李维维
- 作品数：6 被引量：14H指数：3
- 供职机构：广西大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于Adaboost算法的人脸疲劳检测被引量：3
- 2014年
- 眼睛状态是人体疲劳最主要和最明显的特征。本文采用肤色和Adaboost方法相结合来进行人脸检测,并在此基础上结合人脸结构的边缘特征及Adaboost方法对眼睛进行精确定位,运用自适应二值化和数学形态学的方法对检测出的图像进行处理提取眼睛状态特征,结合PERCLOS规则及点头率来进行疲劳状态的判定,实验表明,该方法鲁棒性强,速度快,满足人脸疲劳检测的实时性要求。
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- 关键词：ADABOOST人脸检测PERCLOS
- 一种融合雨滴检测算法的混合高斯模型
- 2012年
- 介绍了一种融合了雨滴检测算法的混合高斯模型,针对雨天气候下的场景,对雨中运动目标的检测有较好的准确性。首先建立自适应混合高斯模型,然后结合混合高斯模型参数对雨天视频图像进行雨滴检测,并恢复得到一张较贴近无雨状态的图像,再用混合高斯模型对运动目标进行检测,最终得到一个贴近真实目标的检测区域,并对混合高斯模型参数进行自适应更新。
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- 关键词：混合高斯模型运动目标检测
- 基于变步长LMS的雷达信号干扰抑制被引量：2
- 2013年
- 为提高雷达系统在压制性干扰环境下目标检测能力,对自适应噪声对消系统及LMS滤波算法进行分析,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法采用类Sigmoid函数调节步长,具有在稳态误差e(n)接近零时缓慢变化的特点,并提高了收敛速度。将该算法应用到雷达自适应干扰对消系统,并进行了计算机仿真,仿真结果表明,提出的算法有快速的收敛速度和跟踪速度,以及较小的稳态误差,在SNR=-5 dB时仍然有较好的噪声抑制效果。
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- 关键词：压制性干扰变步长LMS算法自适应噪声对消收敛速度
- 基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测被引量：4
- 2012年
- 本文介绍了一种将肤色信息和AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。先用肤色分割法排除掉非肤色区域的干扰,然后用AdaBoost算法训练的分类器对肤色区域进行检测,该方法在保证检测率的同时,大大减少了目标区域的误检率,提高了人脸检测准确率。
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- 关键词：人脸检测肤色分割ADABOOST
- 基于Adaboost算法的人脸疲劳检测技术的研究
- 我国交通事故每年都会造成上万人死亡，同时造成巨额的经济损失，这其中疲劳驾驶是引起交通事故的主要原因之一。疲劳驾驶检测技术近年来已成为国内外的研究热点，研究出能够有效进行疲劳检测并及时给予驾驶者提醒的系统，对于保障人身安全...
- 李维维
- 关键词：人脸检测ADABOOST算法肤色验证
- 文献传递
- 基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别被引量：5
- 2014年
- 为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。
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- 关键词：一维距离像粒子群算法RBF神经网络雷达目标识别
