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浙江省科技计划项目(8C23033)

作品数:2 被引量:8H指数:1
相关作者:袁贞明金贵朝张佳卢志平更多>>
相关机构:杭州师范大学更多>>
发文基金:浙江省自然科学基金国家自然科学基金浙江省科技计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇在线草图识别
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸检测
  • 1篇人脸检测方法
  • 1篇视频
  • 1篇视频监控
  • 1篇网络
  • 1篇维度
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯网
  • 1篇贝叶斯网络
  • 1篇ADABOO...
  • 1篇草图
  • 1篇草图识别

机构

  • 2篇杭州师范大学

作者

  • 2篇袁贞明
  • 1篇张佳
  • 1篇金贵朝
  • 1篇卢志平

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇杭州师范大学...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种基于维度约减的快速人脸检测方法被引量:1
2009年
针对视频监控中的高维度和复杂环境的困难,文章提出一种基于主成份分析与Adaboost的视频人脸检测算法.该方法先使用PCA方法对特征空间进行降维,并以PCA特征建立误分率最小化弱分类器,最后使用Adaboost算法提升弱分类器性能,将所有已训练的弱分类器联合成一个强分类器.实验证明,在正面人脸样本和具有复杂表情变化的人脸测试集上,该方法可以得到很好的检测结果.
袁贞明卢志平
关键词:ADABOOST人脸检测视频监控
基于贝叶斯网络的在线草图识别算法被引量:7
2010年
针对手绘草图识别算法大多采用限制用户绘制习惯来实现笔画分组的问题,提出一种基于贝叶斯网络的手绘草图识别算法。该算法将手绘草图识别中的笔画分组和符号识别统一为一个过程,用贝叶斯网络拓扑结构来表达草图结构信息。基于该网络,根据最大后验概率对连续输入的笔画进行动态最优分组,同时在线预测每组笔画的符号类别。实验结果表明,该方法是一种有效的在线递进式笔画分组和识别算法,在电路符号手绘识别中达到71.3%的过程识别率和85%的最终识别率。
袁贞明金贵朝张佳
关键词:贝叶斯网络在线草图识别
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