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国家自然科学基金(60772071)

作品数:6 被引量:22H指数:2
相关作者:朱信忠赵建民徐慧英刘新红郑忠龙更多>>
相关机构:浙江师范大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金浙江省科技计划项目浙江省科技厅科技计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术生物学电子电信更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇生物学
  • 1篇电子电信

主题

  • 4篇人脸
  • 2篇纹理
  • 2篇纹理特征
  • 2篇LBP特征
  • 2篇改进型
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇直方图
  • 1篇人脸检测
  • 1篇人脸检测算法
  • 1篇人脸建模
  • 1篇人脸描述
  • 1篇人脸识别
  • 1篇视频
  • 1篇视频目标
  • 1篇视频目标跟踪
  • 1篇视频运动
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇滤波

机构

  • 6篇浙江师范大学

作者

  • 6篇赵建民
  • 6篇朱信忠
  • 4篇徐慧英
  • 2篇郑忠龙
  • 2篇刘新红
  • 1篇唐金良
  • 1篇江小辉
  • 1篇姜忠民
  • 1篇郝灿

传媒

  • 2篇计算机时代
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇微型电脑应用
  • 1篇计算机系统应...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 2篇2010
  • 3篇2009
  • 1篇2008
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于均值漂移与卡尔曼预测相结合的视频运动目标跟踪算法
2010年
传统的均值漂移算法是基于颜色直方图的迭代跟踪算法,在跟踪目标出现尺度变化的情况下,其跟踪结果往往出现偏差,甚至跟踪失败。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的均值漂移跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,将卡尔曼预测器融于均值漂移跟踪算法。实验表明,该方法能在尺度缩放等复杂背景下对目标进行准确有效的跟踪。
姜忠民赵建民朱信忠徐慧英
关键词:均值漂移算法视频目标跟踪
基于SIFT算法的人脸描述与识别被引量:2
2008年
将SIFT(Scale Invariant Feature Transform)[1]用于人脸识别,根据人脸图像的特点,给出了一种特征匹配算法。首先用DOG算子对人脸图像进行关键点检测,然后用欧氏距离对关键点进行特征匹配,最后对特征点进行错配消除。实验证明SIFT算法对旋转、尺度缩放、视角变化、光照变化等保持一定的不变性,对图像噪声等因素也保持较好的可匹配性。
刘新红赵建民郑忠龙朱信忠
关键词:INVARIANT仿射
基于改进的分块LVP直方图的人脸建模和识别算法
2009年
本文提出了一种改进的基于LVP的人脸建模和识别算法。首先,利用K均值聚类算法获得LVPS dictionary;然后,利用获得的LVPS对人脸进行建模,该方法比传统的建模方法计算更简单;最后,利用分块后的LVPS加权直方图索引进行人脸识别。实验表明,本文所提出的方法比传统的LVP方法具有更好的识别效果。
刘新红赵建民郑忠龙朱信忠徐慧英
关键词:VISUALK均值聚类直方图
基于改进型LBP特征的运动阴影去除算法被引量:7
2010年
在局部二值模式(LBP)基础上,运用一种改进的局部三值模式(LTP)纹理特征提取方法。并把这种提取方法运用到运动阴影去除中。该方法首先利用自适应高斯混合模型进行背景建模,得到背景和含有阴影的前景目标;并用亮度属性得到疑似阴影分块,然后再把疑似阴影区域和已获取背景相应位置的LTP纹理相似性进行判断;最后得到准确的阴影区域并实现阴影去除。实验结果表明,该算法能够很好地抑制分割噪声,准确地去除出运动阴影,具有较好的实验效果。
郝灿朱信忠赵建民徐慧英
关键词:纹理特征混合高斯模型
基于改进型LBP特征的人脸识别方法研究被引量:12
2009年
不可控制条件是人脸识别应用到实际中的最重要瓶颈之一。寻求有效且分类性能高的人脸表征方法至关重要,在局部二值模式(LBP)的纹理提取基础上,引进一种改进的新型的局部三值模式(LTP)纹理特征提取方法,此方法对光照变化和噪声更加鲁棒且更有利于分类,最后采用PCA和Fisher线性判别分析对特征空间进行降维和最优鉴别分类。结合一系列简单实用的图像预处理方法,在JDL和AR两个标准人脸库上对此方法进行测试评价,实验结果表明此方法的有效性和可行性。
赵建民朱信忠江小辉
关键词:纹理特征FISHER线性判别滤波
基于SVM和AdaBoost的人脸检测算法被引量:1
2009年
提出了一种结合SVM和AdaBoost的人脸检测算法。该算法首先根据训练样本中的人脸和非人脸区域训练作为分量分类器的支持向量机(SVM),然后通过AdaBoost算法把这些训练好的分量分类器组合成一个总体分类器;再利用该总体分类器来区分测试样本中的人脸和非人脸区域。实验结果表明,该算法不但提高了识别的正确率,而且大大提高了检测速度。
朱信忠唐金良徐慧英赵建民
关键词:人脸检测支持向量机ADABOOST
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