国家自然科学基金(60805002)
- 作品数：14 被引量：54H指数：4
- 相关作者：夏良正黄永明章国宝达飞鹏潘泓更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- Contourlet域目标不变特征提取被引量：2
- 2010年
- 在基于形状的目标识别中,提取出鉴别力强并具有不变性的特征是至关重要的问题。多尺度几何分析具有多方向选择性和各向异性的特点,能够更有效地表示目标图像的局部特征,但这些变换本身不具备不变性,极大地限制了它在模式识别中的应用。利用图像广义矩的概念,提出了一种在Contourlet域具有平移、缩放及旋转不变性特征的描述子,该特征能精细地刻画目标区域的局部特性,并在位置、角度及尺寸变换情况下具有不变性,仿真实验验证了其不变性,并讨论了一般情况下,Contourlet变换分解尺度对不同类目标间分离度的影响,为提取最具鉴别性的特征提供了有益的参考。
- 梅雪夏良正
- 关键词：特征提取多尺度几何分析CONTOURLET变换不变性特征
- 弹性动作关联序列的模式检索
- 2008年
- 视频检索要求在数据库中能够找到与待检索视频序列相关的序列,该相关序列也可以是数据库中某个序列的部分序列,为此提出了一个动态编程方法.该方法综合了计算信息领域的编辑距离算法和信号处理领域的动态时间规整(DTW)算法,并克服了它们都不能直接用于动作检索的局限性,由于可以通过调节参数使所提方法转换为上述2种方法,所以可把它们看作是所提方法的特例.通过在不同数据库上的实验,以及和编辑距离算法和动态时间规整算法的比较,发现在相同的误检率条件下,所提算法的检测率要好于其他2种算法.
- 汪力夏良正潘泓
- 关键词：动态时间规整
- 基于肤色与运动特征的人脸跟踪方法
- 针对彩色视频序列图像,提出了一种基于肤色与运动特征的人脸跟踪方法。该方法首先提取目标的肤色特征与运动特征,并利用Condensation滤波框架原理,用组合的肤色与运动特征来表征粒子权重,避免了光线与类肤色像素对肤色特征...
- 夏思宇潘泓金立左夏良正
- 关键词：人脸跟踪肤色
- 文献传递
- 逐层迭代的多尺度水平集红外图像分割算法被引量：1
- 2008年
- 针对应用传统水平集方法进行红外图像分割易产生误分割且运算量大,提出了一种多尺度水平集分割算法,该算法利用小波变换将图像分解成多尺度子图像,在子图像上进行图像分割,采用插值法将粗尺度上曲线演化结果投影到细尺度上作为初始轮廓线,逐层分割,并根据图像噪声的大小,确定演化模型中的正则项参数,使噪声得到有效抑制,获得准确的分割结果.仿真实验表明,该方法不仅分割效果好,而且具有抗噪性强和运算速度快的特点.
- 梅雪林锦国夏良正
- 关键词：水平集红外图像分割多尺度分析小波变换
- 基于轮廓波特征的纹理图像识别方法被引量：4
- 2008年
- 通过利用方向可控滤波器(steerable filter)和轮廓波(contourlet)分解的方向性及能量变化特性,提出了一种适用于纹理图像的特征提取方法.利用基于轮廓波方向性与分解系数能量的性质可以很好地表示一个旋转纹理图像的特征,而且轮廓波的方向性和分解层次可以根据需要灵活地调节.使用这样的特征并运用简单的分类方法可以对旋转纹理图像进行较为准确的分类.最后通过对标准纹理库(Brodatz)图像的测试,验证了算法的有效性.
- 赵一凡夏良正
- 关键词：轮廓波纹理分类特征提取
- 视频目标跟踪中的提升分类算法被引量：4
- 2010年
- 针对目标跟踪过程中各类图像特征分离背景和目标能力的动态变化,提出一种基于协同训练框架的在线提升分类特征选择算法。该算法采用两组特征描述目标与背景区域各像素,并分别训练一在线提升分类器对特征组进行选择,然后综合分类结果,得到最优似然图像,基于该似然图像,采用粒子滤波对目标进行跟踪并通过图像处理方法获得最佳前景分割图。该方法的主要优点是仅需对首帧图像进行训练,并在跟踪过程中通过协同训练在线更新提升分类器。同时,实验表明该算法运算速度快,并能适应环境光照变化、遮挡等恶劣条件。
- 卞志国金立左费树岷
- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法被引量：5
- 2010年
- 提出了一种基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法.二进制小波变换将图像从实数域变换到实数域,消除像素之间的空间冗余性,得到了具有整数准确度的紧致描述.针对传统SPIHT算法解码图像视觉效果差的缺点,提出了改进方法.根据图像分析结果,将二进制小波变换变换系数按视觉重要性重新排序,通过对视觉重要系数优先编码,把量化误差集中在视觉不敏感区域,从而在不影响编码率失真性能的同时,有效地提高了解码图像的视觉效果.实验结果表明,和其它流行的编码算法相比,本文算法对不同性质的图像具有最优的编码性能和视觉效果.
- 李晓兵潘泓夏良正
- 关键词：图像处理SPIHT算法
- 特征融合与视觉目标跟踪被引量：2
- 2010年
- 针对跟踪过程中各类图像特征分离背景和目标能力的变化,提出一种基于增量判别分析的特征融合算法。该算法首先计算各特征图像的似然图,然后通过增量判别分析计算各特征分类性能,得到相应权重,并在此基础上求取融合似然图,通过粒子滤波算法确定待跟踪目标状态。通过对可见光及红外成像视频序列的仿真表明,该算法对环境光照变化、视角变化以及局部遮挡等均具有一定的鲁棒性。
- 卞志国金立左费树岷
- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 基于两种GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别被引量：2
- 2011年
- 针对GMM应用于情感识别时区分能力较弱的缺点,提出了一种将GMM与SVM有效结合的算法:基于GMM-UBM多维概率输出的SVM语音情感识别方法。该方法将GMM-UBM模型对一条语音的情感特征参数的两种多维概率输出(与特征向量同维、与GMM阶数同维)作为SVM分类器的特征参数,既利用了GMM表征数据本身统计特性的能力,又保留了SVM判决能力强的特点。在柏林情感语音库与汉语情感语料库上进行的实验结果表明,该方法在语音情感识别上的平均识别率较标准GMM方法提高1.7%～3.7%。
- 黄永明章国宝董飞达飞鹏
- 关键词：语音情感识别
- 基于多层特征融合的小目标检测算法被引量：9
- 2020年
- 针对Faster R-CNN目标检测算法中小目标检测精度不高和定位不准确的问题,提出一种基于多层特征融合的小目标检测方法。运用多层特征融合的方式丰富特征图的信息,提升小目标检测的精度,在目标候选区域时对锚框进行新的设定,丰富锚框的比例与大小,进一步加强目标候选区域的生成,提升小目标检测精度和增强目标的定位效果。在测试数据集PASCAL VOC 2007进行验证,验证结果表明,与Faster R-CNN相比,检测速度没有受到明显的影响,目标总体检测精度提升了2.2%,其中小目标检测精度提升更为显著。
- 高杨肖迪
- 关键词：目标检测卷积神经网络非极大值抑制
