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国家自然科学基金(61071199)

作品数：68 被引量：283H指数：9
相关作者：胡正平赵淑欢王蒙孙哲许成谦更多>>
相关机构：燕山大学山东华宇工学院机械工业出版社更多>>
发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程理学电子电信更多>>

文献类型

  • 68篇中文期刊文章

领域

  • 66篇自动化与计算...
  • 2篇机械工程
  • 1篇电子电信
  • 1篇理学

主题

  • 11篇人脸
  • 9篇人脸识别
  • 8篇子空间
  • 7篇图像
  • 7篇模式识别
  • 5篇人脸识别算法
  • 4篇生成树
  • 4篇视觉注意
  • 4篇最近邻
  • 4篇最近邻分类
  • 4篇最小生成树
  • 4篇鲁棒
  • 4篇加权
  • 4篇范数
  • 4篇分类器
  • 4篇高维
  • 4篇高维空间
  • 4篇L1范数
  • 3篇遮挡
  • 3篇直方图

机构

  • 68篇燕山大学
  • 2篇山东华宇工学...
  • 1篇山西大同大学
  • 1篇机械工业出版...

作者

  • 68篇胡正平
  • 13篇赵淑欢
  • 11篇王蒙
  • 9篇孙哲
  • 5篇许成谦
  • 4篇路亮
  • 4篇李静
  • 4篇陈俊岭
  • 3篇任大伟
  • 3篇杨建秀
  • 3篇孟鹏权
  • 3篇宋淑芬
  • 3篇白洋
  • 3篇王玲丽
  • 3篇王宁
  • 2篇彭燕
  • 2篇冯凯
  • 2篇赵艳霜
  • 2篇侯明玉
  • 2篇刘敏华

传媒

  • 21篇信号处理
  • 10篇模式识别与人...
  • 7篇燕山大学学报
  • 6篇数学的实践与...
  • 4篇仪器仪表学报
  • 3篇自动化学报
  • 3篇电子学报
  • 3篇中国图象图形...
  • 2篇高技术通讯
  • 2篇光电工程
  • 2篇四川兵工学报
  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇光学技术
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇电路与系统学...

年份

  • 1篇2019
  • 2篇2018
  • 7篇2017
  • 5篇2016
  • 9篇2015
  • 8篇2014
  • 6篇2013
  • 10篇2012
  • 17篇2011
  • 3篇2010
共 68 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于样本-扩展差分模板的联合双稀疏表示人脸识别被引量：4
2012年
在人脸识别中,每类数据分别位于由字典形成的高维空间中的多个低维线性子空间,考虑到这一结构信息对识别起到一定支持作用,利用块结构稀疏表示进行人脸识别。针对训练图像不能涵盖测试条件下的人脸变化这个问题,提出基于样本-扩展差分模板的联合双稀疏表示识别算法。它通过构造样本-扩展差分模板来表示训练样本与测试样本之间可能存在的差异,这些类内差异信息可被不同的类别所共享,即任何一类人脸图像的类内差异可表示为其他类别类内差异图像的原子稀疏线性组合。这样识别问题被转换为在训练样本空间和扩展差分模板空间寻找测试样本的块稀疏与原子稀疏的联合双稀疏表示。在AR和Extended Yale B数据库上的实验结果表明,在具有光照、表情变化和遮挡的情况下,本文提出的识别算法具有更好的有效性和鲁棒性。
胡正平李静白洋
关键词：人脸识别
基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示人脸识别算法被引量：45
2013年
针对阴影、反光及遮挡等原因破坏图像低秩结构这一问题,提出基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示识别算法.首先将每个个体的所有训练样本图像看作矩阵D,将矩阵D分解为低秩矩阵A和稀疏误差矩阵E,其中A表示某类个体的‘干净’人脸,严格遵循子空间结构,E表示由阴影、反光、遮挡等引起的误差项,这些误差项破坏了人脸图像的低秩结构.然后用低秩矩阵A和误差矩阵E构造训练字典,将测试样本表示为低秩矩阵A和误差矩阵E的联合稀疏线性组合,利用这两部分的稀疏逼近计算残差,进行分类判别.实验证明该稀疏表示识别算法有效,识别精度得到了有效提高.
胡正平李静
关键词：人脸识别
稀疏扩展字典学习的代价敏感单样本人脸认证被引量：5
2015年
针对如何实现只有单训练样本情况下人脸认证,提出基于稀疏扩展字典学习的代价敏感单样本人脸认证方法。首先学习一种可将训练样本和一般训练集结合起来的投影方式来构造适合训练样本的稀疏扩展字典,而并非独立地利用一般训练集直接构造扩展字典,从而更好地解决单训练样本不能涵盖测试条件变化的问题;其次通过稀疏表示分类得到与测试样本最相似的训练样本,然后对测试样本和该训练样本分别提取HOG特征,根据距离准则计算相似度判断是否在阈值范围内;最终实现在光照、表情变化情况下的单训练样本人脸鲁棒认证。该方法分别在AR、CMU-PIE和Extended Yale B 3个公共人脸数据库上进行实验,均取得较满意的结果,验证了该方法的可行性和有效性。
胡正平王宁赵淑欢
关键词：人脸认证单样本HOG特征
基于混合图上随机游走的视觉注意显著目标检测模型被引量：9
2011年
目前的视觉显著性检测算法,主要依赖像素间的对比,缺乏从全局角度对显著目标进行分析理解。根据生物视觉注意机制,显著目标通常是显眼、紧凑和完整的,提出一种基于混合图上随机游走的显著目标检测算法,将视觉显著性检测公式化为马尔科夫随机游走问题。首先将输入图像进行分块,利用颜色特征距离和方向的空间分布和方向熵对比分别确定无向图和有向图的边权重,进而得到混合图;然后通过全连通图搜索提取全局特性,突出全局较孤立的区域;同时通过k-regular图搜索提取局部特性,增强局部较均匀的区域;最后结合全局特性和局部特性得到输入图像的显著图,从而确定感兴趣区域位置。实验结果表明,相比于其他两种具有代表性的算法,所提算法检测结果更加准确、合理,证明该方法合理可行。
胡正平孟鹏权
关键词：视觉注意随机游走模型马尔科夫链图表示
基于局部特征融合的邻域排斥度量学习亲属关系认证算法
2017年
针对如何利用人脸图像局部特征进行亲属关系认证的问题,文中提出基于局部特征融合的邻域排斥度量学习亲属关系认证算法.首先抽取脸部的关键区域,分别对每块关键区域提取纹理和肤色特征.然后进行特征融合.最后引入度量学习,学习能使具有亲属关系样本距离变小、非亲属关系样本距离变大的变换矩阵,利用已有数据样本间相似程度的先验知识学习最佳相似性度量,更好地刻画亲属样本间的相似关系.在Kin Face W-I和KinFace W-II数据库中的实验表明,相比已有的亲属关系认证算法,文中算法性能更好.
胡正平郭增洁王蒙孙哲
稀疏降维的近似凸壳覆盖一类分类器构造被引量：1
2014年
针对高维数据集常常存在冗余和维数灾难,在其上直接构造覆盖模型难以充分反映数据分布信息的问题,提出一种基于稀疏降维近似凸壳覆盖模型.首先采用同伦算法求解稀疏表示中l_1优化问题,通过稀疏约束自动获取合理近邻数并构建图,再通过LPP(Locality Preserving Projections)来进行局部保持投影,进而实现对高维空间快速有效地降维,最后在低维空间通过构造近似凸壳覆盖实现一类分类.在UCI数据库,MNIST手写体数据库和MIT-CBCL人脸识别数据库上的实验结果证实了方法的有效性,与现有的一类分类算法相比,提出的覆盖模型具有更高的分类正确率.
任大伟胡正平刘凯
基于形状选择性滤波和自适应背景抑制的乳腺钙化图像增强算法被引量：5
2011年
钙化信息是乳腺癌早期诊断的一个重要依据,针对乳腺图像钙化信息受背景组织以及噪声影响而可视性差的问题,提出一种基于形状选择性滤波和自适应背景抑制的乳腺钙化图像增强算法。首先利用形状选择性滤波器提取出潜在非线状钙化信息,将钙化图像分为前景和背景区域;然后对背景信息的对比度进行自适应抑制,同时对前景钙化信息进行对比度增强处理,最后达到有选择地实现乳腺钙化图像中关键信息的可视化增强。实验结果表明,该方法可有针对的选择钙化区域进行对比度增强,同时可有效抑制背景图像中血管、组织等正常区域对钙化区域的影响。
胡正平刘敏华
关键词：图像增强
智能视频监控系统中行人再识别技术研究综述被引量：10
2019年
现今社会中的视频监控网络已日渐成为人们生活中不可缺少的安防体系,行人再识别技术正是智能视频监控的关键。为使读者对行人再识别问题有一个深入、整体的了解,本文首先回顾行人再识别的研究以及发展历程;然后针对当前研究热点,分别从基于特征表示、度量学习以及深度学习网络的角度将经典算法进行分类总结;其次介绍常用行人数据集、性能评价指标以及经典数据集的实验结果对比;最后对行人再识别今后的发展趋势作进一步展望。
胡正平张敏姣李淑芳李淑芳
关键词：视频监控
先验采样约束结合扩展遮挡字典的细化稀疏人脸识别技术研究被引量：1
2015年
为解决可能存在遮挡环境下的模式识别问题,提出先验采样约束结合扩展遮挡字典的细化稀疏人脸识别算法。针对训练样本无法包含测试样本遮挡变化的情况,首先需要构造遮挡字典(墨镜、围巾等),进而利用先验局部采样子模块稀疏表示分类方法判断测试样本可能存在的遮挡模式;然后对未被遮挡的局部子模块利用Borda计数投票,依据每类残差大小分配给不同的票数,计算样本类别信息;其次根据遮挡模式结果,利用全局稀疏表示通过构造样本遮挡扩展字典对测试样本进行全局分类投票;最后将两次分类投票结果进行融合,最终实现是否存在遮挡环境下的精细模式判别。实验结果表明,本文算法不仅能够给出准确的模式类别,还能给出遮挡类别信息,可得到精细化识别结果。
胡正平陈俊岭王宁赵淑欢
多方向上下文特征结合空间金字塔模型的场景分类被引量：5
2011年
针对场景分类问题中,传统的"词包"模型不包含图像的上下文信息,且没有考虑图像特征间的类别差异问题,本文提出一种多方向上下文特征结合空间金字塔模型的场景分类方法。该方法首先对图像进行均匀网格分块并提取尺度不变(SIFT)特征,对每个局部图像块分别结合其周围三个方向的空间相邻区域,形成三种上下文特征;然后,将每类训练图像的上下文特征分别聚类形成视觉词汇,再将其连接形成最终的视觉词汇表,得到图像的视觉词汇直方图;最后,结合空间金字塔匹配算法形成金字塔直方图,并采用SVM分类器来进行分类。该方法将图像块在特征域的相似性同空间域的上下文关系有机地结合起来并加以类别区分,从而形成了具有更好区分力的视觉词汇表。在通用场景图像库上的实验表明,相比传统方法具有更好的分类性能。
胡正平涂潇蕾
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