带变异算子的粒子群优化算法 被引量：60

1

作者 李宁 孙德宝 +1 位作者 岑翼刚 邹彤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第17期12-14,35,共4页

针对PSO算法存在易陷入局部最优点的缺点,该文提出了带变异算子的PSO算法。在算法搜索的后期引入变异算子,使算法摆脱后期易于陷入局部极优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性。通过对三个多峰的测试函数和一个问题空间为非凸集... 针对PSO算法存在易陷入局部最优点的缺点,该文提出了带变异算子的PSO算法。在算法搜索的后期引入变异算子,使算法摆脱后期易于陷入局部极优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性。通过对三个多峰的测试函数和一个问题空间为非凸集的实例所做的对比实验,表明改进的PSO算法增强了全局搜索能力,搜索成功率得到大大提高,克服了基本PSO易于收敛到局部最优点的缺点。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 变异算子 布局优化

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基于单层小波变换的压缩感知图像处理 被引量：51

2

作者 岑翼刚 陈晓方 +1 位作者 岑丽辉 陈世明 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第S1期52-55,共4页

根据图像小波变换系数层的特点,提出了基于单层小波变换的压缩感知算法,保留图像低频系数,只对高频系数进行测量。重构时,利用正交匹配追踪算法(OMP)对高频系数进行恢复,再进行小波反变换重构图像。仿真结果表明,与原有压缩感知算法相比... 根据图像小波变换系数层的特点,提出了基于单层小波变换的压缩感知算法,保留图像低频系数,只对高频系数进行测量。重构时,利用正交匹配追踪算法(OMP)对高频系数进行恢复,再进行小波反变换重构图像。仿真结果表明,与原有压缩感知算法相比,重构图像质量得到极大提升,在相同的测量点数下,PSNR平均提高2～4dB。 展开更多

关键词 压缩感知 图像处理 单层小波变换 图像编码

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粒子群算法在小波神经网络中的应用 被引量：15

3

作者 岑翼刚 秦元庆 +1 位作者 孙德宝 李宁 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2004年第12期2783-2785,2788,共4页

利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数'{,,(,)}mnmnabwab进行优化,取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较,仿真数据表明,PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高,且在... 利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数'{,,(,)}mnmnabwab进行优化,取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较,仿真数据表明,PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高,且在粒子数目较大的情况下能有效避免BP网络无法避免的局部极小值问题。 展开更多

关键词 粒子群 小波神经网络 函数逼近 局部极小值

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基于图像处理的望诊面色自动识别研究 被引量：17

4

作者 陈梦竹 岑翼刚 +6 位作者 许家佗 崔龙涛 王文强 屠立平 黄景斌 荆聪聪 张建峰 《中国中医药信息杂志》 CAS CSCD 2018年第12期97-101,共5页

目的结合图像处理与中医理论实现面色自动识别。方法根据中医望诊面色相关理论,采用基于YCbCr颜色空间的椭圆肤色模型和主动外观模型算法对面部皮肤进行感兴趣区域分割,采用RGB空间、HSV空间、Lab空间中的颜色直方图、颜色空间的统计特... 目的结合图像处理与中医理论实现面色自动识别。方法根据中医望诊面色相关理论,采用基于YCbCr颜色空间的椭圆肤色模型和主动外观模型算法对面部皮肤进行感兴趣区域分割,采用RGB空间、HSV空间、Lab空间中的颜色直方图、颜色空间的统计特征以及局部二值模式(LBP)特征对各区域进行颜色与纹理特征提取,使用支持向量机、极限学习机、BP神经网络对提取到的面色特征进行识别比较。结果将面色识别区域分成8块。结合颜色特征、纹理特征和LBP特征时,面色识别率达89.08%。青、赤、黄、白、黑5种面色中,白色采用BP神经网络的分类准确率最高,达89.5%。结论本研究结合肤色检测、图像处理与中医望诊理论,可实现面部肤色自动识别。 展开更多

关键词 中医 望诊 面色 图像处理 肤色检测 识别

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信号Lipschitz奇异性的计算与分析 被引量：6

5

作者 岑翼刚 岑丽辉 孙德宝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第18期35-36,53,共3页

该文从Lipschitz奇异性的定义出发,根据信号与噪声的奇异性指数α的不同,推导出了小波变换系数点是噪声点还是信号点的判别法,也为计算Lipschitz指数提供了一个简单可靠的方法。仿真结果证明,该方法对于信号去噪能起到良好的效果。

关键词 Lipschitz指数 去噪 奇异性分析

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小波阈值神经网络在信号去噪及预测中的应用 被引量：9

6

作者 岑翼刚 尉宇 孙德宝 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期485-491,共7页

提出了一种小波阈值神经网络模型(wavelet threshold neural network,WTNN),对合作式接收到的雷达信号进行去噪和预测.这种网络模型把小波最优阈值去噪器加到神经网络中,对带噪信号具有小波最优阈值去噪和预测的功能.对小波系数作单层重... 提出了一种小波阈值神经网络模型(wavelet threshold neural network,WTNN),对合作式接收到的雷达信号进行去噪和预测.这种网络模型把小波最优阈值去噪器加到神经网络中,对带噪信号具有小波最优阈值去噪和预测的功能.对小波系数作单层重构,可简化训练算法,使编程得到精简.其次,通过对训练算法进行分析,得出了最优阈值及权值的调整公式.最后通过对线性调频信号去噪及前向一步预测的实验结果可以看出,当网络输入分别为带有高斯白噪声、高斯带限噪声、瑞利噪声的线性调频信号时WTNN得到的结果均优于利用Donoho阈值进行去噪后再预测的结果. 展开更多

关键词 最优阈值 神经网络 预测 信号去噪

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铁轨图像的低秩矩阵分解缺陷检测 被引量：10

7

作者 张琳娜 岑翼刚 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第4期667-675,共9页

随着高铁在中国乃至世界的快速发展,对轨道质量的要求越来越高。轨道表面缺陷检测直接关系着铁路安全、国家经济及安全等问题。基于固定光源下的摄像头拍摄的轨道表面图像,将轨道表面的缺陷检测建模为低秩矩阵分解问题,并对分解得到的... 随着高铁在中国乃至世界的快速发展,对轨道质量的要求越来越高。轨道表面缺陷检测直接关系着铁路安全、国家经济及安全等问题。基于固定光源下的摄像头拍摄的轨道表面图像,将轨道表面的缺陷检测建模为低秩矩阵分解问题,并对分解得到的稀疏矩阵计算其行累积量,由于去除了背景的干扰,缺陷区域所在的行累积量绝对值会变得很小,从而可以通过阈值操作得到缺陷行坐标,最后对由缺陷行坐标确定的小图像块区域进行二值化操作,并寻找最大联通区域即可确定缺陷位置,实现缺陷的自动检测与定位。与已有文献实验比较结果表明,该算法对不同光照及背景下的轨道缺陷检测均取得了较好的检测结果。 展开更多

关键词 铁轨缺陷检测 低秩矩阵分解 行累积量 二值化

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基于峰值变换的信号稀疏表示及重建 被引量：7

8

作者 岑翼刚 岑丽辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期326-331,共6页

压缩感知(CS)近年来的出现引起了学术界的极大关注,其要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏的表示。该文针对信号本身及小波变换下均不稀疏的情况(如线调频信号),结合峰值变换(PT),提出了PTCS的信号压缩感知算法,对于PT变换... 压缩感知(CS)近年来的出现引起了学术界的极大关注,其要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏的表示。该文针对信号本身及小波变换下均不稀疏的情况(如线调频信号),结合峰值变换(PT),提出了PTCS的信号压缩感知算法,对于PT变换产生的峰值变换点序列采用可逆数字水印中的数值扩展方法,将峰值变换点序列嵌入测量信号中,避免了由于引入PT变换而额外增加测量点。通过PT变换,可以将不稀疏的小波系数变为稀疏系数,从而大大提升信号重构效果。仿真结果表明,该文提出的PTCS算法恢复信号与已有的基于正交匹配追踪算法的CS算法相比较,恢复信号质量有着较大的提高。 展开更多

关键词 压缩感知 稀疏表示 峰值变换 小波变换 数值扩展

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利用小波对信号进行去噪及参数估计 被引量：6

9

作者 岑翼刚 孙德宝 任毅 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2003年第3期31-35,共5页

在以往的小波软阈值去噪的基础上对阈值进行了一定的改进 ,利用小波系数对信号进行了参数的估计 ,与其它方法相比较 ,该估计参数的方法能在较低的信噪比下比较准确的计算出信号的到达时间等重要参数。满足准确性和实时性的要求。

关键词 信号处理 小波阈值 信噪比 参数估计 小波去噪 雷达

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带阴性选择的粒子群优化算法 被引量：4

10

作者 邹彤 李宁 +1 位作者 孙德宝 岑翼刚 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期87-90,共4页

针对PSO在计算后期多样性不足、易发生优化停滞的现象,引入免疫系统中的阴性选择概念,定义了新的计算亲和力的方法,提出了带阴性选择的粒子群优化算法,并对其进行了计算复杂性分析.改进算法能在检测到粒子群收敛至局部解后,更新群体中... 针对PSO在计算后期多样性不足、易发生优化停滞的现象,引入免疫系统中的阴性选择概念,定义了新的计算亲和力的方法,提出了带阴性选择的粒子群优化算法,并对其进行了计算复杂性分析.改进算法能在检测到粒子群收敛至局部解后,更新群体中的部分粒子,并使新粒子在解空间上远离局部解,提高了粒子的多样性.试验证明,改进算法的优化性能优于PSO和局部PSO.对改进算法的计算成本及参数选择进行了讨论,并提出了下一步的研究方向. 展开更多

关键词 粒子群优化 阴性选择 免疫系统

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高斯线调频小波变换及参数优化 被引量：4

11

作者 尉宇 孙德宝 岑翼刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1398-1403,共6页

线调频小波变换(CT)作为小波变换(WT)的一种推广,成了信号处理中的研究热点。该文推导出高斯线调频小波变换(GCT)的短时Fourier变换(STFT)计算形式。并利用分数阶Fourier变换和广义的时宽-带宽积来优化GCT 的参数。与Wingner-rille分布(... 线调频小波变换(CT)作为小波变换(WT)的一种推广,成了信号处理中的研究热点。该文推导出高斯线调频小波变换(GCT)的短时Fourier变换(STFT)计算形式。并利用分数阶Fourier变换和广义的时宽-带宽积来优化GCT 的参数。与Wingner-rille分布(WVD)、短时Fourier变换(STFT)进行比较分析。仿真结果表明优化的GCT有很好的时频聚集性。 展开更多

关键词 高斯线调频小波变换 短时Fourier变换 广义的时宽-带宽积

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WNN中的改进PSO算法及参数初始化 被引量：2

12

作者 岑翼刚 孙德宝 李宁 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期43-45,共3页

利用粒子群(PSO)算法替代BP算法对小波神经网络(WNN)进行训练,针对局部极小值问题提出了改进的PSO算法,即判断当粒子陷入局部极小时将其重新初始化,并对小波的平移和伸缩参数的初始化进行了研究,避免了网络的盲目搜索,减少了迭代次数.... 利用粒子群(PSO)算法替代BP算法对小波神经网络(WNN)进行训练,针对局部极小值问题提出了改进的PSO算法,即判断当粒子陷入局部极小时将其重新初始化,并对小波的平移和伸缩参数的初始化进行了研究,避免了网络的盲目搜索,减少了迭代次数.通过非线性函数逼近的仿真结果表明,上述措施有效提高了网络搜索成功率,在一定程度上解决了局部极小值的问题. 展开更多

关键词 小波神经网络 粒子群优化算法 平移参数 伸缩参数

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ValidFlow:基于标准化流的无监督图像缺陷检测 被引量：1

13

作者 张兰尧 陈晓玲 +3 位作者 张达敏 岑翼刚 张琳娜 黄彦森 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1445-1457,共13页

基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块... 基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块堆叠构成的网络ValidFlow,其中FA flow内部的子网络去掉了上下采样的捷径分支,并引入深度可分离卷积;FB flow内部的子网络在3个尺度上进行跨尺度融合。这样的设置使得ValidFlow在参数量减少的同时保证了信息的充分混合。在MVTec AD、MTD和DAGM数据集上与已有方法的对比结果显示,在MVTec AD数据集上,ValidFlow在15个类别中的平均AUROC为99.2%,在4个类别上的AUROC均为100%;在MTD数据集上获得了99.6%的AUROC;相比于CS-Flow,ValidFlow的参数量减少了207.61M,推理速度FPS提升了22;在DAGM数据集上,10个类别的平均AUROC为99.0%,性能上非常接近有监督的方法。 展开更多

关键词 标准化流 特征平行流 特征混合流 深度可分离卷积 跨尺度

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基于双匹配配准算法的多重复纹理图像拼接 被引量：4

14

作者 张琳娜 陈建强 +2 位作者 吴妍 张悦 岑翼刚 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第2期334-345,共12页

针对目前图像配准算法对于多重复纹理图像配准位置偏差的问题,提出图像内自匹配与图像间互匹配相结合的双匹配配准(Double-match image registration,DMIR)算法。首先在对待匹配图像提取尺度不变特征转换(Scale-invariant feature trans... 针对目前图像配准算法对于多重复纹理图像配准位置偏差的问题,提出图像内自匹配与图像间互匹配相结合的双匹配配准(Double-match image registration,DMIR)算法。首先在对待匹配图像提取尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)特征之后,通过K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法进行特征匹配,分别得到同一张图片的自匹配点对和不同图像间的初始互匹配点对;然后对初始互匹配点对进行相关性计算得到最正确的匹配点对,并根据最正确的匹配点对与自匹配点对的位置关系确定更多的正确匹配点对,最后计算仿射矩阵对图像进行拼接。实验结果显示经过DMIR算法获得的正确匹配点对更均匀、更准确,且拼接图像效果更好。 展开更多

关键词 图像配准 尺度不变特征转换 K-近邻算法 双匹配配准算法 图像拼接

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面向行车视频目标实时检测的轻量级SSD网络 被引量：4

15

作者 张琳娜 陈建强 +2 位作者 陈晓玲 岑翼刚 阚世超 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期233-237,共5页

车辆和行人检测是高级辅助驾驶(ADAS)中最基本也是研究最广泛的内容,而深度学习算法是当前性能最好的目标检测算法。然而,深度学习算法的计算量非常大,通常需要高性能的GPU显卡才能快速运行。在实际使用中,目标检测算法一般要求集成到... 车辆和行人检测是高级辅助驾驶(ADAS)中最基本也是研究最广泛的内容,而深度学习算法是当前性能最好的目标检测算法。然而,深度学习算法的计算量非常大,通常需要高性能的GPU显卡才能快速运行。在实际使用中,目标检测算法一般要求集成到车辆硬件系统中,因此算法对硬件资源的要求不能太高。基于SSD网络,提出一种轻量级的SSD网络,用于实时目标检测。通过减小输入图像的大小以及全连接层节点数量,减少网络复杂度,提升目标实时检测速度。计算量减少将导致检测车辆和行人的准确率下降,因此提出多级损失函数监督训练方法,来解决输入图像缩小而引发的图像损失及在反向传播过程中不能有效更新VGG中浅层卷积层参数等问题。此外,提出一种基于多尺度图像分块的训练数据集扩充方法,以解决图像缩放产生的形变及图像缩小后目标可能消失的问题。实验结果表明,采用所提出的轻量级SSD网络,不但实现了笔记本电脑上的车辆和行人检测的实时性,也保持了检测准确率。对比其他目标检测算法,优化后的网络对行车视频中车辆和行人的检测速度优于其他算法,且在获得相同准确率的同时消耗的电量更少。 展开更多

关键词 目标检测 深度学习 SSD 高级辅助驾驶 卷积神经网络

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基于频率分组的CHESS系统G函数算法研究 被引量：3

16

作者 岑翼刚 孙德宝 尉宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期663-666,共4页

该文在现有研究结果的基础上,针对CHESS系统提出了一种新的G函数算法,该算法将总频率集中的频点随机分为m=2BPH个子频率集,根据待发送的信息以及信息码与子频率集的对应关系得出下一跳的频点,由检验结果看出该方法在以往的基础上提高了... 该文在现有研究结果的基础上,针对CHESS系统提出了一种新的G函数算法,该算法将总频率集中的频点随机分为m=2BPH个子频率集,根据待发送的信息以及信息码与子频率集的对应关系得出下一跳的频点,由检验结果看出该方法在以往的基础上提高了系统的一维均匀性、二维连续性及随机性,取得了较好的效果。 展开更多

关键词 短波跳频 CHESS系统 G函数 频率分组

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一类改进的Vicsek模型的收敛性能 被引量：4

17

作者 陈世明 舒娟 +1 位作者 聂森 岑翼刚 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2011年第3期318-322,共5页

摘要:针对描述群体动态行为的Vicsek模型收敛效率不高的问题,通过对群体网络拓扑关系的研究,提出一种使得群体中所有个体运动方向快速达到一致的新规则,该规则以个体邻域集合内运动方向偏差最大的两个邻居个体的运动方向的中值作为个体... 摘要:针对描述群体动态行为的Vicsek模型收敛效率不高的问题,通过对群体网络拓扑关系的研究,提出一种使得群体中所有个体运动方向快速达到一致的新规则,该规则以个体邻域集合内运动方向偏差最大的两个邻居个体的运动方向的中值作为个体下一时刻的运动方向,取代Vicsek模型及其线性化模型的运动方向更新方程.在群体网络的初始位置分布满足拓扑连通的要求的前提下,基于NetLogo仿真平台,对比研究了新规则作用下的改进模型与Vicsek模型及其线性化模型的收敛效率.仿真结果表明,新规则控制下的改进模型达到方向一致的速度明显加快,可有效提高群体动态行为的收敛效率. 展开更多

关键词 Vicsek模型 方向一致性 连通性 收敛效率

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基于轻量级网络的人脸检测及嵌入式实现 被引量：2

18

作者 张明 张芳慧 +3 位作者 宗佳平 宋治 岑翼刚 张琳娜 《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期239-246,共8页

尽管基于卷积神经网络(CNN)的人脸检测器在精度上已经有了很大提升,但所需的计算量和模型复杂度越来越高,如何在计算能力有限的嵌入式设备上应用人脸检测模型是一个很大的挑战。针对320×240分辨率输入图像的人脸检测在嵌入式系统... 尽管基于卷积神经网络(CNN)的人脸检测器在精度上已经有了很大提升,但所需的计算量和模型复杂度越来越高,如何在计算能力有限的嵌入式设备上应用人脸检测模型是一个很大的挑战。针对320×240分辨率输入图像的人脸检测在嵌入式系统上的应用问题,提出了一种基于轻量级网络的低分辨率人脸检测算法。该算法使用注意力机制、结合了Distance-IoU (DIoU)与非极大值抑制(NMS)、使用Mish激活函数,同时针对人脸特征比例设置合适的先验框,实现了精度和速度的平衡,并部署到嵌入式平台中。具体地,用深度可分离卷积替代普通卷积,并在卷积块后加入注意力模块(CBAM),使网络更关注待识别的目标物体;代替ReLU激活函数,采用了Mish激活函数来提高模型推理速度;通过结合DIoU与NMS,提高模型对小人脸的检测能力。实验在WIDERFACE数据集的结果证明,该方法不仅能实时高精度地进行人脸检测,而且在小分辨率输入上,精度高于传统算法。扩充数据集之后,模型在复杂光照下的泛化性得到提高。 展开更多

关键词 人脸检测 轻量级网络 注意力机制 激活函数 非极大值抑制

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基于压缩感知的监控视频重构 被引量：1

19

作者 李昂 马强 +2 位作者 岑翼刚 赵瑞珍 岑丽辉 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期512-516,共5页

传统对视频先采样再压缩的方法极大地浪费了硬件资源,针对这一问题,基于压缩感知理论提出了一种对监控视频采样及重构的方法.该方法先获得帧间差值,再将差值投影到小波稀疏域后进行压缩采样.选取每一分组中的中间帧作为关键帧,对关键帧... 传统对视频先采样再压缩的方法极大地浪费了硬件资源,针对这一问题,基于压缩感知理论提出了一种对监控视频采样及重构的方法.该方法先获得帧间差值,再将差值投影到小波稀疏域后进行压缩采样.选取每一分组中的中间帧作为关键帧,对关键帧不进行处理,完全保留所有采样点.恢复时利用关键帧和差值可以得到初步重构的视频序列,最后通过运动估计和运动补偿得到优化.实验结果表明,与仅使用压缩感知对差分帧进行重构的方法相比,该方法对监控视频重构帧序列图像的平均峰值信噪比有较大的提升,且受采样点数影响较小,具有很好的鲁棒性. 展开更多

关键词 压缩感知 监控视频 关键帧 帧间差值 运动补偿

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基于卷积神经网络的人眼状态检测 被引量：2

20

作者 黄洁媛 岑翼刚 +2 位作者 张琳娜 阚世超 梁列全 《扬州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期25-29,34,共6页

提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人眼检测及眼睛睁闭状态分类的方法.首先,训练1个用于检测人眼中心点的卷积神经网络,当输入人脸图像时,网络能快速检测到双眼中心点,并输出中心点对应的坐标值;根据中心点坐标值可以确定眼睛区域,得... 提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人眼检测及眼睛睁闭状态分类的方法.首先,训练1个用于检测人眼中心点的卷积神经网络,当输入人脸图像时,网络能快速检测到双眼中心点,并输出中心点对应的坐标值;根据中心点坐标值可以确定眼睛区域,得到人眼图像;然后将人眼图像输入到1个用于判断眼睛睁闭状态的分类网络,得到眼睛的睁闭状态.试验结果表明:本文提出的方法有效可行,眼睛定位的准确率可达96%,状态分类准确率可达97.07%.相比传统方法,该方法具有较好的鲁棒性和应用前景. 展开更多

关键词 眼睛状态检测 人眼定位 卷积神经网络 关键点检测

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