方琪
- 作品数：7 被引量：56H指数：4
- 供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省科技攻关计划国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 超分辨率重建的素描人脸识别被引量：10
- 2016年
- 目的基于学习的超分辨率重建由于引入了先验知识,可以更好地描述图像的细节部分,显著地增强图像的分辨率,改善图像的视觉效果。将超分辨率重建应用在素描人脸识别中,既可以增加人脸图像的质量也可以有效地提高识别精度。方法首先利用特征脸算法根据素描图像合成人脸灰度图像,然后对合成的人脸图像利用稀疏表示进行超分辨率重建,最后利用主成分分析对重建前后的合成人脸分别进行识别。结果在香港中文大学的素描人脸库(CUFS)上进行实验。经过超分辨率重建之后的人脸在眼睛等部位细节描述更好。同时,由于重建过程中引入了先验知识,重建之后的素描人脸识别率有提高。支持向量机算法得到的识别率由重建前的65%提高至66%,本文利用的主成分分析算法得到的识别率由重建前的87%提高至89%。结论基于超分辨率重建的素描人脸识别算法可以有效地改善合成人脸图像的视觉效果并且提高素描人脸识别精度。
- 赵京晶方琪梁植程胡长胜杨福猛詹曙
- 关键词：超分辨率重建特征脸字典学习
- 边缘增强的多字典学习图像超分辨率重建算法被引量：7
- 2016年
- 针对目前基于字典学习的图像超分辨率算法中边缘保持能力有限、易产生视觉伪影等不足,本文提出了一种边缘增强的多字典学习图像超分辨率重建算法,可以有效的恢复图像边缘细节信息。算法首先对训练图像块进行聚类处理,然后使用Boost K-SVD算法快速学习多组字典对,超分辨重建时自适应选择最优字典对进行稀疏分解和重建。为了改善重建后图像的边缘视觉效果,根据输入的低分辨率图像引入边缘方向保持正则项,同时学习自然图像库的边缘锐度统计先验对重建后图像的边缘进行约束。实验结果验证了本文算法的有效性。
- 詹曙方琪
- 关键词：超分辨率重建字典学习
- Gabor特征结合Metaface学习的扩展稀疏表示人脸识别被引量：1
- 2014年
- 为了克服人脸识别中存在的遮挡等闭塞问题,本文提出了Gabor特征结合Metaface学习的扩展稀疏表示人脸识别算法(GMFL)。考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,该算法首先提取图像的Gabor特征集;然后对Gabor特征集进行Metaface字典学习得到具有更强稀疏表示能力的新字典,同时引入Gabor闭塞字典来编码表示图像中的闭塞部分,并与新字典联合构造一组过完备字典基;最后利用过完备字典基求解稀疏系数重构样本,根据样本与重构样本之间的残差最小原则对人脸图像进行分类识别。在AR人脸库和FERET数据库上的实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。
- 詹曙王俊方琪张启祥
- 关键词：人脸识别字典学习GABOR特征
- 基于超分辨率图像重建的素描人脸识别算法
- 基于稀疏表示的超分辨率重建算法利用联合训练对应高低分辨率图像块得到的字典，以及稀疏信号来重建单幅图像可以很好地实现图像分辨率的提高。本文利用特征脸算法，将素描图像映射到素描特征脸空间中，使用得到的权重向量和特征脸将其...
- 赵京晶方琪梁植程胡长胜詹曙
- 关键词：超分辨率人脸识别字典学习
- 文献传递
- 基于耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建被引量：8
- 2016年
- 针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建效果欠佳或字典训练时间过长的问题,本文提出了一种耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建算法.该算法首先利用高斯混合模型聚类算法对训练图像块进行聚类,然后使用更改字典更新方式的改进KSVD字典学习算法来快速获得高、低分辨率特征空间下字典对和映射矩阵.重建时根据测试样本与各个类别的似然概率自适应地选择最匹配的字典对和映射矩阵进行高分辨率重建.最后利用图像非局部相似性,将其与迭代反向投影算法相结合对重建后的图像进行后处理获得最佳重建效果.实验结果表明了本文方法的有效性.
- 詹曙方琪杨福猛常乐乐闫婷
- 关键词：超分辨率字典学习混合高斯模型
- SICP配准的三维人脸建模被引量：4
- 2016年
- 传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)不能很好处理异常值、噪声及丢失数据等情况,导致降低了在人脸建模中三维点云配准的精度。本文提出使用稀疏迭代最近点(Sparse Iterative Closest Point,SICP)来进行深度图的配准,稀疏ICP通过使用稀疏诱导准则去重新书写配准优化公式以解决这些问题从而提高配准的精度。另外,本文提出一种快速分割头部的方法,它可以从深度图中快速的分割出用户的头部,进而建立一个三维人脸建模系统。实验结果证明了本文算法的有效性。
- 詹曙常乐乐梁植程闫婷方琪
- 关键词：三维人脸建模
- 基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别被引量：27
- 2015年
- 为了克服图像识别中光照,姿态等变化带来的识别困难,同时提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,本文提出了一种基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别算法.高斯混合稀疏表示是基于最大似然估计准则,将稀疏保真度表示为余项的最大似然函数,最终识别问题转化为求解加权范数的优化逼近问题.本文算法首先提取图像的Gabor特征;然后对Gabor特征集进行字典学习,由于在学习过程中引入了Fisher准则作为约束,学习得到具有类别标签的新字典;最后使用高斯混合稀疏表示识别方法进行分类识别.在3个公开数据库(人脸数据库AR库和FERET库以及USPS手写数字库)上的实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性.
- 詹曙王俊杨福猛方琪
- 关键词：GABOR特征最大似然估计
