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基于四元数局部排序二值模式特征的行人识别 被引量:1
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作者 田甜 黄影平 +1 位作者 胡兴 慈文彦 《电子测量技术》 2019年第4期117-122,共6页
行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道(即R、G、B通道)中提取特征描述子(如方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等),最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通... 行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道(即R、G、B通道)中提取特征描述子(如方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等),最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通道之间的关联信息。为此,采用四元局部排序二值模式(QLRBP)运算方法从彩色图像中提取局部特征描述子。与传统方法不同的是,该方法是一种整体的方法,是在彩色图像的四元数表示空间而非3个颜色通道中分别提取LBP特征。首先,将从车载摄像头中采集的彩色图像通过四元数转换获得其四元数表示;然后,对四元数空间中图像进行CTQ变换,并计算变换后的图像相位;最后,在每个四元数相位上进行LBP运算,并生成行人彩色图像的局部特征描述子。QLRBP能够同时处理所有的颜色通道,因此能够同时包含三通道之间的关系。在行人判定方法上,本文首先提取所有正负样本的QLRBP特征,并使用K-最近邻(K-NN)算法训练分类器。在INRIA数据库上测试表明,QLRBP描述子对于彩色行人的检测比其他常用的特征描述子(如HOG特征,LBP特征)具有更高的精确度,性能接近当前先进的行人识别方法。 展开更多
关键词 行人特征提取 四元数局部排序二值模式 行人识别 K-最近邻算法
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基于四元数局部编码和卷积网络的表情识别 被引量:3
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作者 薛志毅 邵珠宏 +2 位作者 江筱 赵晓旭 尚媛园 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第2期507-512,共6页
为充分利用彩色图像的颜色信息和通道之间的关联性,提出一种联合四元数矩阵相位信息和幅值信息的特征提取方法,结合卷积神经网络(CNN)进行表情识别。将彩色表情图像表示为纯四元数矩阵并进行Clifford平移,对相位和幅值分别进行局部二值... 为充分利用彩色图像的颜色信息和通道之间的关联性,提出一种联合四元数矩阵相位信息和幅值信息的特征提取方法,结合卷积神经网络(CNN)进行表情识别。将彩色表情图像表示为纯四元数矩阵并进行Clifford平移,对相位和幅值分别进行局部二值模式(LBP)编码,提取多尺度融合的图像特征,将特征输入CNN进行训练并分类。实验结果表明,该算法在RafD和MMI表情库上的识别率分别为79.42%和93.28%,相比其它表情识别算法,识别率更高且识别效果稳定。 展开更多
关键词 人脸表情识别 表示 特征提取 局部模式 卷积神经网络
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基于级联深度神经网络的抑郁症识别 被引量:5
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作者 江筱 邵珠宏 +1 位作者 尚媛园 丁辉 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期117-122,150,共7页
抑郁症是最常见的心理障碍之一,严重困扰患者的工作和生活。随着情感感知技术的发展,开发抑郁症自动识别系统具有广阔的前景。基于视频人脸图像,结合级联深度神经网络和多特征(全局特征和局部特征)对抑郁症BDI-II分值进行预测。设计全... 抑郁症是最常见的心理障碍之一,严重困扰患者的工作和生活。随着情感感知技术的发展,开发抑郁症自动识别系统具有广阔的前景。基于视频人脸图像,结合级联深度神经网络和多特征(全局特征和局部特征)对抑郁症BDI-II分值进行预测。设计全局特征网络、局部特征网络(眼部,嘴部)三个分支,利用FaceNet网络和深度神经网络提取全局特征,利用基于四元数的局部二进制编码和深度神经网络提取局部特征。在融合层将全局特征向量和局部特征向量拼接,接入第三个深度神经网络对抑郁程度进行预测。在AVEC2013和AVEC2014抑郁症数据库上进行测试,实验结果表明,与其他基于视觉的方法相比,该方法取得了更小的平均绝对误差和均方根误差。 展开更多
关键词 抑郁症识别 深层神经网络 局部模式 异或非对称区域局部梯度编码
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