浙江省科技计划项目(2008C14063)
- 作品数：5 被引量：19H指数：2
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- 发文基金：国家自然科学基金浙江省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于SVM和AdaBoost的人脸检测算法
- 2009年
- 论文提出了一种结合SVM和AdaBoost的人脸检测算法。该算法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,并得到置信图。最后通过均值漂移算法找到置信图的峰值,得到人脸区域的新位置。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：人脸检测核函数ADABOOST分类器
- 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
- 融合整体与局部特征的人脸识别算法
- 2009年
- 针对光照、表情、遮挡物等因素的影响,本文提出了一种融合整体和局部特征的人脸识别算法。首先,通过KPCA提取人脸的全局特征;然后,采用简单的图像划分方法将人脸划分成均匀小块,并用KPCA方法分别提取各块特征;最后,基于D-S证据理论的原理对整体与局部特征进行决策级融合得出最终识别结果。实验表明,该算法适应性强,识别率高。
- 赵建民唐金良徐慧英朱信忠
- 关键词：核主成分分析D-S证据理论
- 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
