国家自然科学基金(61170116)
- 作品数：7 被引量：29H指数：3
- 相关作者：穆志纯周海英南柄飞黄宏博张培尼更多>>
- 相关机构：北京科技大学中北大学江西理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市属高等学校人才强教计划资助项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于三维人耳形变模型的三维人耳重建被引量：2
- 2013年
- 基于对已有三维人耳重建工作和形变模型理论的研究,充分结合人耳自身的结构特征,提出了一种新的三维人耳重建方法——基于人耳形变模型的方法.首先使用中垂线法完成了外耳轮廓特征点的定位;提出分级三角网格法,解决了样本耳基于生理特征的稠密对应问题;再借鉴广义普鲁克分析的思想,在三维空间内实现了精确全自动的三维人耳形状对齐;最后训练得到了三维人耳形变模型.所提方法只需一幅二维图像,即可获得足够稠密的三维人耳模型.在UND三维人耳数据库和USTB三维重建人耳数据库上的大量实验证明所提方法的有效性和优越性.
- 李琛穆志纯张锋张保庆
- 关键词：模式识别人耳图像重构
- 小训练样本的人脸识别研究被引量：8
- 2014年
- 人脸识别问题在很多情况下都会面临小训练样本的问题,在训练样本数量远小于数据维数的情形下许多人脸识别方法都会遇到困难。本文分析了造成小样本问题的原因,从虚拟样本扩充、数据降维以及算法优化等不同方面总结了解决方法,并对不同方法进行了简要评价,对解决小样本问题的未来发展方向进行了展望。
- 黄宏博穆志纯
- 关键词：人脸识别小样本问题数据降维
- 基于局部视觉感知及语义联想的图像理解模型
- 2013年
- 在视觉感知获得图像视觉信息的基础上,提出了一种自底向上的视觉搜索与自顶向下的语义判定相联系的模型,该模型使图像区域和图像块与图像语义和图像类别之间建立感知联系,模拟注意焦点的移动,通过动眼扫描和搜索图像区域,对感兴趣的内容进行索引和存储,并在任务事件的驱动下进行联想,使图像理解融入了视觉感知和语义解释两个方面,符合人类的认知规律。
- 周海英穆志纯
- 关键词：视觉感知图像理解语义联想
- 图像理解中的视觉感知与图像的关联组织
- 2014年
- 对注意力焦点附近的图像片进行视觉关联学习,建立视觉特征与语义特征之间的感知联系,使图像的视觉感知行为和图像理解的认知行为连成一个整体,模拟人类的认知行为过程.自底向上的特征映射和自顶向下的语义判定相结合,建立了图像与语义类别之间的基础框架联系.在用户对查询结果的反馈中,保留正相关的图像剔除负相关图像,动态地实现了不同查询要求下图像数据的重组.实验表明,在基础框架之下,多层次语义群组关联和多框架协同能够较好地复用了原有框架组织下的结果,有效地实现了视觉感知、语义理解和查询案例之间的联系,满足了图像柔性检索的需要.
- 周海英穆志纯
- 关键词：图像理解视觉感知语义关联
- 基于多级夹角函数的傅里叶形状描述子(英文)被引量：1
- 2014年
- 为了描述形状由全局信息到局部变化的层次信息,提出一种有效的形状签名,即多级夹角函数.多级夹角函数具有内在的旋转、平移和缩放不变性.对轮廓上每一点,其多级夹角函数通过轮廓的非等弧长分割所得的成对线段计算得到.然后利用多级夹角函数推导出傅里叶描述子,以进行高效的形状检索.使用标准的性能评价方法对所提出的描述子在3个形状图像库上进行了测试,包括MPEG-7图像库、Kimia-99图像库和Swedish树叶图像库.形状检索实验结果表明,基于多级夹角函数的傅里叶描述子优于已有的傅里叶描述子,且具有较低的计算复杂度.与其他类型的形状描述方法相比,所提出的描述子在相同查全率时具有最高的查准率,证明了该描述子的有效性.
- 徐国清穆志纯徐烨
- 关键词：图像检索傅里叶描述子
- 基于多特征信息融合的目标轨迹聚类方法被引量：6
- 2013年
- 提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间进行聚类,得到基本的运动类别信息;其次,设计多特征融合算法,通过计算不同特征空间的类别间关系,进行类别信息融合;最后,得到融合了多个特征空间信息的聚类结果.由于信息融合是在聚类层面进行的,能够有效避免在特征空间层面融合时的维数统一问题.试验结果表明了本方法的有效性.
- 张培尼穆志纯
- 关键词：视频监控多特征融合MEAN-SHIFT算法
- 基于SLIC0融合纹理信息的超像素分割方法被引量：12
- 2014年
- 由于SLIC0算法在分割时仅考虑图像的颜色、亮度、空间位置特征,没有考虑纹理特征,当分割具有繁杂纹理的自然图像时,其分割的超像素无法精准地符合区域或目标的边界或外轮廓,因此提出基于SLIC0融合纹理信息的超像素分割算法——SLIC0-t。首先利用光谱分析描述图像中区域的纹理特性,然后在分割中融合能够准确反映图像中目标轮廓或区域边界的纹理特征;其次在分割过程中,进一步优化SLIC0围绕种子像素搜索近邻像素的搜索策略,采用以各个种子点为中心,在以预期超像素邻接距离为半径的圆盘内搜索的搜索策略;最后通过在公共图像库BSDS500上进行连续不同大小超像素的分割实验验证,结果表明:在边界召回率方面,SLIC0-t算法明显稳定优越于SLIC0算法;在欠分割错误率方面,其与SLIC0算法基本相当,处于可接受范围内。
- 南柄飞穆志纯
- 关键词：纹理特征
