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题名核协同表示下的多特征融合场景识别
被引量：7
- 1
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作者
宗海燕
吴秦
王田辰
张淮
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机构
江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室
物联网技术应用教育部工程研究中心
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第6期1038-1048,共11页
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基金
国家自然科学基金Nos.61202312,61673193
中央高校基本科研业务费专项资金Nos.JUSRP51635B,JUSRP51510~~
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文摘
针对复杂场景识别中单一特征提供信息不充分这一问题情况,提出一种多尺度远距离点差值统计变换特征。通过Gabor滤波获得图像的多尺度特征信息,在像素图和滤波图上分别提取改进的远距离点差值统计变换特征,从而生成多尺度描述子,最后将多尺度统计变换特征和视觉词袋模型特征通过核协同表示融合后进行场景分类。该方法充分考虑了尺度信息和远距离点信息,解决了单一特征区分度低的问题。算法在两个标准数据集上进行对比实验,结果表明所提算法取得了较好的识别效果。
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关键词
场景分类
多尺度
统计特征
协同表示
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Keywords
scene classification
multi-scale
statistical features
collaborative representation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名几何显著变化的表情识别特征构造
被引量：1
- 2
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作者
王田辰
吴秦
宗海燕
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机构
江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室
物联网技术应用教育部工程研究中心
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第7期1227-1238,共12页
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基金
国家自然科学基金Nos.61202312,61673193
中央高校基本科研业务费专项资金Nos.JUSRP51635B,JUSRP51510~~
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文摘
人脸表情作为人类情感的重要传达方式,近年来作为情感计算的重要组成部分,人脸表情识别吸引了很多学者的关注。与其他模式识别的问题类似,构造更为有效的统计特征是解决人脸表情识别的关键所在。同时,由于不同种类的特征对于模型性能的贡献不同,有效地利用不同特征对于性能的提升也至关重要。根据几何显著变化筛选标注点以形成几何特征,并根据几何特征构造特定的块形成形态特征;后采用多核多特征融合方法进行表情识别。通过在公开数据集(CK+)和自建数据集(JNFE)上的实验,和一些视频序列表情识别方法对比,分别获得了96.90%和92.85%的准确率,证明了所提方法的有效性。
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关键词
面部表情识别
纹理特征
几何特征
多核融合
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Keywords
facial expression recognition
texture features
geometric features
multi-kernel fusion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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