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视频序列中基于LBP特征的人体行为识别被引量：3: 2013年; 视频序列中的行为分析与识别已经成为当前计算机视觉领域的研究热点。为了更加有效地提取人体行为序列中的轮廓特征的信息,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征的人体行为识别的算法。通过背景差分法从视频中提取完整的人体运动序列,利用LBP算子计算运动序列的LBP特征谱,组成样本的LBP轮廓特征空间,接着将特征空间通过K-means聚类的方法生成行为特征。最后,采用隐马尔可夫模型(HMM)对特征进行识别。实验过程中,分别在两个公共行为数据库上进行了测试实验,平均识别率能达到85%以上,并且在两个数据库的交叉实验结果表明了本文算法具有一定的鲁棒性。; 王宪慕鑫宋书林陈向阳; 关键词：局部二值模式 K-MEANS聚类隐马尔科夫模型

基于改进的LBP人脸识别算法被引量：42: 2012年; 针对基本LBP算子提取的特征不够完整,不能全面地表达出人脸局部特征的问题,提出了基于分块的完备局部二值模式(CLBP)人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,对每一分块的图像进行局部差异值和中心像素灰度值分析,用Su2CLBP(8,2)、Mu2CLBP(8,2)和CCLBP(8,2)算子分别提取每一分块的直方图统计特征。然后将所有分块的CLBP直方图序列连接起来,得到人脸图像的CLBP特征,将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别。最后利用Chi平方统计法计算直方图的不相似度,用最近邻准则进行分类。所提出的算法分别在ORL、FERET、YALE数据库中进行实验,分别取得了高达99.5%、92%、98.67%的识别率,与分块LBP算法相比识别率分别有2.5%、8%、2.67%的提高。实验结果表明,完备LBP提取的特征比较全面且具有较强的鉴别能力,在ORL、FERET、YALE人脸库中均能获得较好的识别率。; 王宪张彦慕鑫张方生; 关键词：人脸识别直方图

基于曲波域与核主成分分析的人脸识别被引量：11: 2011年; 针对小波变换不能充分描述人脸曲线特征的缺点,本文提出一种基于曲波域与核主成分分析(KPCA)的人脸识别算法。采用多尺度、多方向的曲波(Curvelet)变换提取图像特征,不仅具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力,而且其变换系数能有效表示沿曲线的奇异性。进一步使用核主成分分析(KPCA)将曲波特征系数投影到更具表达力的核空间中,通过最近邻分类器进行分类。并在JAFFE人脸库中、ORL人脸库以及FERET人脸库中做了多组实验,实验结果表明该方法在图像降维和识别率方面都达到了较好的效果。; 王宪慕鑫张彦张方生宋书林平雪良刘浩; 关键词：人脸识别曲波变换核空间

基于多目标粒子群算法的多传感器图像融合被引量：7: 2012年; 针对图像融合中参数优化的问题,提出了一种基于多目标粒子群优化算法的多传感器图像融合方法。首先采用非采样Contourlet变换(NSCT)对源图像进行多尺度、多方向分解;然后选取图像融合的客观评价指标为优化目标函数,采用多目标粒子群优化算法对低频系数的融合参数进行优化,带通方向子带系数采用取绝对值最大的融合规则;最后通过NSCT逆变换得到融合图像。分别对多聚焦图像融合和红外与可见光图像进行融合实验,并对融合图像进行主客观评价,实验结果表明,得到的融合图像具有较好的主观视觉效果和客观评价指标。; 王宪张方生慕鑫柳絮青郭玉凡; 关键词：多传感器图像融合非采样CONTOURLET变换多目标粒子群

社交网络平台用户身份挖掘的研究: 社交网络平台（例如新浪微博、Facebook等）用户身份挖掘是数据挖掘领域的新兴研究内容，本文针对其中两个重要问题，即用户身份标注和跨平台用户身份匹配开展研究，主要取得以下创新成果:　　1.提出能适应用户标记数变化的单标...; 慕鑫; 关键词：多标记开放环境; 文献传递

二次集成学习在医疗数据挖掘中的应用被引量：1: 2014年; CCDM 2014数据挖掘竞赛基于医学诊断数据,提出了实际生活中广泛出现的多类标问题和多类分类问题。针对两个问题出现的类别不平衡现象以及训练样本较少等特点,为了更好地完成数据挖掘任务,借助二次学习和集成学习的思想,提出了一个新的学习框架——二次集成学习。该学习框架通过首次集成学习得到若干置信度较高的样本,将其加入到原始训练集,并在新的训练集上进行二次学习,进而得到泛化性能更高的分类器。竞赛结果表明,与常用的集成学习相比,二次集成学习在两个问题上均取得了非常理想的结果。; 魏秀参慕鑫杨杨; 关键词：数据挖掘

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慕鑫