江苏省产学研联合创新资金项目(BY2012067)
- 作品数：9 被引量：39H指数：4
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- 基于HSV与MLPQ的自适应人脸检测算法
- 2013年
- 针对复杂背景下彩色图像的人脸检测问题,提出一种基于HSV与多尺度局部量化(MLPQ)的自适应人脸检测算法。首先用HSV空间的肤色模型分割出可能包含人脸的区域。其次用可调的搜索窗口提取可能的人脸区域,并提取其多尺度局部相位量化特征(MLPQ)。最后通过计算人脸候选区域MLPQ直方图与训练样本库中人脸的MLPQ直方图的欧式距离,自适应地进行人脸的确认与定位。在BioID人脸库及彩色FERET人脸库中进行了多组实验,分别取得了92.5%及90.5%的检测率,充分验证了该方法的有效性。
- 周霞秦磊王宪宋书林
- 关键词：HSV颜色空间自适应人脸检测
- 一种无监督学习的异常行为检测方法被引量：7
- 2014年
- 针对智能视频监控的需求,提出一种无监督学习的异常行为检测方法。首先,采用混合高斯模型建模提取出运动目标,对运动区域进行标记;然后提取运动区域内的光流信息,将其归一化成特征矩阵,并建立实时更新的特征矩阵观测序列;最后利用二维主成分分析(2DPCA)的重构原理对观测序列进行分析,根据重构特征矩阵与原特征矩阵的能量比来判断是否存在异常行为。基于不同数据库下的视频序列实验结果验证了所提方法的有效性。
- 王宪柳絮青宋书林沈源
- 关键词：异常行为检测二维主成分分析无监督学习
- 视频序列中基于LBP特征的人体行为识别被引量：3
- 2013年
- 视频序列中的行为分析与识别已经成为当前计算机视觉领域的研究热点。为了更加有效地提取人体行为序列中的轮廓特征的信息,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征的人体行为识别的算法。通过背景差分法从视频中提取完整的人体运动序列,利用LBP算子计算运动序列的LBP特征谱,组成样本的LBP轮廓特征空间,接着将特征空间通过K-means聚类的方法生成行为特征。最后,采用隐马尔可夫模型(HMM)对特征进行识别。实验过程中,分别在两个公共行为数据库上进行了测试实验,平均识别率能达到85%以上,并且在两个数据库的交叉实验结果表明了本文算法具有一定的鲁棒性。
- 王宪慕鑫宋书林陈向阳
- 关键词：局部二值模式K-MEANS聚类隐马尔科夫模型
- 基于局部Shearlet相位量化特征的人脸识别算法被引量：4
- 2013年
- 针对LPQ算子提取的纹理特征易受光照、噪声影响,提出了一种在Shearlet变换幅值域内提取局部相位量化标记直方图的人脸描述方法。首先采用Shearlet滤波器提取其对应不同方向、不同尺度的多个Shearlet幅值域图谱,然后按照平均值融合法将相同尺度不同方向的幅值域图谱融合到一起,并对融合图谱进行分块,分别采用LPQ算子标记幅值域图谱,最后由这些标记直方图形成的序列来描述人脸。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验并分别取得了98%、95%及97.33%的识别率,充分验证了该方法的有效性。
- 王宪秦磊孙子文宋书林丁志涵
- 关键词：SHEARLET变换多尺度
- 基于分布域描述算子的视频目标跟踪被引量：1
- 2013年
- 针对目标跟踪中如何有效地描述目标,以适应跟踪环境变化的问题,提出了一种基于分布域描述算子的视频目标跟踪算法。首先,采用分布域描述算子来建立目标模型;然后选择粒子滤波算法进行目标状态估计实现目标跟踪;在跟踪过程中,采用在线更新模型的方法,降低了光照变化以及部分遮挡带来的影响,从而提高跟踪的准确率。在常用的视频序列上进行了实验,并与目前常用的算法进行了比较。实验结果表明该算法具有较好的跟踪效果,能实现复杂场景下的目标跟踪。
- 王宪张方生宋书林冯开凯
- 关键词：视频目标跟踪粒子滤波
- Shearlet多方向自适应加权融合的稀疏表征人脸识别被引量：2
- 2014年
- 针对传统稀疏表征分类器只有在训练样本足够多时才会对特征变化不敏感的缺点,提出一种Shearlet多方向自适应加权融合的稀疏表征人脸识别算法。为了提取局部方向信息并降低特征维数,首先利用Shearlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,获得子带系数矩阵,然后根据子带系数矩阵方差的大小对同一尺度的方向子图按主方向排序,利用子带系数矩阵的能量和均值特征对排序后的人脸子图进行加权融合,最后为了使得表征系数矢量具有更为显著的稀疏性,进一步利用融合特征构造字典。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验,结果表明,该方法能增强对外界环境变化的鲁棒性,同时可以提高人脸的识别率。
- 张鸿杰王宪孙子文
- 关键词：SHEARLET变换加权融合
- 基于曲波变换和Retinex人脸光照处理算法被引量：13
- 2013年
- 针对光照对人脸识别影响问题,提出了一种基于曲波变换和Retinex人脸光照处理的算法。该算法对光照变化人脸对数变化后的图片进行曲波变换(Curvelet);利用Kimmel变分模型作为平滑滤波算子对低频图像进行平滑滤波,对高频系数进行阈值去噪。通过曲波逆变换得到光照亮度成分图像;利用Retinex模型提取光照不变成分。通过Yale B与CMU PIE人脸库的实验结果表明:该算法能有效地消除光照变化对人脸识别的影响并提高人脸识别率。
- 宋书林张彦王宪毛琪波
- 关键词：曲波变换变分方法光照不变量
- 融合改进PHOG与KPCA的人脸识别算法被引量：1
- 2012年
- 针对PHOG特征在描述人脸形状时容易受到梯度强度突变及噪声干扰的缺点,提出了一种基于改进PHOG特征的人脸识别算法。首先对仅适用于描述清晰人脸轮廓形状的PHOG特征进行了改进,使其对人脸局部结构描述更加精细化,并通过改进的归一化方法达到对噪声的抑制,最后通过KPCA变换将改进的PHOG特征非线性映射到高维核空间中,进一步选择区分能力较强的特征分量,用最近邻分类器进行分类。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验分别取得了98%、95%及98.67%的识别率,实验证明:该算法在抑制轮廓噪声提高识别率方面达到了较好的效果。
- 周霞秦磊王宪孙子文
- 关键词：人脸识别图像形状
- Shearlet多方向特征融合与加权直方图的人脸识别算法被引量：9
- 2013年
- 针对Shearlet变换在提取特征数据时存在冗余性以及无法对全局特征进行稀疏表征的缺点,提出了一种Shearlet多方向特征融合与加权直方图的人脸识别算法。首先,对原始图像采用Shearlet变换得到多尺度多方向的人脸特征,然后按照两种编码方式将同一尺度下不同方向的特征进行编码融合,并将融合后的尺度图像划分为若干大小相等的不重叠矩形块,利用Shannon熵理论对各子模式进行加权融合。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验,充分证明该算法相对于传统Shearlet滤波器在分类识别上更具有优势。
- 周霞张鸿杰王宪
- 关键词：人脸识别SHEARLET变换
