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核典型相关分析特征融合方法及应用被引量：4: 2016年; 构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征以用于分类识别。该算法将两组特征向量之间的相关性特征作为有效鉴别信息,既可以很好地融合信息,又可以有效地去除特征之间的信息冗余,并且避免了对映射后的数据矩阵进行分解,从而简化了数据运算。在AR、PIE、ORL、Yale人脸数据库及UCI手写体数字库上的实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。; 许洁梁久祯吴秦李敏; 关键词：核函数核典型相关分析人脸识别

一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法: 本发明公开了一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法，主要包括：将图像分割成M×M像素的非重叠的小块；提取每个块的基于Beltrami框架和半局部信息的纹理特征，然后用K‑means算法进行块聚类，将图片划分为四个区域...; 梁久祯许洁; 文献传递

一种基于核典型相关分析的特征融合方法: 本发明公开了一种基于核典型相关分析的特征融合方法，主要包括：利用核函数将图像矩阵映射到核空间；提取同一模式的两组特征向量，在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数；然后根据准则函数求得两组典型投影矢量集；最后...; 梁久祯许洁; 文献传递

变化字典学习与显著特征提取的单样本人脸识别被引量：4: 2017年; 针对单样本问题,基于不同的人脸区域在识别过程中的重要性不同这一事实,提出将能显著区分其它类的人脸区域作为提取的显著特征,并视为有较大区分度的块,剩下的区域视为普通块;再根据不同组中每块的稀疏表示重构残差给予不同的权重,以抑制普通块的影响同时保持有区分度的块的作用.为了减小人脸之间未对齐的影响,将每块训练图像对应的8邻域增加到训练集中,以实现样本的扩充;同时提出新的类内变化字典学习方法,学习得到共享的类内变化字典,以减小测试人脸未知变化的影响.文章的方法可以有效减小人脸局部信息缺失造成的影响,使得在AR、Extended Yale B、CMU-PIE人脸库上的表现超过其它单样本识别相关的方法,取得了最好的识别效果.; 王念兵吴秦梁久祯许洁张淮; 关键词：单样本

一种活动轮廓模型半隐式数值求解方法: 2016年; 基于图像区域信息的Chan-Vese模型是经典的图像分割模型.该模型的主要求解过程是最小化能量泛函的过程,通常使用基本的显式欧拉数值求解方法进行求解.针对模型的数值求解优化问题,提出一种使用半隐式数值求解方法的改进ChanVese模型优化求解模型.首先,简化Chan-Vese模型的能量泛函,并实现水平集函数的自动初始化,加快模型的迭代收敛速度.其次考虑图像的概率统计信息,得到基于概率密度信息的拟合项,增强模型的鲁棒性.最后,将改进半隐式数值求解方法通过与常用的数值求解方法进行对比实验分析.实验结果表明该方法在一定程度上提高了图像分割速度,并在不同的时间步长上更具稳定性.; 廖翠萃李敏梁久祯吴秦许洁; 关键词：CHAN-VESE模型水平集方法图像分割

稀疏保持典型相关分析特征选择与模式识别被引量：3: 2017年; 构建一种基于稀疏保持典型相关分析(Sparsity Preserving Canonical Correlation Analysis,SPCCA)的特征提取算法.在典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的基础上,利用稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP)将样本之间的类别信息引入,从而提高识别率.首先,提取同一类训练样本的两组特征向量,由SPP构建稀疏重构权重矩阵;并建立相应的判据准则函数来描述两组特征向量之间的关系;然后根据所建立的准则函数提取出相应的典型投影矢量集;最后将两组特征通过不同的特征融合策略进行融合,并在分类识别中进行应用.典型相关分析算法将两组特征向量的相关性特征作为有效信息来用于分类,既能融合信息,又能过滤冗余信息.同时SPCCA算法中引入了两组特征的权重矩阵,在一定程度上提高了融合特征的鉴别力,提高了识别精度.在MFEAT、UCI手写体数字库及ORL、PIE人脸数据库上的实验结果证明了本文方法的有效性和稳定性.; 许洁吴秦梁久祯王念兵张淮; 关键词：人脸识别

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许洁