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陕西省重大科技创新专项计划项目(2009ZKC02-17)

作品数:2 被引量:0H指数:0
相关作者:张二虎陈万军赵永伟牟永强更多>>
相关机构:西安理工大学更多>>
发文基金:陕西省重大科技创新专项计划项目国家自然科学基金西安市科技计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇人脸图像
  • 1篇视觉
  • 1篇图像
  • 1篇加权
  • 1篇光照
  • 1篇光照归一化
  • 1篇归一化
  • 1篇GABOR变...

机构

  • 2篇西安理工大学

作者

  • 2篇张二虎
  • 1篇牟永强
  • 1篇赵永伟
  • 1篇陈万军

传媒

  • 1篇应用科学学报
  • 1篇西安理工大学...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
边缘保持滤波与视觉最优准则的人脸图像光照归一化
2013年
受计算摄影学中边缘保持滤波器的启发,提出一种人脸图像光照归一化方法,能有效处理复杂光照条件下的人脸识别问题.该方法采用加权最小均方边缘保持滤波器将亮度图像精确地分解为反射层与阴影层,根据视觉最优准则进行直方图匹配映射,获得视觉质量最优的光照归一化人脸图像.对YALE-B与CMU-PIE人脸数据库的识别结果表明该方法有效.
张二虎牟永强陈万军
关键词:人脸识别光照归一化
基于积极性区域的红外步态识别方法研究
2012年
红外步态图像具有可见度和对比度低的特点,易造成预处理后人体目标分割残缺不全,从而影响步态识别的性能。针对此问题,提出一种基于积极性区域的红外步态识别方法。首先通过将平均步态图像(AGI)划分成头、手臂、躯干、大腿、前腿、后腿和脚等7个区域,然后使用基于Gabor的区域协方差矩阵方法提取每个区域的特征,识别时使用其中6个处理效果相对完好的区域信息,从而剔除了残缺区域对识别结果的影响。该方法在CASIA的红外夜间步态库上进行了测试,取得了较好的识别效果。最后进一步分析了人体各个区域对识别的影响和作用,并提出了积极性区域的概念,用于红外步态识别。实验结果和分析结果表明,本文方法鲁棒性好且有效。
赵永伟张二虎
关键词:GABOR变换
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