辽宁省高校创新团队支持计划(2008T004)
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 相关作者：魏小鹏周昌军张强宿韬张强更多>>
- 相关机构：大连大学大连理工大学更多>>
- 发文基金：辽宁省高校创新团队支持计划教育部“新世纪优秀人才支持计划”辽宁省高等学校优秀人才支持计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 人体运动数据重构方法进展被引量：1
- 2008年
- 运动捕捉系统产生的人体运动数据是标记点在运动序列中的位置数据,用于驱动人体模型产生真实感的动画。在对近几年有关人体运动数据重构的文献进行综合和分析的基础上,首先对人体运动数据重构进行了问题描述,并对人体运动数据在重构过程中难以避免的噪声问题和特征点(虚拟空间中的标记点)缺失问题的研究分别进行了总结和分析;然后对人体运动数据获取的光学式原型捕捉系统开发的研究进行了讨论,评述了人体运动数据驱动人体几何模型的相关研究;最后对未来研究提出了一些展望。
- 方小勇魏小鹏张强周东生
- 关键词：数据重构噪声人体动画骨骼模型
- 基于PFICA和模糊积分的人脸识别
- 2009年
- 提出了一种基于PFICA和模糊积分的人脸识别方法,即先对原始图像数据用PCM+FCV同时进行预处理和模糊划分,再在各模糊类中用FastICA提取局部独立成分,并根据最近邻原则进行初步识别,最后运用模糊积分对各类中的识别结果进行融合,得到最终的识别结果。在ORL人脸数据库中的实验仿真证明该方法具有较好的识别效果。
- 王婵娟张强魏小鹏周昌军
- 关键词：人脸识别模糊积分
- 基于NMF分组策略的人脸识别被引量：2
- 2009年
- 提出一种运用非负矩阵分解(NMF)分组策略进行人脸识别的方法。将训练图像分组,分别对每组图像作NMF,获取每组图像的基图像构成的非负特征子空间,将训练图像和测试图像分别向各个特征子空间进行投影,将每组图像提取出的特征系数混合,根据最近邻原则进行识别。基于ORL人脸数据库上的实验证明了该方法的有效性。
- 宿韬张强魏小鹏周昌军
- 关键词：非负矩阵分解人脸识别
- 基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法被引量：7
- 2010年
- 在光学式运动捕捉系统中,标记点往往会出现近似或对称的分布结构,这使得在对标记点进行识别时容易引起混淆。基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法根据人体局部刚性结构把人体模板分割为多个子模板,使用空间仿射变换从运动捕捉数据中搜索与相应子模板误差最小的匹配点集作为最优匹配,并通过标记点跟踪实现对散乱数据的识别,解决了因标记点分布结构近似或对称而引起的混淆。对标记点缺失情况进行了重构。当出现错误匹配时系统能够自动检测并更正,整个过程无需人工干预。实验结果表明该方法能够正确识别标记点,标记点缺失情况重构效果比较理想,能够满足实时处理要求,证明了该方法的有效性。
- 魏小鹏刘瑞张强肖伯祥
- 一种新颖的基于NMF的人脸识别方法
- 2009年
- 提出了一种新颖的基于非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法,该方法首先对人脸图像作NMF得到由人脸基图像组成的子空间矩阵及其对应的系数矩阵,然后将其重构获得NMF重构人脸图像,进而从原始图像中减去重构图像以获取残差图像。最后对残差图像作局部非负矩阵分解(LNMF)以提取其非负子空间及其系数矩阵,并将两次得到的系数矩阵混合,根据最近邻原则进行识别。在ORL标准人脸数据库上的实验表明,该方法具有更好的识别率。
- 宿韬张强魏小鹏周昌军
- 关键词：非负矩阵分解人脸识别
