L_(2,1)范数稀疏约束的二值特征学习人脸识别

1

作者 王鹤澎 睢明聪 +1 位作者 孙伟杰 叶学义 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第11期134-143,共10页

针对现有面向人脸识别的二值特征学习算法对原空间特征不作区分的问题,提出一种引入基于L_(2,1)范数的稀疏约束嵌入到二值特征学习,在迭代中利用该约束来诱导产生结构稀疏的投影矩阵,从而提高重要特征的贡献度,减少次要特征的影响。同... 针对现有面向人脸识别的二值特征学习算法对原空间特征不作区分的问题,提出一种引入基于L_(2,1)范数的稀疏约束嵌入到二值特征学习,在迭代中利用该约束来诱导产生结构稀疏的投影矩阵,从而提高重要特征的贡献度,减少次要特征的影响。同时考虑到所产生的计算耗费,利用训练集去中心化代替目标函数的比特平衡项以简化计算,并给出其合理性证明以及目标函数的求解迭代式子。实验结果表明,相比于其他同类算法,该算法在FERET、CAS-PEAL-R1和LFW三个公开的人脸库上取得了更好的效果。 展开更多

关键词 二值特征学习(bfl) L_(2 1)范数稀疏约束 人脸识别

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基于局部二值模式和深度学习的人脸识别 被引量：34

2

作者 张雯 王文伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1474-1478,共5页

针对人脸识别中深度学习直接提取人脸特征时忽略了其局部结构特征的问题,提出一种将分块局部二值模式(LBP)与深度学习相结合的人脸识别方法。首先,将人脸图像分块,利用均匀LBP算子分别提取图像各局部的LBP直方图特征,再按照顺序连接在... 针对人脸识别中深度学习直接提取人脸特征时忽略了其局部结构特征的问题,提出一种将分块局部二值模式(LBP)与深度学习相结合的人脸识别方法。首先,将人脸图像分块,利用均匀LBP算子分别提取图像各局部的LBP直方图特征,再按照顺序连接在一起形成整个人脸的LBP纹理特征;其次,将得到的LBP特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面;最后,用训练好的深度信念网络对人脸样本进行识别。在ORL、YALE和FERET人脸库上的实验结果表明,所提算法与采用支持向量机(SVM)的方法相比,在小样本的人脸识别中有很好的识别效果。 展开更多

关键词 人脸识别 局部二值模式特征 深度学习 深度信念网络 特征提取

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基于特征描述和注意力机制的层理构造分类

3

作者 刘晨 沈疆海 《现代电子技术》 北大核心 2025年第23期25-34,共10页

对沉积岩层理构造图像的识别是石油地质勘探领域的关注重点,由于层理特征的复杂性和专业性,文中提出一种基于纹理特征描述和并行注意力机制的层理构造识别模型(LC⁃ResNeXt)。选择ResNeXt50作为主干网络,使用改进的LBP特征描述算子对RGB... 对沉积岩层理构造图像的识别是石油地质勘探领域的关注重点,由于层理特征的复杂性和专业性,文中提出一种基于纹理特征描述和并行注意力机制的层理构造识别模型(LC⁃ResNeXt)。选择ResNeXt50作为主干网络,使用改进的LBP特征描述算子对RGB图像进行描述,凸显层理构造图像的纹理特征,将LBP图像输入特征提取网络,引入SoftPool改进网络的池化层,保留特征图中的关键信息,将改进的并行CBAM融入ResNeXt50网络,提升模型对层理关键特征的学习效果和融合能力。实验结果表明,相比RGB图像,LBP图像包含更丰富的纹理特征,与其他模型相比,LC⁃ResNeXt模型能够进一步提高沉积岩层理构造图像识别分类的准确率,对石油地质领域相关研究具有一定的帮助。 展开更多

关键词 层理构造 局部二值模式 注意力机制 深度学习 特征提取 图像分类

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基于紧密二值描述子的RGB-D人脸描述方法 被引量：2

4

作者 刘小金 尹东 王华凌 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期162-167,共6页

提出了一种紧密二值描述子用于解决RGB-D人脸识别过程中的特征表达问题。首先,不同于手工设计的特征,该方法使用无监督学习从训练数据自动获取紧密的二值特征;其次,该方法使用像素与周围像素的差异信息作为输入,利用了空间上下文信息;最... 提出了一种紧密二值描述子用于解决RGB-D人脸识别过程中的特征表达问题。首先,不同于手工设计的特征,该方法使用无监督学习从训练数据自动获取紧密的二值特征;其次,该方法使用像素与周围像素的差异信息作为输入,利用了空间上下文信息;最后,考虑到Depth图像平滑性特点,对分块的Depth和RGB图提取不同半径范围的像素差异信息。实验结果表明,该方法具有较强的人脸描述能力,且对光照和面部遮挡具有一定的鲁棒性,并在两个公开的RGB-D数据库上获得了较好的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 无监督学习 紧密二值特征

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基于极限学习机的底层特征全参考彩色图像质量评价方法 被引量：1

5

作者 马月梅 付浩 +2 位作者 刘国军 杨玲 魏立力 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期91-101,共11页

作为图像质量的监测和评价工具,图像质量评价(image quality assessment,IQA)在各种图像处理系统中发挥着重要的作用,理想的IQA方法应该与人类视觉系统(human visual system,HVS)相一致.目前HVS对图像的理解主要是依据图像的底层特征,... 作为图像质量的监测和评价工具,图像质量评价(image quality assessment,IQA)在各种图像处理系统中发挥着重要的作用,理想的IQA方法应该与人类视觉系统(human visual system,HVS)相一致.目前HVS对图像的理解主要是依据图像的底层特征,本文提出了一种新的全参考(full reference,FR)彩色图像IQA方法.首先,提取了结构对比度指标(structural contrast index,SCI)、梯度、局部二值模式(local binary pattern,LBP)和色度四类底层特征图,用于刻画图像的不同特征属性;其次,利用不同的特征池化策略对每类特征分别处理,将其组成一组相似特征向量作为图像质量的检测器并采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立回归模型,得到客观的质量分数;最后,与目前流行的8种FR IQA方法在5个标准IQA数据库上进行数值实验.结果表明,该方法整体性能优于其他方法,能够有效地提高大多数失真类型的预测精度. 展开更多

关键词 彩色图像质量评价 底层特征 局部二值模式 梯度 结构对比度指标 极限学习机

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基于深度学习模型的自发学习表情识别方法研究 被引量：17

6

作者 何秀玲 高倩 +1 位作者 李洋洋 方静 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第3期180-186,共7页

课堂教学环境中,面部表情自动识别是获取学习者情绪状态的重要方式。针对传统方法提取特征不全面、融合特征维度较高等问题,提出一种融合局部与全局特征的学习表情自动识别方法。该方法提取并融合表情图像的局部几何特征、KPCA降维的CLB... 课堂教学环境中,面部表情自动识别是获取学习者情绪状态的重要方式。针对传统方法提取特征不全面、融合特征维度较高等问题,提出一种融合局部与全局特征的学习表情自动识别方法。该方法提取并融合表情图像的局部几何特征、KPCA降维的CLBP全局浅层纹理特征和CNN全局深度网络特征。此外,还构建一个全新的自发学习表情数据库,将课堂学习中的情绪分为困惑、快乐、疲倦、惊讶和中性等5种类型,用于CNN模型的训练。对比实验表明,该方法的识别正确率在CK+库、中国情绪图片系统和自发学习表情数据库中分别达到96.3%、86.7%和95.6%,高于传统的面部表情识别方法。该方法能够有效获取课堂中学生情绪变化,帮助教师准确全面地掌握班级学生的整体情况,促进课堂教学质量的提高。 展开更多

关键词 面部表情识别 卷积神经网络 几何特征 完整局部二值模式 智慧学习环境

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基于UniformLBP特征的镜头检测算法

7

作者 赵芳 马玉磊 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第3期145-150,161,共7页

首次将Uniform LBP特征引入镜头检测中,提出一种有效的镜头检测算法。算法的主要思想是:以Uniform LBP特征作为描述视觉信息的主要特征,利用图模型计算图像序列的特征差异信号,采用主动处理策略构造特征向量和选择训练数据,通过SVM分类... 首次将Uniform LBP特征引入镜头检测中,提出一种有效的镜头检测算法。算法的主要思想是:以Uniform LBP特征作为描述视觉信息的主要特征,利用图模型计算图像序列的特征差异信号,采用主动处理策略构造特征向量和选择训练数据,通过SVM分类器识别视频镜头。提出的算法以Trec Vid05实验数据为测试平台,通过与Trec Vid05的测试结果比较可以证明该算法不但对切变镜头检测有很好的实验结果,而且能更为有效地检测渐变镜头。 展开更多

关键词 镜头检测 归一化图像二值特征 图模型 主动学习 支持向量机分类器

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结合PU学习的遥感影像建筑物自动提取方法 被引量：3

8

作者 王理根 张永忠 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第3期93-99,共7页

针对目前基于机器学习的高分辨率遥感影像的地物提取方法往往需要大量标记样本训练模型的问题,提出了一种利用正样本和未标记样本学习的遥感影像建筑物自动提取方法。首先,利用面向对象的图像分析方法对遥感影像进行分割从而产生地理对... 针对目前基于机器学习的高分辨率遥感影像的地物提取方法往往需要大量标记样本训练模型的问题,提出了一种利用正样本和未标记样本学习的遥感影像建筑物自动提取方法。首先,利用面向对象的图像分析方法对遥感影像进行分割从而产生地理对象;其次,基于影像建筑物阴影特征和边缘特征提取建筑物像素,结合分割结果自动获取正样本;再次,利用已提取的正样本和剩余的未标记样本训练Bagging-PU分类器对建筑物进行提取;最后,通过基于邻域统计的二值化处理得到建筑物检测最终结果。该方法实现了训练样本标签的自动获取,不需要外部标签样本输入,就能够自动从遥感影像中提取建筑物。在ISPRS(Vaihingen)数据集上的实验表明,该方法提取结果总体精度达到0.928,F1分数为0.864。 展开更多

关键词 建筑物提取 阴影特征 面向地理对象图像分析 正例未标注学习 二值化

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基于LBP和ELM的人脸识别算法研究与实现 被引量：12

9

作者 王红星 胡永阳 邓超 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第5期139-145,共7页

针对传统的局部二值模式(LBP)在人脸图像特征提取时容易受到灰度和噪声影响的问题,在传统LBP基础上提出一种改进的LBP算法。该算法计算邻域各像素与中心像素差值的平方和C,若C在限定范围内,选取中心像素值为阈值计算LBP值,充分考虑中心... 针对传统的局部二值模式(LBP)在人脸图像特征提取时容易受到灰度和噪声影响的问题,在传统LBP基础上提出一种改进的LBP算法。该算法计算邻域各像素与中心像素差值的平方和C,若C在限定范围内,选取中心像素值为阈值计算LBP值,充分考虑中心像素值与邻域像素值的作用,更准确描述局部图像特征;反之,若C不在限定范围内,则选择邻域像素和中心像素的中值作为阈值进行计算,降低噪声点的影响。利用主成分分析法(PCA)降低LBP提取的人脸图像特征维数。为了解决普通极限学习机(ELM)的不足,引入加权共轭核极限学习机(WCGKELM)进行人脸图像特征的分类。经实验验证,该算法能有效提高人脸识别率。 展开更多

关键词 加权共轭核极限学习机 局部二值模式 主成分分析 特征提取 人脸识别

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基于密集连接卷积网络的小面积指纹识别方法 被引量：7

10

作者 陈文燕 范文博 杨钧宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期134-140,共7页

针对基于细节特征点的传统指纹识别方法在小面积指纹识别时识别率明显下降的问题,提出一种基于密集连接卷积网络的小面积指纹识别方法。对指纹原图进行图像增强处理,充分利用密集连接卷积网络特征复用的优点构建提取指纹特征的深度学习... 针对基于细节特征点的传统指纹识别方法在小面积指纹识别时识别率明显下降的问题,提出一种基于密集连接卷积网络的小面积指纹识别方法。对指纹原图进行图像增强处理,充分利用密集连接卷积网络特征复用的优点构建提取指纹特征的深度学习模型,并将二值特征引进训练模型,依据指纹图像的二值特征和特征向量实现小面积指纹的注册和识别。实验结果表明,所提出的方法在自建数据集中正确识别率达到98.57%,高于基于细节特征点的传统指纹识别方法,基本满足智能移动端的应用要求。 展开更多

关键词 指纹识别 密集连接卷积网络 二值特征 深度学习

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基于分块加权LBP向量和解析字典的协同表达分类 被引量：2

11

作者 陈酉明 宋晓宁 於东军 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期170-176,共7页

传统协同表达分类(CRC)算法因直接使用原始样本构造非传统字典,容易受到样本维度、光照和姿态变化等因素的影响。该文在协同表达框架基础上,提出了一种新的利用分块加权局部二值特征(LBP)直方图向量构造解析字典的协同表达人脸分类方法... 传统协同表达分类(CRC)算法因直接使用原始样本构造非传统字典,容易受到样本维度、光照和姿态变化等因素的影响。该文在协同表达框架基础上,提出了一种新的利用分块加权局部二值特征(LBP)直方图向量构造解析字典的协同表达人脸分类方法。首先通过分块加权方法优化LBP算子提取的纹理特征,然后采用解析字典学习方法将样本数据投影到稀疏系数空间,并使用协同表达方法重构测试样本,完成样本分类。与已有算法相比,该文算法的实验结果较好。ORL和LFW数据库上的实验结果证明了该文方法的有效性。 展开更多

关键词 协同表达 字典学习 局部二值特征 人脸分类

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多相机网络中行人的全局最优匹配 被引量：1

12

作者 吉培培 陈恳 +1 位作者 郭春梅 李萌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期268-273,共6页

针对多相机视域下行人目标匹配正确率不高的问题,基于无监督显著性学习和局部特征匹配提出一种全局最优匹配模型。将不同视域间的目标匹配进行关联,每对相机的直接匹配受制于其间接匹配的监督,同时修正直接匹配中发生的误配。将经过亮... 针对多相机视域下行人目标匹配正确率不高的问题,基于无监督显著性学习和局部特征匹配提出一种全局最优匹配模型。将不同视域间的目标匹配进行关联,每对相机的直接匹配受制于其间接匹配的监督,同时修正直接匹配中发生的误配。将经过亮度补偿后的图像帧分成若干局部块,通过无监督显著学习得到图像块的显著性得分,并结合目标图像块特征匹配的相似度得分,利用双向相似度计算目标间的相似度得分,并将其作为模型输入。基于标准数据库WARD和Shinpuhkan2014进行实验,结果表明,该模型能有效提高多相机监控网络下目标匹配的正确率。 展开更多

关键词 多相机网络 特征融合 全局最优匹配 二值整数规划 无监督学习 亮度补偿

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基于多尺度卷积神经网络模型的手势图像识别 被引量：5

13

作者 袁荣尚 罗晓曙 《现代电子技术》 北大核心 2019年第24期150-153,共4页

为了解决目前利用CNN算法进行手势识别的精度不高的问题,提出一种新的算法。首先对识别的手势图片进行二值化处理,滤除手势的背景,凸显手势在图像中的权重,背景对手势识别影响降低。其次,在经典卷积神经网络模型AlexNet的基础上,提出一... 为了解决目前利用CNN算法进行手势识别的精度不高的问题,提出一种新的算法。首先对识别的手势图片进行二值化处理,滤除手势的背景,凸显手势在图像中的权重,背景对手势识别影响降低。其次,在经典卷积神经网络模型AlexNet的基础上,提出一种多尺度卷积核的改进卷积神经网络模型。改进卷积神经网络模型采取两种卷积核进行手势特征提取,利用多尺度卷积核和双通道进行特征融合,然后利用在不同角度,不同旋转下拍摄的手势图像数据集对改进模型进行实验验证。研究结果表明,提出的算法模型在不同的角度和不同的旋转情况下对手势图像具有较高的识别率,算法的鲁棒性、识别率方面有了明显的提高。 展开更多

关键词 卷积神经网络 卷积核 深度学习 特征提取 手势识别 二值化

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改进DBNet与CRNN的面标识别方法 被引量：2

14

作者 董维振 陈燕 梁海玲 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第1期116-124,共9页

为解决板坯喷涂面标实时识别问题,构建文本检测和识别模型。改进可微二值化算法网络,引入高效通道注意力模块SENet,进行自适应空间特征融合(ASFF),增强特征金字塔预测多尺度目标的能力。识别模型改进卷积递归神经网络的VGG网络,将卷积... 为解决板坯喷涂面标实时识别问题,构建文本检测和识别模型。改进可微二值化算法网络,引入高效通道注意力模块SENet,进行自适应空间特征融合(ASFF),增强特征金字塔预测多尺度目标的能力。识别模型改进卷积递归神经网络的VGG网络,将卷积与循环神经网络联合训练。实验结果表明,检测模型的精确率、召回率和调和平均值达到93.30%、86.45%、89.85%,提升显著;识别模型平均准确率达到86.01%,精度提升4.99%。模型满足实时与准确性要求。 展开更多

关键词 板坯喷涂面标 可微二值化 高效通道注意力机制 特征金字塔 自适应空间特征融合 卷积递归神经网络 联合训练 反向传播 迁移学习

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基于BEMD和KELM的路面病害检测算法 被引量：1

15

作者 王青宁 施均道 +1 位作者 何旺容 蔡彦亮 《现代电子技术》 2023年第9期110-114,共5页

受外界环境以及道路材料本身影响,路面会出现破损。尽管裂缝是路面破损的首要表现形式,但是其他类型病害仍然占重要比重。针对传统路面病害检测算法对常见线性裂缝分类准确度较高但对车辙、松散等复杂病害识别效果一般且适应性较差的问... 受外界环境以及道路材料本身影响,路面会出现破损。尽管裂缝是路面破损的首要表现形式,但是其他类型病害仍然占重要比重。针对传统路面病害检测算法对常见线性裂缝分类准确度较高但对车辙、松散等复杂病害识别效果一般且适应性较差的问题,提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)与核极限学习机(KELM)相结合的复杂路面病害识别方法。该方法首先采用二维经验模态分解对路面病害图像进行筛分,然后结合主成分分析法对分解后得到的固有模态分量进行降维,最后将上述得到的新特征输入到核极限学习机中进行训练。实验结果表明该算法对复杂病害有较高的识别率,其中松散病害识别率为95.6%,车辙病害识别率为92.1%,坑洼病害识别率为96.9%,网状裂缝识别率为97.3%,与传统脉冲耦合卷积神经网络相比,该算法提高了约9.85%。 展开更多

关键词 路面病害检测 二维经验模态分解 核极限学习机 特征提取 固有模态分量 三角剖分插值 主成分分析 脉冲耦合神经网络

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基于SLBP深度信念网络的人脸识别研究

16

作者 史涛 秦琴 +1 位作者 任红格 王玮 《现代电子技术》 北大核心 2019年第14期177-181,共5页

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取不充分和分类器拟合的问题,提出一种基于局部纹理特征的显著局部二值模式(SLBP)和深度学习的人脸识别方法。首先,利用改进的SLBP算法提取人脸图像局部纹理特征,建立SLBP直方图;然后构建基于深度信念... 针对传统局部二值模式(LBP)特征提取不充分和分类器拟合的问题,提出一种基于局部纹理特征的显著局部二值模式(SLBP)和深度学习的人脸识别方法。首先,利用改进的SLBP算法提取人脸图像局部纹理特征,建立SLBP直方图;然后构建基于深度信念网络的深度学习架构,将SLBP直方图输入到深度信念网络中,采用无监督逐层训练法和有监督BP算法去训练网络,实现网络的自学习和自优化,得到网络参数;最后,利用DBN分类、识别人脸图像。仿真实验证实,所提人脸识别方法在识别率和鲁棒性方面优于传统人脸识别方法。 展开更多

关键词 显著局部二值模式 特征提取 深度信念网络 网络训练 深度学习 人脸识别

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