最后增加参数限制透射率过低,保护了天空区域。实验表明该算法复原的图像清晰自然,尤其是在前景与背景的边缘处及天空区域能够达到很好的去雾效果。
- 刘冬冬陈莹
- 关键词：去雾透射率
- 多方向显著性权值学习的行人再识别被引量：13
- 2015年
- 目的针对当前行人再识别匹配块的显著性外观特征不一致的问题,提出一种对视角和背景变化具有较强鲁棒性的基于多向显著性相似度融合学习的行人再识别算法。方法首先用流形排序估计目标的内在显著性,并融合类间显著性得到图像块的显著性;然后根据匹配块的4种显著性分布情况,通过多向显著性加权融合建立二者的视觉相似度,同时采用基于结构支持向量机排序的度量学习方法获得各方向显著性权重值,形成图像对之间全面的相似度度量。结果在两个公共数据库进行再识别实验,本文算法较同类方法能获取更为全面的相似度度量,具有较高的行人再识别率,且不受背景变化的影响。对VIPeR数据库测试集大小为316对行人图像的再识别结果进行了定量统计,本文算法的第1识别率(排名第1的搜索结果即为待查询人的比率)为30%,第15识别率(排名前15的搜索结果中包含待查询人的比率)为72%,具有实际应用价值。结论多方向显著性加权融合能对图像对的显著性分布进行较为全面的描述,进而得到较为全面的相似度度量。本文算法能够实现大场景非重叠多摄像机下的行人再识别,具有较高的识别力和识别精度,且对背景变化具有较强的鲁棒性。
- 陈莹霍中花
- 关键词：显著性特征排序
- 非约束环境下基于小样本的人脸特征精确定位被引量：2
- 2013年
- 针对非约束环境下的人脸特征定位问题,在概率框架下提出一种基于小样本的精确定位策略.通过对比分析,提取人脸主要特征的颜色和灰度信息及人脸特征之间的几何约束信息,利用混合高斯模型分别对其进行概率建模.之后建立定位融合策略,不仅考虑每种人脸特征的概率分布,还考虑其周围元素的概率分布特性,及各元素之间的几何约束.实验结果表明,该方法能在少量训练样本图像且样本个体较为单一的条件下,实现人脸主要特征的精确定位,且定位精度高于现有方法.
- 陈莹张龙媛
- 关键词：小样本人脸特征定位高斯混合模型
