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双模态及语义知识的三维人脸表情识别方法 被引量：18
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作者 胡步发 王金伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期873-880,共8页
目前,人脸表情识别的主要研究对象是二维图像,它所包含的信息有限,而且易受人脸姿态、光照等影响。其次,人脸表情识别方法大多是基于图像低层视觉特征,而人类对图像的理解是基于高层语义知识,这两者之间存在本质上的差异,即"语义鸿... 目前,人脸表情识别的主要研究对象是二维图像,它所包含的信息有限,而且易受人脸姿态、光照等影响。其次,人脸表情识别方法大多是基于图像低层视觉特征,而人类对图像的理解是基于高层语义知识,这两者之间存在本质上的差异,即"语义鸿沟"。为此,在三维人脸表情图像和语义知识的基础上,创新地提出双模态及语义知识的三维人脸表情识别方法。该方法首先提出一种将三维的局部曲率和二维局部角点进行双模态融合的方法,自动提取准确的三维人脸表情低层视觉特征;然后,采用AHP和G1相结合计算高层语义知识向量;最后,采用K-NN算法将低层视觉特征和高层语义知识融合,缩小低层视觉特征和高层语义知识之间的"语义鸿沟",提高人脸表情的识别率。 展开更多
关键词 三维人脸表情识别 高层语义知识 低层视觉特征 K—NN
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基于全卷积神经网络与低秩稀疏分解的显著性检测 被引量：11
2
作者 张芳 王萌 +4 位作者 肖志涛 吴骏 耿磊 童军 王雯 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2148-2158,共11页
为了准确检测复杂背景下的显著区域,提出一种全卷积神经网络与低秩稀疏分解相结合的显著性检测方法,将图像分解为代表背景的低秩矩阵和对应显著区域的稀疏噪声,结合利用全卷积神经网络学习得到的高层语义先验知识,检测图像中的显著区域... 为了准确检测复杂背景下的显著区域,提出一种全卷积神经网络与低秩稀疏分解相结合的显著性检测方法,将图像分解为代表背景的低秩矩阵和对应显著区域的稀疏噪声,结合利用全卷积神经网络学习得到的高层语义先验知识,检测图像中的显著区域.首先,对原图像进行超像素聚类,并提取每个超像素的颜色、纹理和边缘特征,据此构成特征矩阵;然后,在MSRA数据库中,基于梯度下降法学习得到特征变换矩阵,利用全卷积神经网络学习得到高层语义先验知识;接着,利用特征变换矩阵和高层语义先验知识矩阵对特征矩阵进行变换;最后,利用鲁棒主成分分析算法对变换后的矩阵进行低秩稀疏分解,并根据分解得到的稀疏噪声计算显著图.在公开数据集上进行实验验证,并与当前流行的方法进行对比,实验结果表明,本文方法能够准确地检测感兴趣区域,是一种有效的自然图像目标检测与分割的预处理方法. 展开更多
关键词 显著性检测 全卷积神经网络 低秩稀疏分解 高层语义先验知识
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