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改进Adaboost算法的人体步态识别方法被引量：11: 1; 作者罗莎夏国恩朱新琰《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1312-1317,共6页; 为了在人体步态识别中更加准确地进行动作分类,提出了一种基于改进Ada Boost算法的人体步态识别方法。首先利用Kinect传感器捕获姿态序列,并表示为8个选定四肢的角向量（欧拉角）,进一步通过稀疏表示建模作为候选特征;然后使用支持向量... 展开更多; 关键词图像分割模糊均值聚类算法果蝇算法味道浓度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于级联稀疏表示分类器的人脸识别算法被引量：2: 2; 作者杨宇《工矿自动化》北大核心 2014年第5期46-48,共3页; 针对基于稀疏表示的分类器算法复杂度高、识别速度较慢的问题,提出了基于级联稀疏表示分类器的人脸识别算法。该算法采用级联的思想,通过多次重复使用基于稀疏表示的分类器,逐级精确确定待分类样本所在的类,降低了计算复杂度和识别难度... 展开更多; 关键词人脸识别级联稀疏表示分类器识别率鲁棒性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于压缩感知的人脸识别方法被引量：6: 3; 作者邹伟李元祥 +1 位作者杨俊杰周则明《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第24期133-136,共4页; 基于稀疏重构的分类方法具有较好的识别效果,但计算复杂度高。为此,提出基于压缩感知的人脸识别方法 COMP,将L1范数最小化重构算法替换成正交匹配追踪(OMP)算法,以降低复杂度,并在OMP中引入模式类别信息,使该方法具有更强的分类能力。基... 展开更多; 关键词基于稀疏重构的分类方法稀疏重构 L1范数最小化正交匹配追踪算法 COMP方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法被引量：2: 4; 作者谢虹姜文刚《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期196-203,共8页; 针对现实场景中人脸局部遮挡导致的表情识别准确度较低的问题,提出一种RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法。将人脸图像通过多支路卷积运算和空洞卷积模块来获取丰富的表情特征,基于Asm-CBAM卷积注意力机制划分人脸表情特... 展开更多; 关键词表情识别局部遮挡鲁棒稀疏表示分类器方法密集残差 Asm-CBAM模块空洞卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进Adaboost算法的人体步态识别方法被引量：11: 1; 作者罗莎夏国恩朱新琰; 机构北海职业学院电子信息工程系广西财经学院工商管理学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1312-1317,共6页; 文摘为了在人体步态识别中更加准确地进行动作分类,提出了一种基于改进Ada Boost算法的人体步态识别方法。首先利用Kinect传感器捕获姿态序列,并表示为8个选定四肢的角向量（欧拉角）,进一步通过稀疏表示建模作为候选特征;然后使用支持向量机（SVM）对每一个动作特征进行训练,得到弱分类器;最后利用Adaboost算法进行训练,得到相应的动作特征集和强分类器,并对强分类器进行融合实现动作识别。通过大型数据集的测试以及与几种最新方法的比较,证明了该方案的有效性,识别精度能够达到94%左右。; 关键词图像分割模糊均值聚类算法果蝇算法味道浓度; Keywords Improved Adaboost algorithm skeleton model strong classifier sparse representation robustness; 分类号 TP399 [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

题名基于级联稀疏表示分类器的人脸识别算法被引量：2: 2; 作者杨宇; 机构河北工程大学信息与电气工程学院; 出处《工矿自动化》北大核心 2014年第5期46-48,共3页; 基金国家自然科学基金项目(61240050); 文摘针对基于稀疏表示的分类器算法复杂度高、识别速度较慢的问题,提出了基于级联稀疏表示分类器的人脸识别算法。该算法采用级联的思想,通过多次重复使用基于稀疏表示的分类器,逐级精确确定待分类样本所在的类,降低了计算复杂度和识别难度,达到了识别率高、鲁棒性强、识别速度快的目标。; 关键词人脸识别级联稀疏表示分类器识别率鲁棒性; Keywords face recognition cascade sparse representation-based classifier recognition rate robustness; 分类号 TD679 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于压缩感知的人脸识别方法被引量：6: 3; 作者邹伟李元祥杨俊杰周则明; 机构上海交通大学航空航天学院解放军理工大学气象学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第24期133-136,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(41174164); 文摘基于稀疏重构的分类方法具有较好的识别效果,但计算复杂度高。为此,提出基于压缩感知的人脸识别方法 COMP,将L1范数最小化重构算法替换成正交匹配追踪(OMP)算法,以降低复杂度,并在OMP中引入模式类别信息,使该方法具有更强的分类能力。基于YaleB人脸库的实验结果表明,COMP在低维度时识别率高于OMP。; 关键词基于稀疏重构的分类方法稀疏重构 L1范数最小化正交匹配追踪算法 COMP方法; Keywords sparse representation-based Classification（SRC） method sparse representation L1-norm minimization Orthogonal Matching Pursuit（OMP） algorithm Classified Orthogonal Matching Pursuit（COMP） method; 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RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法被引量：2: 4; 作者谢虹姜文刚; 机构江苏科技大学电子信息学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期196-203,共8页; 基金国家自然科学基金青年科学基金项目(61903162) 江苏省研究生创新计划(KYCX21_3482)。; 文摘针对现实场景中人脸局部遮挡导致的表情识别准确度较低的问题,提出一种RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法。将人脸图像通过多支路卷积运算和空洞卷积模块来获取丰富的表情特征,基于Asm-CBAM卷积注意力机制划分人脸表情特征的权重并进行多特征融合,随后堆叠密集残差模块,从多通道中自适应提取人脸特征信息,通过Asm-CBAM卷积注意力机制提高网络对人脸关键特征的注意力。在此基础上,利用鲁棒稀疏表示分类器方法对表情进行分类。在人脸数据集FER2013和CK+上的实验结果表明,该方法的人脸表情平均识别精度分别达到79.86%和98.74%,与OAD Net算法相比,分别高出7.50和3.14个百分点,能够高效提取人脸表情特征。此外,在人脸被遮挡的情况下具有较强的鲁棒性,有效提高了在人脸遮挡情况下表情识别的准确度。; 关键词表情识别局部遮挡鲁棒稀疏表示分类器方法密集残差 Asm-CBAM模块空洞卷积; Keywords expression recognition partial occlusion robust sparse representation classifier(rsrc)method dense residuals Asm-CBAM module atrous convolution; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	改进Adaboost算法的人体步态识别方法	罗莎夏国恩朱新琰	《控制工程》 CSCD 北大核心	2018	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于级联稀疏表示分类器的人脸识别算法	杨宇	《工矿自动化》北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于压缩感知的人脸识别方法	邹伟李元祥杨俊杰周则明	《计算机工程》 CAS CSCD	2012	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法	谢虹姜文刚	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料