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王红

作品数:2 被引量:13H指数:2
供职机构:天津工业大学计算机科学与软件学院更多>>
发文基金:天津市科技支撑计划重点项目国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
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篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇凸包
  • 1篇自然环境
  • 1篇像素
  • 1篇像素聚类
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇进制
  • 1篇局部二进制模...
  • 1篇聚类
  • 1篇二进制
  • 1篇二进制模式
  • 1篇感兴
  • 1篇感兴趣
  • 1篇感兴趣区
  • 1篇感兴趣区域

机构

  • 2篇天津工业大学

作者

  • 2篇王红
  • 1篇吴骏
  • 1篇李峰
  • 1篇耿磊
  • 1篇肖志涛
  • 1篇武继刚
  • 1篇张芳
  • 1篇李月龙
  • 1篇张铮

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 2篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于二维MB-LBP特征的人脸识别被引量:5
2015年
提出了一种基于二维多尺度局部二进制模式的人脸识别方法,对一幅人脸图像进行分块,对每一块的图像进行MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)算子运算,将MB-LBP与灰度共现矩阵结合起来得到了可以更好地描述局部纹理空间结构的二维MB-LBP特征,将各子块的二维MB-LBP特征进行连接形成人脸特征。该算法在ORL和CMU-PIE人脸数据库上进行测试,选择了支持向量机(SVM)作为分类器,并与传统的基于一维LBP特征进行比较,结果表明提出的算法在人脸识别问题上的有效性和优越性。
王红武继刚张铮
关键词:人脸识别局部二进制模式支持向量机
复杂自然环境下感兴趣区域检测被引量:8
2015年
目的感兴趣区域检测是图像处理领域的关键技术。人类视觉系统处理一个较为复杂的场景时,会首先将其视觉注意力集中于该场景中的几个特定对象上,这些对象被称为感兴趣区域。在图像处理和分析过程中,感兴趣区域检测模拟人类视觉,能够快速、准确抓住图像重点,降低图像处理计算量,有效提高计算机信息处理的效率。因此感兴趣区域检测对于图像分析和理解有着重要意义。为此,提出一种基于低层次图像信息与中层次图像信息相结合的自底向上的感兴趣区域检测方法。方法首先通过彩色增强Harris算子检测角点进而得到凸包边界,通过凸包区域与超像素聚类结果计算中层次信息粗略显著图;然后将图像从RGB空间转换到CIELab空间,使用差分滤波器对图像进行滤波,得到低层次信息粗略显著图;最后将低层次图像信息与中层次图像信息进行加权融合得到图像的显著图。结果在微软亚洲研究院提供的公开数据库MSRA上验证了本文方法的有效性,根据该数据库人工标记的真值评价本文方法的检测效果,并与其他方法进行对比。其他方法的显著图是由其作者提供的源代码得到。在主观分析和客观判断两个方面的本文方法可有效抑制背景噪声,检测出的显著物具有均匀显著度,且边缘清晰。结论本文方法是一种有效的图像预处理方法。
肖志涛王红张芳耿磊吴骏李月龙李峰
关键词:感兴趣区域凸包
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