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基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测被引量：35: 1; 作者梁路宏艾海舟 +1 位作者徐光佑张钹《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期744-747,共4页; 本文提出了一种基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测算法 .算法使用一组双眼人脸模板对搜索侯选人脸 ,并在搜索过程中使用多层感知器进行确认 ,以减少错误报警 .; 关键词人脸检测模板匹配多层感知器人工神经网络图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于统计推断的行人再识别算法被引量：15: 2; 作者杜宇宁艾海舟《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1612-1618,共7页; 行人再识别是指给定一张行人图像,在已有的可能来源于非交叠摄像机视场的行人图像库中,识别出与此人相同的图像。研究该问题有着非常重要的现实意义,同时也面临许多挑战。该文提出一种基于统计推断的行人再识别算法。该算法从统计推断... 展开更多; 关键词计算机视觉行人再识别相似度度量函数统计推断; 在线阅读下载PDF 职称材料

图像和视频中基于部件检测器的人体姿态估计被引量：12: 3; 作者苏延超艾海舟劳世竑《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1413-1419,共7页; 人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键问题,可以应用于人体活动分析,人机交互以及视频监视等方面。该文针对单目图像和视频中的人体姿态估计问题,基于部件及图推理的方法,对观测模型和推理方法提出改进。该文设计实现了一种旋转不... 展开更多; 关键词图像处理人体姿态估计边缘力场特征置信度传播; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于形状无关纹理和Boosting学习的人口统计学分类被引量：2: 4; 作者杨之光艾海舟《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期721-724,共4页; 基于形状无关纹理和boosting学习,该文提出了对性别和年龄分类的方法,其中年龄被划分为儿童、青年、中年和老年4类。检测到人脸后,利用人脸配准的结果规范化人脸图像获得形状无关纹理。在此基础上提取Haar型特征、LBP直方图和Gabor Jet... 展开更多; 关键词人口统计学分类人脸图像处理 BOOSTING; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于视频的人脸验证被引量：2: 5; 作者庄莉艾海舟徐光祐《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期1222-1225,共4页; 本文提出了一种基于视频的人脸验证方法 .采用立体视觉方法初步将人脸区域与背景分割开 ,再根据多关联模板匹配方法精确定位人脸 .对定位后的人脸区域抽取特征器官位置 ,再依此裁剪出人脸样本 .从视频流中收集人脸样本 ,训练支持向量机 ... 展开更多; 关键词人脸检测人脸特征抽取支持向量机 SVM 模式识别视频序列; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测被引量：35: 1; 作者梁路宏艾海舟徐光佑张钹; 机构清华大学计算机系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期744-747,共4页; 基金清华大学骨干教师支持计划!(百0 0 5) 清华微软多媒体联合实验室资助; 文摘本文提出了一种基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测算法 .算法使用一组双眼人脸模板对搜索侯选人脸 ,并在搜索过程中使用多层感知器进行确认 ,以减少错误报警 .; 关键词人脸检测模板匹配多层感知器人工神经网络图像处理; Keywords Algorithms Computer vision Neural networks; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于统计推断的行人再识别算法被引量：15: 2; 作者杜宇宁艾海舟; 机构清华大学计算机系; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1612-1618,共7页; 基金国家自然科学基金(61075026) 国家973计划项目(2011CB302203)资助课题; 文摘行人再识别是指给定一张行人图像,在已有的可能来源于非交叠摄像机视场的行人图像库中,识别出与此人相同的图像。研究该问题有着非常重要的现实意义,同时也面临许多挑战。该文提出一种基于统计推断的行人再识别算法。该算法从统计推断的角度出发学习两幅行人图像的相似度度量函数,利用此函数从行人图像库中搜索待查询的人。在公共数据集VIPeR上的实验表明,该算法性能优于已有的行人再识别算法,学习相似度度量函数的时间花销明显少于已有的基于学习的算法,并且在只有少量训练样本时,缓解了学习相似度度量函数的过拟合问题。; 关键词计算机视觉行人再识别相似度度量函数统计推断; Keywords Computer vision Person re-identification Similarity measure Statistical inference; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名图像和视频中基于部件检测器的人体姿态估计被引量：12: 3; 作者苏延超艾海舟劳世竑; 机构清华大学计算机与科学技术系欧姆龙公司核心科技中心; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1413-1419,共7页; 基金国家自然科学基金(61075026)资助课题; 文摘人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键问题,可以应用于人体活动分析,人机交互以及视频监视等方面。该文针对单目图像和视频中的人体姿态估计问题,基于部件及图推理的方法,对观测模型和推理方法提出改进。该文设计实现了一种旋转不变的边缘力场特征,采用基于边缘力场特征的Boosting分类器作为观测模型,并利用一种基于粒子采样和置信度传播的优化算法进行姿态估计。算法的性能和速度在几个数据集上得到了验证。; 关键词图像处理人体姿态估计边缘力场特征置信度传播; Keywords Image processing Human pose estimation Edge field feature Belief Propagation （BP）; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于形状无关纹理和Boosting学习的人口统计学分类被引量：2: 4; 作者杨之光艾海舟; 机构清华大学计算机系; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期721-724,共4页; 基金国家自然科学基金(60332010 60673107)资助课题; 文摘基于形状无关纹理和boosting学习,该文提出了对性别和年龄分类的方法,其中年龄被划分为儿童、青年、中年和老年4类。检测到人脸后,利用人脸配准的结果规范化人脸图像获得形状无关纹理。在此基础上提取Haar型特征、LBP直方图和Gabor Jet3种特征,通过boosting学习分别训练分类器。实验表明,LBP直方图特征能够鲁棒地区分儿童和老人,Haar型特征用作区分青年和中年人则更为有效,而Gabor Jet特征更适于性别分类。; 关键词人口统计学分类人脸图像处理 BOOSTING; Keywords Demographical classification Face image processing Boosting; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于视频的人脸验证被引量：2: 5; 作者庄莉艾海舟徐光祐; 机构清华大学计算机科学与技术系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期1222-1225,共4页; 基金 8 63项目 (No.863 30 6 ZT0 3 0 1 1 ); 文摘本文提出了一种基于视频的人脸验证方法 .采用立体视觉方法初步将人脸区域与背景分割开 ,再根据多关联模板匹配方法精确定位人脸 .对定位后的人脸区域抽取特征器官位置 ,再依此裁剪出人脸样本 .从视频流中收集人脸样本 ,训练支持向量机 (SVM)作为验证器 .实验表明该方法在复杂的现场环境下是有效的、鲁棒的 .; 关键词人脸检测人脸特征抽取支持向量机 SVM 模式识别视频序列; Keywords Algorithms Classification (of information) Feature extraction Image segmentation; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于模板匹配与人工神经网确认的人脸检测	梁路宏艾海舟徐光佑张钹	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2001	35	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于统计推断的行人再识别算法	杜宇宁艾海舟	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2014	15	在线阅读下载PDF 职称材料
3	图像和视频中基于部件检测器的人体姿态估计	苏延超艾海舟劳世竑	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2011	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于形状无关纹理和Boosting学习的人口统计学分类	杨之光艾海舟	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于视频的人脸验证	庄莉艾海舟徐光祐	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	2	在线阅读下载PDF 职称材料