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国家自然科学基金(61271256): 作品数：18 被引量：24H指数：3; 相关作者：阮若林倪浩刘芳华王建峰廖海斌更多>>; 相关机构：湖北科技学院武汉大学平顶山工业职业技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金湖北省教育厅科学技术研究项目湖北省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

基于稀疏编码的鲁棒型人脸超分辨率重建被引量：3: 2017年; 为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图像重建。实验中进行的仿真结果表明,改进算法超分结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)比同类型的稀疏编码超分法(SCSR)和应用在线字典学习算法的超分方法(ODLSR)均有较大幅度提升,比后者平均提升0.72 d B和0.018 7。同时,视觉上有效地消除了边缘伪影,且在处理含噪人脸图像时,具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性。; 刘芳华阮若林倪浩王建峰; 关键词：人脸图像超分辨率重建

监控图像中运动目标检测技术概述: 2014年; 本文对监控图像中常用的帧差分法、背景减法、光流法等几种运动目标检测方法进行了研究、分析,并通过实验仿真分析比较了这三种方法优缺点。; 柯善发阮若林伍连启伍聃文; 关键词：运动目标检测视频监控光流法

融合纹理与形状的人脸加权新特征被引量：2: 2015年; 根据人类进行人脸识别的特点,提出一种纹理与几何形状相结合的人脸新特征。新特征提取的第一步是提取脸部5个关键点;然后,根据人脸图像每个像素点到5个关键点距离动态对每个像素进行加权计算。新特征在纹理特征的基础上,融合了人脸关键点和每个纹理点与关键点之间的位置几何距离信息。与传统的单一纹理特征相比,提高了抗干扰性;而且,由于定位了5个关键点,有利于后续的人脸分块识别。在YALE人脸库和XJTU人脸库上采用线性判别方法与稀疏表示人脸识别方法的实验研究表明：新特征与传统的纹理特征相比,识别率提高了5%~10%;新特征加人脸分块方法识别率接近100%。; 方天红陈庆虎廖海斌邱益鸣; 关键词：人脸识别特征加权线性判别分析

稀疏系数独立可调的单图超分辨率重建: 2016年; 针对基于学习的超分辨率重建图像边缘锐度较好但伪影较明显的问题,提出一种改进的稀疏系数独立可调的超分算法以消除伪影。由于字典训练阶段高分辨率图像和低分辨率图像均已知,认为高维图像空间和低维图像空间对应的稀疏系数不同,故此阶段运用在线字典学习方法分开训练生成较精确的高分字典和低分字典;而在图像重建阶段低分图像已知而高分图像未知,认为两空间的稀疏系数是近似相同的。通过在这两个阶段设置不同的正则化参数,可独立地调整相应的稀疏系数以获得最好的超分效果。实验结果表明,目标高分图像峰值信噪比(PSNR)相比稀疏编码超分方法平均提高了0.45 dB,同时结构相似性(SSIM)指标增加了0.011。超分图像有效地抑制了伪影,并能够较好地恢复图像边缘锐度和纹理细节,提升了超分效果。; 倪浩阮若林刘芳华王建峰; 关键词：超分辨率重建

Face Super-resolution Reconstruction and Recognition Using Non-local Similarity Dictionary Learning Based Algorithm被引量：3: 2016年; One of the challenges of face recognition in surveillance is the low resolution of face region. Therefore many superresolution (SR) face reconstruction methods are proposed to produce a high-resolution face image from one or a set of low-resolution face images. However, existing dictionary learning based algorithms are sensitive to noise and very time-consuming. In this paper, we define and prove the multi-scale linear combination consistency. In order to improve the performance of SR, we propose a novel SR face reconstruction method based on nonlocal similarity and multi-scale linear combination consistency (NLS-MLC). We further proposed a new recognition approach for very low resolution face images based on resolution scale invariant feature (RSIF). A series of experiments are conducted on two public face image databases to test feasibility of our proposed methods. Experimental results show that the proposed SR method is more robust and computationally effective in face hallucination, and the recognition accuracy of RSIF is higher than some state-of-art algorithms. © 2014 Chinese Association of Automation.; Ningbo HaoHaibin LiaoYiming QiuJie Yang; 关键词：ALGORITHMS

因子分析判别准则的线性降维方法研究被引量：3: 2016年; 提取稳定且具有判别性的低维特征是模式识别研究中的关键问题。在深入研究Fisher判别准则的基础上,从因子分析的实际角度考虑,提出基于因子分析的判别准则,解决Fisher判别准则类内和类间散布矩阵非最优定义问题。通过在合成数据集和真实人脸数据集上进行实验比较表明,该方法在解决数据集中的边缘类和人脸的表情、姿态变化等问题上比Fisher判别准则更优。; 巩知乐张少龙廖海斌; 关键词：特征提取线性降维 FISHER判别准则人脸识别

基于非局部相似字典学习的人脸超分辨率与识别被引量：2: 2016年; 随着视频监控应用的普及,超低分辨率人脸识别问题越来越突出。现存的人脸识别算法在面对超低分辨率人脸图像时无法给出满意识别性能。在一定程度上,人脸超分辨率方法可以提高人脸的分辨率,但是,目前主流的基于字典学习的人脸超分辨率方法并不能很好地处理超低分辨人脸图像重建问题,尤其是超分辨率人脸识别问题。利用人脸图像块的非局部相似性和多尺度相似性,提出一种改进的基于字典学习的超分辨率人脸重建算法,同时提出尺度不变特征的超低分辨率人脸识别方法。实验结果表明:本文提出的方法不但具有很好的视觉效果,而且还具有很好的识别效果,与目前主流的人脸超分辨率和识别算法相比具有明显的优势。; 廖海斌陈友斌陈庆虎; 关键词：人脸超分辨率人脸识别字典学习

分而冶之的人脸图像年龄估计: 2017年; 在人脸年龄特征提取方面,充分利用卷积神经网络在图像应用领域的优良特性,使用深度学习方法进行人脸年龄特征提取,采用因子分析方法进行特征降维提取鲁棒性特征。在年龄估计函数学习方面,充分利用年龄阶段性和次序性研究基于秩的年龄估计学习方法,在此基础上提出分而治之的人脸年龄估计器。利用公共年龄库FG-NET和MORPH Album 2进行实验,其结果表明,该特征提取方法比传统的年龄特征提取方法更鲁棒,分而冶之年龄估计器性能优于经典的SVM和SVR。; 刘玉坤樊爱宛廖海斌; 关键词：年龄估计特征提取特征降维

基于在线字典学习的人脸超分辨率重建被引量：2: 2017年; 针对基于学习的人脸超分辨率算法噪点、伪影较多,且噪声鲁棒性较差的问题,提出一种基于在线字典学习的人脸超分辨率重建算法。以人脸图集作为训练图库,运用在线字典学习方法提高字典训练的精度。独立调整字典学习阶段的正则化参数λt和求解重建稀疏系数阶段的λr,以获取最优的超完备字典和稀疏系数用于图像重建。实验结果表明,目标图像峰值信噪比比同一类型的稀疏编码超分法平均提高了0.85 d B,结构相似性增加了0.013 3,有效地抑制了噪点和伪影。在含噪人脸图像应用中,噪声水平提高时,峰值信噪比下降相对较平缓,提升人脸超分效果的同时改善了算法的噪声鲁棒性。; 刘芳华阮若林王建峰倪浩; 关键词：超分辨率重建

一种用于车牌识别的图像超分辨率重建技术被引量：1: 2016年; 获取的车牌图像因分辨率过低、过量模糊和噪声等原因会导致其图像质量较低,影响了车牌识别的准确率。为了提高车牌识别的准确率,采用基于学习的超分辨率重建算法增强低质车牌图像。引入在线字典学习方法训练超完备字典,并制作适合于车牌超分的训练图集,根据低质车牌图像重建高分辨率车牌,按照既定的模板匹配方法进行车牌识别。实验表明,超分方法的PSNR和SSIM比经典的SCSR(Sparse Coding Super-Resolution)法都有明显提升,车牌识别率也比SCSR提高了5.0%。可见,所提出的算法较好地增强了低质车牌的图像质量,有效地提高了识别率。; 刘芳华倪浩阮若林王建峰; 关键词：超分辨率车牌识别

国家自然科学基金(61271256)

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