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基于迭代反投影的超分辨率图像重建 被引量:18
1
作者 郭伟伟 《计算机科学与探索》 CSCD 2009年第3期321-329,共9页
提出了一种结合频域运动估计和迭代反投影的超分辨率图像重建算法。根据输入低分辨率序列图像各帧之间的傅立叶变换相位差,估计出每幅低分辨率图像相对于参考低分辨率图像的子象素位移;依据所得的子象素位移并结合迭代反投影算法,实现... 提出了一种结合频域运动估计和迭代反投影的超分辨率图像重建算法。根据输入低分辨率序列图像各帧之间的傅立叶变换相位差,估计出每幅低分辨率图像相对于参考低分辨率图像的子象素位移;依据所得的子象素位移并结合迭代反投影算法,实现了超分辨率图像重建。实验结果表明,该算法是一种有效的超分辨率图像重建方法。 展开更多
关键词 超分辨率 图像重建 迭代反投影算法 频域运动估计
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矩在面部表情识别中的应用 被引量:4
2
作者 姜璐 舒华忠 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期557-560,共4页
将Zernike矩和小波矩运用于面部表情识别问题 ,分别计算了面部图像的Hu矩、Zernike矩、Haar矩、Shannon矩和B样条矩 ,以模式识别中常用的类间距作为依据 ,提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征 ,并对Zernike矩和B样条矩的识别能... 将Zernike矩和小波矩运用于面部表情识别问题 ,分别计算了面部图像的Hu矩、Zernike矩、Haar矩、Shannon矩和B样条矩 ,以模式识别中常用的类间距作为依据 ,提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征 ,并对Zernike矩和B样条矩的识别能力和抗噪性进行了比较 .实验证明 :用Zernike矩作为面部表情特征 ,其识别率在特征数取 5个时能达到 95 % ,B样条矩在特征数取 2个以上时识别率能达到 1 0 0 % 展开更多
关键词 表情识别 小波矩 ZERNIKE矩 B样条矩
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一种复杂背景中的人脸检测与验证方法 被引量:4
3
作者 赵洪玉 +2 位作者 梁晓云 舒华忠 徐琴珍 《数据采集与处理》 CSCD 2004年第1期10-15,共6页
设计了一种复杂背景中的人脸检测与验证方法。在预处理部分该方法使用了线性光照拟合的预处理方法以减轻光照的影响。在检测过程中该方法引入了一种 3× 3的划分方式 ,该划分方式下根据人脸器官的灰度分布特性设计了相应的检测规则 ... 设计了一种复杂背景中的人脸检测与验证方法。在预处理部分该方法使用了线性光照拟合的预处理方法以减轻光照的影响。在检测过程中该方法引入了一种 3× 3的划分方式 ,该划分方式下根据人脸器官的灰度分布特性设计了相应的检测规则 ,并结合改进后的 4× 4划分方式下的人脸检测规则构成了最终的人脸检测规则。经过人脸检测过程后 ,对所得的结果使用具有良好抗噪声性能的最小同值分割吸收核区 (Smallest univalue seg-mentassimilating nucleus,SUSAN)方法进行检测结果验证 ,进一步增强了系统的整体性能。最后通过复杂背景下的人脸图片以及叠加噪声后的人脸图片的检测结果说明该方法具有较高的检测率及良好的抗噪声性能。 展开更多
关键词 人脸检测 模式识别 计算机视觉 区域特征 图像识别
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基于小波包分解的白细胞胞核边缘提取算法与实现 被引量:3
4
作者 万遂人 《安徽广播电视大学学报》 2002年第1期89-91,共3页
白细胞胞核的形状是病理学家观察和检查白细胞样本的重要依据,是白细胞自动分类技术的关键。因为通过它可以区分白细胞的种类,所以白细胞胞核的边缘检测对临床标本的自动检测和分类具有重要意义。但是由于在成像过程中,常常混入随机噪声... 白细胞胞核的形状是病理学家观察和检查白细胞样本的重要依据,是白细胞自动分类技术的关键。因为通过它可以区分白细胞的种类,所以白细胞胞核的边缘检测对临床标本的自动检测和分类具有重要意义。但是由于在成像过程中,常常混入随机噪声,这使得原始图像(把尺度空间中零尺度下的结果看作是原始图像)的边缘检测比较困难。小波分解是近年来较常用的方法,它以不同尺度下小波变换所获系数的局部极大值来确定图像的边缘。但是小波分解的方式固定,而正交小波包分解可以根据信号的特性灵活的选择分解方式,因而更加适合于图像的边缘检测。本文尝试利用正交小波包分解的方法实现白细胞胞核的提取并最终取得了比较好的效果。 展开更多
关键词 小波包分解 边缘提取 白细胞胞核 噪声抑制 病理学 白细胞自动分类技术
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面部表情特征抽取的研究进展 被引量:6
5
作者 王征 赵宏玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期38-41,66,共5页
面部表情特征抽取的针对性和鲁棒性在计算机辅助面部表情自动分析系统中具有举足轻重的作用。论文从五个方面综述了近年来面部表情特征抽取的研究进展并力争从理论上对各种方法进行分析和比较。最后讨论了进一步提高面部表情特征抽取可... 面部表情特征抽取的针对性和鲁棒性在计算机辅助面部表情自动分析系统中具有举足轻重的作用。论文从五个方面综述了近年来面部表情特征抽取的研究进展并力争从理论上对各种方法进行分析和比较。最后讨论了进一步提高面部表情特征抽取可靠性的几个重要方面,进而展望了面部表情特征抽取技术的发展方向。 展开更多
关键词 面部表情特征 启发性方法 变换域
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一种应用机器学习的车牌定位方法 被引量:8
6
作者 王健弘 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期147-152,共6页
提出了一种基于Adaboost算法与最小同值分割吸收核法角点验证的车牌定位方法.该方法采用Adaboost算法排除明显的非车牌区域,从而减少车牌候选区域的数量.在验证阶段,采用SUSAN角点检测方法计算每个经过初筛的候选区域属于车牌区域的概率... 提出了一种基于Adaboost算法与最小同值分割吸收核法角点验证的车牌定位方法.该方法采用Adaboost算法排除明显的非车牌区域,从而减少车牌候选区域的数量.在验证阶段,采用SUSAN角点检测方法计算每个经过初筛的候选区域属于车牌区域的概率,并根据该概率值对候选区域进行排序.最终输出概率值最大的区域作为车牌检测结果.实验结果表明,使用该方法进行车牌定位无需调整参数也能适应光照变化的应用环境. 展开更多
关键词 车牌定位 ADABOOST算法 SUSAN角点检测
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基于小波分析与神经网络的人脸检测方法 被引量:3
7
作者 舒华忠 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期55-61,共7页
本文设计了一种结合小波分析与神经网络优点的人脸检测方法。该方法主要包括两个阶段。在训练阶段首先借鉴图形学中的背景生成方法对AR人脸数据库中的人脸样本进行背景叠加;然后对经过预处理的训练样本进行小波分解,并将得到的小波系数... 本文设计了一种结合小波分析与神经网络优点的人脸检测方法。该方法主要包括两个阶段。在训练阶段首先借鉴图形学中的背景生成方法对AR人脸数据库中的人脸样本进行背景叠加;然后对经过预处理的训练样本进行小波分解,并将得到的小波系数输入精心设计的神经网络进行训练。在人脸检测阶段,通过将缩放后的图像的各个区域输入神经网络,由神经网络判断输入区域中是否包含人脸;在得到检测结果后,本文通过基于规则的方法以及基于SUSAN的方法进行人脸区域验证取舍与合并;最后通过实验结果的分析比较可以发现本文的方法不仅可以实现人脸区域的快速检测,而且不受光照变化以及噪声的影响。 展开更多
关键词 神经网络 小波分解 人脸检测
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设计模式在C++课程教学中的运用 被引量:6
8
作者 於文雪 《计算机教育》 2014年第14期41-45,共5页
针对C++语言的教学实际,分析面向对象程序设计教学中的难点,提出引入设计模式思想进行面向对象程序设计教学的观点。
关键词 设计模式 C++教学 程序设计能力
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旋转人脸的模板匹配定位与旋转角度估算方法 被引量:4
9
作者 舒华忠 《电路与系统学报》 CSCD 2004年第5期30-33,共4页
本文实现了一种依靠非旋转的人脸模板对平面内旋转的人脸图象进行匹配定位与角度估算的方法。相对于通过由不同旋转角度的模板构成的集合中的成员分别作用于目标图象进行匹配定位的方法,本文的方法减轻了计算负担。而且本文将圆投影法与... 本文实现了一种依靠非旋转的人脸模板对平面内旋转的人脸图象进行匹配定位与角度估算的方法。相对于通过由不同旋转角度的模板构成的集合中的成员分别作用于目标图象进行匹配定位的方法,本文的方法减轻了计算负担。而且本文将圆投影法与 Zernike 矩法相结合实现了旋转人脸图象的定位与旋转角度估算。其匹配的准确性比较高,而且具有良好的抗噪声特性。 展开更多
关键词 模板匹配 旋转不变性 ZERNIKE矩 圆周投影
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Hu矩和Zernike矩在表情识别应用中的比较 被引量:2
10
作者 姜璐 舒华忠 《洛阳大学学报》 2004年第2期14-17,共4页
首次将Zernike矩运用于同一个人的表情识别问题,分别计算了同一个人面部图像的Hu矩和Zernike矩,以模式识别中常用的类间距作为依据,提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征,并对Hu矩和Zernike矩的识别能力和抗噪性进行了比较,试验... 首次将Zernike矩运用于同一个人的表情识别问题,分别计算了同一个人面部图像的Hu矩和Zernike矩,以模式识别中常用的类间距作为依据,提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征,并对Hu矩和Zernike矩的识别能力和抗噪性进行了比较,试验结果证明Zernike矩更适合识别细微变化的面部表情. 展开更多
关键词 表情识别 ZERNIKE矩 HU矩
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基于HSV颜色模型的广义梯度矢量流图像分割方法 被引量:3
11
作者 王征 +2 位作者 梁晓云 罗立民 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第4期394-397,共4页
采用广义梯度矢量流(G enera lized grad ien t vector flow,GGVF)作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能。但当处理彩色图像时,GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易... 采用广义梯度矢量流(G enera lized grad ien t vector flow,GGVF)作为势能函数的Snake算法在处理灰度图像分割时具有较好的性能。但当处理彩色图像时,GGVF模型往往将彩色图像转化为灰度图像进行处理,此过程造成颜色信息丢失,因而容易受到阴影等伪边界灰度变化的干扰。本文提出了基于HSV颜色模型的GGVF,充分利用了图像的色彩信息进行图像分割。实验结果表明,该方法能够有效地区分彩色图像的真实边界与由阴影产生的伪边界,并取得较好的分割结果。 展开更多
关键词 图像分割 SNAKE算法 HSV色彩模型 广义梯度矢量流
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改进的快速行人检测方法 被引量:5
12
作者 王健弘 罗立民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第28期160-163,共4页
行人检测在视频监控以及智能车系统中有着广泛的应用前景,为了能够更有效地检测行人,将人脸检测中级联检测框架引入行人检测中,并对其进行改进,采用Gentle AdaBoost算法进行分类器训练,以提高训练效率,同时在训练前引入了特征预筛选,以... 行人检测在视频监控以及智能车系统中有着广泛的应用前景,为了能够更有效地检测行人,将人脸检测中级联检测框架引入行人检测中,并对其进行改进,采用Gentle AdaBoost算法进行分类器训练,以提高训练效率,同时在训练前引入了特征预筛选,以减少训练时间和系统开销。实验表明,改进后的方法训练时间短,检测精度高,同时具有较快的检测速度。 展开更多
关键词 GENTLE ADABOOST 行人检测 矩形特征 级联分类器
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基于粒特征和连续Adaboost的人脸检测 被引量:3
13
作者 陈春燕 罗立民 《智能系统学报》 2009年第5期446-452,共7页
提出了一种基于粒特征和连续Adaboost算法的人脸检测方法.它使用粒特征并扩展贝叶斯决策弱分类器,设计具有连续置信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类空间,使用大规模的训练集和验证集,采用连续Adaboost算法学习得到Boosting... 提出了一种基于粒特征和连续Adaboost算法的人脸检测方法.它使用粒特征并扩展贝叶斯决策弱分类器,设计具有连续置信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类空间,使用大规模的训练集和验证集,采用连续Adaboost算法学习得到Boosting动态级联型的人脸检测器.在CMU-MIT正面人脸测试集上,误报20个时,检测率为90%以上.在一台Pentium Dual-1.2 GHz的PC上,处理一幅大小为320×240像素大小的图片平均需100 ms.实验结果表明该方法取得了比较好的精度和速度. 展开更多
关键词 粒特征 贝叶斯决策 连续ADABOOST Boosting级联 人脸检测
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基于混淆交叉支撑向量机树的自动面部表情分类方法 被引量:4
14
作者 徐琴珍 +2 位作者 裴文江 杨绿溪 何振亚 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第7期1329-1334,共6页
面部表情自动分类是情感信息处理研究中的重要内容,为了提高表情识别的准确率以及鲁棒性,提出了一种基于混淆交叉支撑向量机树的面部表情自动分类方法。该方法依据伪Zernike矩特征,以混淆交叉支撑向量机树对矩特征进行学习,实现面部表... 面部表情自动分类是情感信息处理研究中的重要内容,为了提高表情识别的准确率以及鲁棒性,提出了一种基于混淆交叉支撑向量机树的面部表情自动分类方法。该方法依据伪Zernike矩特征,以混淆交叉支撑向量机树对矩特征进行学习,实现面部表情的自动分类。混淆交叉支撑向量机树的结构使模型能够根据教师信号将面部表情识别问题分解,在不同的层次上以相对较低的复杂度解决子问题;在训练阶段,对当前中间节点划分的两个子样本集进行混淆交叉,增强了模型在面部表情识别上的整体泛化性能以及鲁棒性。实验对Cohn-Kanade面部表情数据库中的6类基本表情进行自动分类,准确率达到96.31%;与同样基于该数据库的识别方法相比,该方法在识别正确率和鲁棒性上具有较大的优势。 展开更多
关键词 面部表情自动识别 混淆交叉 支撑向量机树 伪ZERNIKE矩
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基于投影法的四面体网格切割算法
15
作者 王征 +2 位作者 梁晓云 罗立民 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2006年第4期423-427,共5页
四面体网格切割算法是有限元仿真中的重要组成部分,切割的结果决定了刚度矩阵的更新速度和精度。本文在研究Cotin算法和B ie lser算法的基础上,采用了预投影的方法,将部分顶点投影到切割平面上,使原先的四面体分割转化为相邻四面体分离... 四面体网格切割算法是有限元仿真中的重要组成部分,切割的结果决定了刚度矩阵的更新速度和精度。本文在研究Cotin算法和B ie lser算法的基础上,采用了预投影的方法,将部分顶点投影到切割平面上,使原先的四面体分割转化为相邻四面体分离,以达到简化分割的目的。与Cotin算法和B ie lser算法相比,由该算法得到的网格切割边界更加合理,剖分比更低,提高了刚度矩阵更新的速度和精度。 展开更多
关键词 三维有限元网格 切割 三角形网格 网格剖分
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基于小波矩的面部特征匹配定位方法 被引量:1
16
作者 徐琴珍 王征 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第26期245-248,共4页
面部特征是实现面部表情分类与刻画面部表情强度的重要信息。提出了结合金字塔分解技术和小波矩的面部特征匹配定位方法。该方法通过小波矩实现图像信息的多尺度表征,而应用金字塔分解在金字塔图像各层之间传递信息并最终实现局部处理... 面部特征是实现面部表情分类与刻画面部表情强度的重要信息。提出了结合金字塔分解技术和小波矩的面部特征匹配定位方法。该方法通过小波矩实现图像信息的多尺度表征,而应用金字塔分解在金字塔图像各层之间传递信息并最终实现局部处理与全局处理之间的联系。实验结果表明,提出的方法可以在面部特征发生较大形变时依旧取得较好面部特征匹配定位结果。 展开更多
关键词 小波矩 金字塔分解 特征点匹配
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基于学习的人脸图像超分辨率重建方法 被引量:3
17
作者 郑梅兰 +1 位作者 郭伟伟 鲍旭东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期170-175,共6页
提出一种针对正面人脸图像的超分辨率重建方法,通过学习人脸图像梯度的空间分布特性,获取梯度先验知识;通过结合贝叶斯最大后验概率估计理论,采用最速下降优化方法得到高分辨率人脸图像。实验结果表明,该方法在仅输入2—3幅低分辨率图... 提出一种针对正面人脸图像的超分辨率重建方法,通过学习人脸图像梯度的空间分布特性,获取梯度先验知识;通过结合贝叶斯最大后验概率估计理论,采用最速下降优化方法得到高分辨率人脸图像。实验结果表明,该方法在仅输入2—3幅低分辨率图像的情况下即可重建出具有较佳高频细节的超分辨率图像。 展开更多
关键词 超分辨率重建 贝叶斯最大后验概率估计 基于学习 人脸图像 最速下降优化
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相似单词查找方法研究与实现 被引量:3
18
作者 李健豪 《微计算机信息》 2012年第9期417-418,461,共3页
论文提出一种有限分隔最长公共子串算法,将这种算法与改进的最小编辑距离算法相结合实现输入单词与词库内单词的相似度计算。最终将计算结果聚类输出。实验结果表明,应用本文提出的方法进行相似单词查找与单词联想拼写能获得令人满意的... 论文提出一种有限分隔最长公共子串算法,将这种算法与改进的最小编辑距离算法相结合实现输入单词与词库内单词的相似度计算。最终将计算结果聚类输出。实验结果表明,应用本文提出的方法进行相似单词查找与单词联想拼写能获得令人满意的结果。另外,我们将所实现的软件与源码公开以供参考。 展开更多
关键词 有限分隔 最长公共子串 最小编辑距离 相似单词
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二维Tchebichef矩正反变换的快速算法 被引量:2
19
作者 王征 +1 位作者 徐琴珍 舒华忠 《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第1期69-72,共4页
本文提出了一种二维Tchebichef矩正反变换的快速算法。在正变换中,使用Chebichef递推公式推导了一维Tchebichef矩正变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef矩正变换的快速计算。在反变换中,使用Clenshaw递推公式我们推导了一维Tcheb... 本文提出了一种二维Tchebichef矩正反变换的快速算法。在正变换中,使用Chebichef递推公式推导了一维Tchebichef矩正变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef矩正变换的快速计算。在反变换中,使用Clenshaw递推公式我们推导了一维Tchebichef矩反变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef正交矩反变换的计算。与以迭代方式计算Tchebichef多项式进而计算二维Tchebichef矩正反变换的方法相比,本文算法有效地减少了算术运算的次数,提高了计算速度。实验结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 chebichef递推式 TCHEBICHEF矩 Clenshaw迭代算法 快速算法
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基于深度学习的X光地铁危险物品检测算法 被引量:2
20
作者 程林 柏杨 +5 位作者 都昌平 薛翔天 於文雪 王世杰 陈阳 《中国体视学与图像分析》 2021年第3期301-309,共9页
随着现代地铁里程数的增加,地铁口和安检设施也随之增加。地铁安检关系着社会安全,但目前对地铁安检采用人工排查的方式,在某些场景下捉襟见肘,因此需要智能安检方法辅助人工排查。随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的安检方法十分... 随着现代地铁里程数的增加,地铁口和安检设施也随之增加。地铁安检关系着社会安全,但目前对地铁安检采用人工排查的方式,在某些场景下捉襟见肘,因此需要智能安检方法辅助人工排查。随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的安检方法十分可行。本文提出采用基于深度学习的方法进行智能安检辅助人工检查,同时针对现有深度学习方法检测准确率较低的缺点,使用注意力机制模块与Focal Loss损失函数模块与深度学习相结合的模型来提升准确率。首先使用YOLO v5中主干网络与注意力模块相结合的新网络对输入安检图像进行特征提取,对提取的特征进行学习,并且在损失函数中添加Focal Loss损失函数改善模型优化方向,最后使用检测网络对目标物品进行检测标注,使用地铁采集的图像数据进行训练与测试。实验结果表明,所提方法在地铁真实环境中能取得良好的检测效果,mAP(mean Average Precision)值相对于原YOLO v5网络提升了1.3%,并且可以达到实时检测的要求。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 注意力机制 Focal loss
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