杨敏
- 作品数：6 被引量：16H指数：3
- 供职机构：新疆大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 改进SIFT融合五官特征的旋转人脸检测算法被引量：3
- 2016年
- 为了有效解决由于采集设备位置的不理想或被检测者不知情等情况下,采集到的人脸图像不是正面的,进而造成人脸的误检和错检等问题;首先,将主成分分析(PCA)与尺度不变特征变换(SIFT)方法结合,分别利用PCA方法的降维和SIFT算法的旋转、平移、缩放及部分仿射不变性快速完成旋转人脸的初检测;然后,利用人脸五官特征对人脸进行矫正与标定,提升检测准确率;最后,通过改进AdaBoost方法训练人脸分类器并计算关键点匹配率,完成旋转人脸准确检测;实验结果表明:与传统方法相比,该方法保证了高检测率,同时错检率也明显下降。
- 杨敏赖惠成董九玲班俊硕林宪峰
- 关键词：SIFT特征主成分分析人脸检测
- 基于图像去模糊的改进Gabor与LSSVM的人脸识别
- 2015年
- 为有效解决人脸识别中二维Gabor的维数灾难,线性鉴别分析算法(LDA)的小样本问题和因拍摄不慎造成的图像模糊的问题,提出一种图像去模糊的改进Gabor和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的新算法。首先用约束最小二乘方(CLS)对模糊的人脸图像去模糊,然后将DLDA和二维Gabor相融合进行降维处理,最后利用训练速度快,泛化能力强的LSSVM进行分类识别。并通过ORL和Yale人脸库来做对比验证,证明了此方法的高效性。
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- 关键词：GABOR特征LSSVMCLS人脸识别
- 基于图像旋转变换的改进PCA与LVQ的人脸识别被引量：3
- 2015年
- 为有效解决BP分类器训练时易震荡,易陷入局部极小值和人脸图像由于受拍摄角度,表情变化等因素影响而导致识别率低的问题,提出一种基于图像旋转变换的改进的主成分分析(PCA)与学习向量量化网络(LVQ)相结合的新算法。首先用辐射模板对非正面人脸进行标准化,然后将PCA和具有多方向,多尺度滤波特性的二维Gabor相结合进行降维,最后使用鲁棒性强,结构简单的LVQ网络进行分类识别。本文算法利用ORL人脸库进行仿真,证明了此方法的可行性。
- 董九玲赖惠成杨敏许伟
- 关键词：GABOR特征LVQ神经网络人脸识别主成分分析
- 改进PSO与K均值聚类肤色分割的人脸检测算法被引量：6
- 2017年
- 为了提高在强光照等复杂环境下人脸图像检测的鲁棒性和准确率。提出在YCgCr彩色空间,通过改进的粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)与K均值聚类综合的方法进行肤色分割,提升了聚类方法的全局检索能力;再对分割后的肤色区域进行二值形态学和人脸几何形状特征处理,去除人脸区域以外噪声,得出候选人脸区;最终通过改进AdaBoost算法对候选人脸区域进行检测验证。仿真实验表明,该算法人脸检测正确率高,鲁棒性和适应性好,具有很强的运用价值。
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- 关键词：YCGCR颜色空间K均值算法二值形态学
- 基于改进HMM-RVM混合模型的人脸识别方法研究被引量：3
- 2015年
- 针对人脸识别过程中识别准确率低和鲁棒性差等缺点,提出了采用改进隐马尔科夫模型(HMM)与相关向量机(RVM)方法相结合的人脸识别方法。首先,利用主成分分析法(PCA)对原始数据样本采取必要的特征提取与降维处理;然后,通过HMM得到测试人脸样本的匹配程度,构成特征向量;最后,把形成的特征向量提供给RVM进行分类训练和识别测试,得出人脸识别结果。在ORL人脸库对本文方法进行识别验证,仿真结果表明,该方法能够克服噪声的干扰,有很高的识别率与较强的鲁棒性,是一种很实用的人脸识别方法。
- 杨敏赖惠成董九玲
- 关键词：隐马尔科夫模型相关向量机人脸识别
- 基于改进SSIM的HEVC率失真优化被引量：1
- 2016年
- HEVC继承了传统的客观率失真模型,主要采用均方误差、平方误差和或绝对误差和等客观评价方法作为失真测度。然而,这些方法并不能得到很好的主观视觉感知质量。为了进一步解决HEVC的计算复杂度,提出了将结构相似度(Structural Similarity,SSIM)引入到HEVC的率失真代价函数中。该方法使用失真测度均方误差对SSIM进行改进,将改进后的SSIM对率失真代价函数进行优化,求解出拉格朗日乘子,从而实现率失真性能的提升。实验结果表明,该方法与HEVC参考测试模型相比,在全I帧(All Intra,AI)配置下,率失真性能平均提高了2.6%,同时可以获得很好的编码质量,以及可忽略的编码时间增长。
- 班俊硕赖惠成林宪峰杨敏董九玲
- 关键词：率失真结构相似度拉格朗日乘子
