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融合LBP和局部稀疏表示的人脸表情识别被引量：8: 2014年; 为更好获取人脸局部表情特征,提出了一种融合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和局部稀疏表示的人脸表情特征与识别方法。为深入分析表情对人脸子区域的影响,根据五官特征对人脸进行非均匀分区,并提取局部LBP特征;为精细刻画人脸局部纹理,整合人脸局部特征,设计了人脸局部稀疏重构表示方法,并根据表情对各局部子区域的影响因子,加权融合局部重构残差进行人脸表情识别。在JAFFE2表情人脸库上的对比实验,验证了该方法的可行性和鲁棒性。; 唐恒亮孙艳丰朱杰赵明茹; 关键词：表情识别局部二值模式

基于重采样的三维人脸样本扩充被引量：1: 2013年; 为了对现有三维人脸数据库的数据规模和数据覆盖范围进行扩充,提出一种基于样本重采样的三维人脸样本扩充算法.该方法首先根据面部器官的分布规律对人脸样本进行区域划分,并获得关于各个器官的样本集;然后通过从各个器官样本集中选择器官并重组的方式来获取新的三维人脸样本,为了保证新器官之间的无缝融合,提出了基于薄板样条函数(thin-plate-spline,TPS)的几何信息缝合方法和基于微分算子的纹理缝合方法.实验结果表明:本文提出的样本扩充方法能对现有三维人脸数据库进行扩充;扩充后的样本集可以提高算法的效果.; 盖赟孙艳丰尹宝才唐恒亮; 关键词：三维人脸人脸建模人脸识别重采样

基于字典原子与类标签关系的字典学习: 2017年; 在稀疏表示理论中,如何构造字典和更新字典,而能得到一个辨别能力强的字典,始终是一个重要的开放问题,针对这一问题,提出了基于字典原子与类标签关系的字典学习方法.建立一个基于两者关系的矩阵,随着更新字典原子而更新关系矩阵,通过更新关系矩阵来构成字典自适应地确定原子与类标签的关系,提高字典的判别能力,为后续的分类识别提供必要的保证.该方法既避免了共享字典判别能力差的问题,又避免了因单独训练字典而占用大量时间和内存的缺点.在构建字典模型中,引用l21范数约束残差值来去除噪声,使之既能处理稀疏噪声,也能处理非稀疏噪声,提高了字典对噪声的鲁棒性.大量的实验结果证明,该方法较其他的字典学习方法鲁棒性强、识别率高.; 赵璐孙艳丰尹宝才; 关键词：人脸识别关系矩阵字典学习

基于四元数矩阵表示的彩色人脸图像LDA方法: 2013年; 为了缓解线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)方法在小样本情况下出现的矩阵奇异性问题,针对彩色人脸图像,利用其四元数矩阵表示模式,在人脸识别中引入基于四元数表示的二维LDA、双向LDA方法.这些方法充分利用了彩色图像的空间分布信息,通过在行、列方向降维提取图像的2DLDA、BDLDA特征,缓解了类内散度矩阵的奇异性问题.在FERET彩色人脸数据库及AR彩色人脸数据库上的大量实验证明,本文方法与基于四元数矩阵表示的2DPCA、BDPCA算法相比,识别性能均有提高.; 胡永利家华杰孙艳丰; 关键词：彩色人脸识别四元数矩阵线性判别分析奇异性

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用被引量：15: 2013年; 物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.; 胡永利朴星霖孙艳丰尹宝才; 关键词：信息融合物联网

基于Softplus激活函数和改进Fisher判别的ELM算法被引量：7: 2015年; 在极限学习机(extreme learning machine,ELM)网络中,对可加型隐单元的激活函数通常选择的是Sigmoid函数.因此,首先提出一种新型修正线性函数的近似平滑函数Softplus来替代它.Softplus激活函数因为更接近生物学的激活模型且具有一定的稀疏能力,可进一步优化网络性能.其次,为了使ELM算法训练的网络具有更好的分类性能,考虑了类内距和类间距的约束,提出了基于改进Fisher判别约束的ELM算法,从而使解析求得的输出权值更加利于分类,进一步改进了识别性能.最后,在手写数字库和人脸库上的实验证明了改进ELM算法的可行性和优越性.; 孙艳丰杨新东胡永利王萍; 关键词：激活函数 FISHER判别

基于自适应权值稀疏典型相关分析的人脸表情识别算法被引量：1: 2014年; 为解决当变量个数较多时,典型相关分析方法不能给出一个稳定模型的问题,提出了一种基于自适应权值的稀疏典型相关分析的人脸表情识别方法.稀疏典型相关分析通过附加一个系数收敛的约束,使基向量中的某些系数收敛为0,因此,就能去掉一些对表情识别没有用处的变量.同时,由于通常的稀疏典型相关分析求解中,稀疏权值的选择是固定值,会产生一些误差,故利用自适应权值的方法来降低在求解稀疏典型向量时产生的误差.在Jaffe和Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验结果,进一步验证了该方法的正确性和有效性.; 孙艳丰姜天昌胡永利; 关键词：人脸表情识别自适应

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北京市自然科学基金(4132013)