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基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法
被引量：
4
1
作者
邓星
达飞鹏
杨乔生
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期260-264,共5页
为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的质量;其次,通过简化meshSIFT特征的规范化方向并加入形状直径...
为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的质量;其次,通过简化meshSIFT特征的规范化方向并加入形状直径函数描述符,讨论了方向分配和特征描述符的设计问题,改进了meshSIFT特征;最后,通过运用字典构造、压缩与自适应区域切割稀疏分类,提出了一种基于多任务稀疏表示分类最小残差和的自适应人脸切割算法.FRGC v2.0人脸数据库上的实验分析结果表明,所提算法对三维人脸识别具有较高的识别率.
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关键词
三维人脸识别
自动预处理技术
改进的meshSIFT特征
自适应人脸切割
多任务稀疏表示
分类
在线阅读
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职称材料
基于结构相似性的多模态筛选及在SAR目标识别中的应用研究
被引量：
2
2
作者
李昆
赵鹏
+1 位作者
张帝
尹广举
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2023年第11期996-1002,1028,共8页
不断提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别能力对于军事侦察具有重要现实意义。针对此问题,文中将变分模态分解用于SAR图像特征提取,获得多模态表示。进一步,基于结构相似性准则对多模态特征进行筛选,获得可分性较...
不断提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别能力对于军事侦察具有重要现实意义。针对此问题,文中将变分模态分解用于SAR图像特征提取,获得多模态表示。进一步,基于结构相似性准则对多模态特征进行筛选,获得可分性较强的模态。在此基础上,采用多任务稀疏表示对筛选得到的多模态特征进行联合分类,通过比较重构误差的大小判定测试样本的所属目标类别。提出方法通过特征筛选和联合分类,可以较为充分地发挥多模态特征的鉴别特性,从而提高SAR目标识别性能。依托MSTAR数据集对方法进行了测试,结果表明了提出方法的有效性。
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关键词
合成孔径雷达
目标识别
变分模态分解
结构相似性
多任务稀疏表示
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职称材料
题名
基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法
被引量：
4
1
作者
邓星
达飞鹏
杨乔生
机构
东南大学自动化学院
东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期260-264,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175081
51475092
+1 种基金
61405034)
教育部博士点基金资助项目(20130092110027)
文摘
为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的质量;其次,通过简化meshSIFT特征的规范化方向并加入形状直径函数描述符,讨论了方向分配和特征描述符的设计问题,改进了meshSIFT特征;最后,通过运用字典构造、压缩与自适应区域切割稀疏分类,提出了一种基于多任务稀疏表示分类最小残差和的自适应人脸切割算法.FRGC v2.0人脸数据库上的实验分析结果表明,所提算法对三维人脸识别具有较高的识别率.
关键词
三维人脸识别
自动预处理技术
改进的meshSIFT特征
自适应人脸切割
多任务稀疏表示
分类
Keywords
three-dimensional face recognition
automatic preprocessing technology
improved mesh scale invariant feature transform（mesh SIFT）
adaptive face cutting
multi-task sparse representation classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于结构相似性的多模态筛选及在SAR目标识别中的应用研究
被引量：
2
2
作者
李昆
赵鹏
张帝
尹广举
机构
燕京理工学院智能工程学院
出处
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2023年第11期996-1002,1028,共8页
文摘
不断提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别能力对于军事侦察具有重要现实意义。针对此问题,文中将变分模态分解用于SAR图像特征提取,获得多模态表示。进一步,基于结构相似性准则对多模态特征进行筛选,获得可分性较强的模态。在此基础上,采用多任务稀疏表示对筛选得到的多模态特征进行联合分类,通过比较重构误差的大小判定测试样本的所属目标类别。提出方法通过特征筛选和联合分类,可以较为充分地发挥多模态特征的鉴别特性,从而提高SAR目标识别性能。依托MSTAR数据集对方法进行了测试,结果表明了提出方法的有效性。
关键词
合成孔径雷达
目标识别
变分模态分解
结构相似性
多任务稀疏表示
Keywords
synthetic aperture radar
target recognition
variational mode decomposition
structural sim-ilarity
multi-task sparse representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法
邓星
达飞鹏
杨乔生
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于结构相似性的多模态筛选及在SAR目标识别中的应用研究
李昆
赵鹏
张帝
尹广举
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2023
2
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职称材料
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