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面向活体人脸检测的时空纹理特征级联方法
被引量：
15
1
作者
甘俊英
翟懿奎
+5 位作者
项俐
曹鹤
何国辉
曾军英
谭海英
邓文博
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期117-123,共7页
为了解决身份认证中的安全问题,通常采用活体人脸检测方法.为提高活体人脸检测的鲁棒性,文中提出时空纹理特征级联方法.首先采用局部二值模式(LBP)计算韦伯局部描述符(WLD)的差分激励,利用Prewitt算子计算WLD的方向角,提取时空域的纹理...
为了解决身份认证中的安全问题,通常采用活体人脸检测方法.为提高活体人脸检测的鲁棒性,文中提出时空纹理特征级联方法.首先采用局部二值模式(LBP)计算韦伯局部描述符(WLD)的差分激励,利用Prewitt算子计算WLD的方向角,提取时空域的纹理特征.再将3个正交时空平面XY、XT、YT的纹理特征直方图进行级联,得到动态纹理特征即时空纹理级联特征,并对真实人脸和伪装人脸做出判定.在公开活体人脸数据库上的实验表明,相比现有主流局部纹理特征方法,文中方法识别率更高.
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关键词
活体人脸检测
局部纹理特征
动态纹理特征
时空纹理级联特征
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职称材料
维度加权模式动态纹理特征的火焰检测
被引量：
4
2
作者
严云洋
陈垂雄
+1 位作者
刘以安
高尚兵
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期548-555,共8页
对疑似火焰区域提取纹理特征时,用局部三值模式描述火焰静态纹理特征不利于区分火焰与其他纹理均匀的干扰物,用KNN算法(k-nearest neighbor algorithm)分类效率较低。针对这些问题,提出用三正交平面局部混合模式(three orthogonal plane...
对疑似火焰区域提取纹理特征时,用局部三值模式描述火焰静态纹理特征不利于区分火焰与其他纹理均匀的干扰物,用KNN算法(k-nearest neighbor algorithm)分类效率较低。针对这些问题,提出用三正交平面局部混合模式(three orthogonal planes local mixed pattern,LMP-TOP)描述火焰的静动态纹理,再输入维度加权的支持向量机进行分类识别。LMP-TOP是对第一维XY平面,采用八邻域的均匀局部二值模式(uniform local binary pattern,LBPu2)三正交平面局部混合模式表示火焰的静态纹理特征;对第二维XT和第三维YT平面,则采用局部三值模式(local ternary patter,LTP)融入火焰在时间维度上的变化信息,这样在得到火焰的静态特征的同时也融入了其动态特征。根据3个维度单独用于识别的准确率,赋予其相应的权重,用维度加权的支持向量机进行分类识别。实验结果表明,相比Sthevanie等算法,本文所提出的方法火焰识别率和检测效率均较高。
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关键词
静态纹理
动态纹理
正交特征.力H权特征
支持向量机
火焰检测
特征提取
局部二值模式
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职称材料
基于堆栈降噪自动编码模型的动态纹理分类方法
被引量：
2
3
作者
汪彩霞
魏雪云
王彪
《现代电子技术》
北大核心
2015年第6期20-24,共5页
针对以往动态场景分类中需要手动提取动态特征描述符以及特征维数过高的问题,提出利用深度学习网络模型进行动态纹理特征的提取。首先利用慢特征分析法(SFA)预先学习每个视频序列的动态特征,将该特征作为深度学习网络模型的输入数据进...
针对以往动态场景分类中需要手动提取动态特征描述符以及特征维数过高的问题,提出利用深度学习网络模型进行动态纹理特征的提取。首先利用慢特征分析法(SFA)预先学习每个视频序列的动态特征,将该特征作为深度学习网络模型的输入数据进行学习,进一步得到信号的高级表示,深度网络模型选用堆栈降噪自动编码模型,最后用SVM分类法对其进行分类。实验证明该方法所提取的特征维数低,并且能够有效地表示动态纹理。
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关键词
动态纹理分类
慢特征分析
深度学习
堆栈降噪自动编码网络模型
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职称材料
开放环境下视频图像的烟雾时空特征描述
4
作者
杨振伟
马莉
《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》
2013年第5期195-198,共4页
该文针对视频烟雾在线检测中烟雾动态特征提取问题,提出了3种开放环境下烟雾的时空特征描述方法:针对烟雾动态纹理特征的时空局部二值模型、针对烟雾区域运动速度和方向的二维互信息以及针对烟雾轮廓时空波动性的信息熵。试验结果表明,...
该文针对视频烟雾在线检测中烟雾动态特征提取问题,提出了3种开放环境下烟雾的时空特征描述方法:针对烟雾动态纹理特征的时空局部二值模型、针对烟雾区域运动速度和方向的二维互信息以及针对烟雾轮廓时空波动性的信息熵。试验结果表明,这3种烟雾时空特征描述方法均能有效地鉴别烟雾和其他非烟物体。
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关键词
时空特征
局部二值模型
动态纹理特征
二维互信息
信息熵
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职称材料
题名
面向活体人脸检测的时空纹理特征级联方法
被引量：
15
1
作者
甘俊英
翟懿奎
项俐
曹鹤
何国辉
曾军英
谭海英
邓文博
机构
五邑大学信息工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期117-123,共7页
基金
国家自然科学基金项目(No.61771347
61072127
+4 种基金
61372193)
广东省自然科学基金项目(No.S2013010013311
10152902001000002
S2011010001085
S2011040004211)资助~~
文摘
为了解决身份认证中的安全问题,通常采用活体人脸检测方法.为提高活体人脸检测的鲁棒性,文中提出时空纹理特征级联方法.首先采用局部二值模式(LBP)计算韦伯局部描述符(WLD)的差分激励,利用Prewitt算子计算WLD的方向角,提取时空域的纹理特征.再将3个正交时空平面XY、XT、YT的纹理特征直方图进行级联,得到动态纹理特征即时空纹理级联特征,并对真实人脸和伪装人脸做出判定.在公开活体人脸数据库上的实验表明,相比现有主流局部纹理特征方法,文中方法识别率更高.
关键词
活体人脸检测
局部纹理特征
动态纹理特征
时空纹理级联特征
Keywords
Face
Liveness
Detection
Local
texture
feature
dynamic
texture
feature
Spatial-Temporal
texture
Cascaded
feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
维度加权模式动态纹理特征的火焰检测
被引量：
4
2
作者
严云洋
陈垂雄
刘以安
高尚兵
机构
淮阴工学院计算机与软件工程学院
江南大学物联网工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期548-555,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61402192)
江苏省"六大人才高峰"项目(2013DZXX-023)
+2 种基金
江苏省"333工程"(BRA2013208)
淮安市科技计划项目(HAG2013057
HAG2013059)
文摘
对疑似火焰区域提取纹理特征时,用局部三值模式描述火焰静态纹理特征不利于区分火焰与其他纹理均匀的干扰物,用KNN算法(k-nearest neighbor algorithm)分类效率较低。针对这些问题,提出用三正交平面局部混合模式(three orthogonal planes local mixed pattern,LMP-TOP)描述火焰的静动态纹理,再输入维度加权的支持向量机进行分类识别。LMP-TOP是对第一维XY平面,采用八邻域的均匀局部二值模式(uniform local binary pattern,LBPu2)三正交平面局部混合模式表示火焰的静态纹理特征;对第二维XT和第三维YT平面,则采用局部三值模式(local ternary patter,LTP)融入火焰在时间维度上的变化信息,这样在得到火焰的静态特征的同时也融入了其动态特征。根据3个维度单独用于识别的准确率,赋予其相应的权重,用维度加权的支持向量机进行分类识别。实验结果表明,相比Sthevanie等算法,本文所提出的方法火焰识别率和检测效率均较高。
关键词
静态纹理
动态纹理
正交特征.力H权特征
支持向量机
火焰检测
特征提取
局部二值模式
Keywords
statie
texture
dynamic
texture
orthogonal
feature
weighted
feature
support
vector
maehine
flame
detection
feature
extraction
local
binary
pattern
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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职称材料
题名
基于堆栈降噪自动编码模型的动态纹理分类方法
被引量：
2
3
作者
汪彩霞
魏雪云
王彪
机构
江苏科技大学电子与信息学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2015年第6期20-24,共5页
基金
国家自然科学基金(11204109)
江苏省高校自然科学基金(12KJB510003)
文摘
针对以往动态场景分类中需要手动提取动态特征描述符以及特征维数过高的问题,提出利用深度学习网络模型进行动态纹理特征的提取。首先利用慢特征分析法(SFA)预先学习每个视频序列的动态特征,将该特征作为深度学习网络模型的输入数据进行学习,进一步得到信号的高级表示,深度网络模型选用堆栈降噪自动编码模型,最后用SVM分类法对其进行分类。实验证明该方法所提取的特征维数低,并且能够有效地表示动态纹理。
关键词
动态纹理分类
慢特征分析
深度学习
堆栈降噪自动编码网络模型
Keywords
dynamic
texture
classification
slow
feature
analysis
deep
learning
stacked
denoising
autoencoding
model
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
开放环境下视频图像的烟雾时空特征描述
4
作者
杨振伟
马莉
机构
杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院
出处
《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》
2013年第5期195-198,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60775016)
浙江省重大科技专项资助项目(C13062)
文摘
该文针对视频烟雾在线检测中烟雾动态特征提取问题,提出了3种开放环境下烟雾的时空特征描述方法:针对烟雾动态纹理特征的时空局部二值模型、针对烟雾区域运动速度和方向的二维互信息以及针对烟雾轮廓时空波动性的信息熵。试验结果表明,这3种烟雾时空特征描述方法均能有效地鉴别烟雾和其他非烟物体。
关键词
时空特征
局部二值模型
动态纹理特征
二维互信息
信息熵
Keywords
spatial-temprral
feature
dynamic
texture
feature
2-D
mutual
information
entropy
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向活体人脸检测的时空纹理特征级联方法
甘俊英
翟懿奎
项俐
曹鹤
何国辉
曾军英
谭海英
邓文博
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019
15
下载PDF
职称材料
2
维度加权模式动态纹理特征的火焰检测
严云洋
陈垂雄
刘以安
高尚兵
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017
4
下载PDF
职称材料
3
基于堆栈降噪自动编码模型的动态纹理分类方法
汪彩霞
魏雪云
王彪
《现代电子技术》
北大核心
2015
2
下载PDF
职称材料
4
开放环境下视频图像的烟雾时空特征描述
杨振伟
马莉
《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》
2013
0
下载PDF
职称材料
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