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基于集成学习的人眼定位和头部状态检测研究被引量：1: 1; 作者吴迎年贺梦嘉项伟《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2366-2373,共8页; 针对人眼定位中的实时性检测问题,设计了基于Viola-Jones算法的人眼实时检测系统,通过MATLAB控制外接或网络摄像头对检测到的人眼图片进行实时读取和实时定位,通过正面图、侧视图、俯仰图的检测,表明人眼实时定位系统检测效果较好并具... 展开更多; 关键词集成学习 viola-jones算法人眼定位头部状态检测实时检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于实时检测眼睛状态的一种安全驾驶方法被引量：2: 2; 作者冀翀晓吕青李何《现代电子技术》北大核心 2019年第20期133-138,144,共7页; 为预防及减少机动车驾驶过程中交通事故的发生,提出一种基于实时检测眼睛状态的安全驾驶方法。首先,在机动车驾驶空间安装并初始化摄像头,获取驾驶员的实时视频,然后采用基于肤色的人脸识别算法保留感兴趣区域(ROI),再用Viola?Jones算... 展开更多; 关键词机动车驾驶眼睛检测图像预处理虹膜检测 viola-jones算法实时状态; 在线阅读下载PDF 职称材料

服务机器人手势识别系统研究被引量：10: 3; 作者王晓华李才顺 +1 位作者胡敏朱弘《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第4期305-311,共7页; 为了解决手势控制服务机器人时单手手势交互不够自然和易受背景光照影响的问题,提出一种较自然的双手手势识别方案。利用Viola-Jones检测器和高斯肤色模型结合的方法进行手势分割,有效克服了背景和光照的影响。针对单一特征识别时的缺点... 展开更多; 关键词手势识别手势特征 viola—jones检测器 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Lucas-Kanada光流法的人眼特征点实时跟踪方法被引量：7: 4; 作者王彬翁政魁 +1 位作者王坤刘辉《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期244-249,共6页; 为更好地实现运动目标的检测跟踪,给出一种基于Viola-Jones特征点检测、亚像素角点提取与LucasKanade光流法跟踪相结合的人眼特征点实时跟踪方法。利用Viola-Jones算法检测出人眼区域,使用Harris角点算法在目标区域中提取亚像素级人眼... 展开更多; 关键词人眼特征点定位实时跟踪 viola—jones算法 HARRIS角点亚像素提取光流法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LBP卷积神经网络的面部表情识别被引量：19: 5; 作者江大鹏杨彪邹凌《计算机工程与设计》北大核心 2018年第7期1971-1977,共7页; 针对传统方法面部微表情识别率低的问题,提出局部二值模式(LBP)图像的卷积神经网络对6种基本面部表情进行识别。采用Viola-Jones框架提取面部表情的感兴趣区域,提取感兴趣区域的LBP图像,输入到一个六层的卷积神经网络(两个卷积层、两个... 展开更多; 关键词面部表情识别卷积神经网络 viola-jones框架感兴趣区域局部二值模式; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于集成学习的人眼定位和头部状态检测研究被引量：1: 1; 作者吴迎年贺梦嘉项伟; 机构北京信息科技大学自动化学院; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2366-2373,共8页; 基金促进高校内涵发展“信息+”项目(5111823311) 北京信息科技大学重点研究培育项目(5221823307) 北京信息科技大学教改重点资助项目(2019JGZD02); 文摘针对人眼定位中的实时性检测问题,设计了基于Viola-Jones算法的人眼实时检测系统,通过MATLAB控制外接或网络摄像头对检测到的人眼图片进行实时读取和实时定位,通过正面图、侧视图、俯仰图的检测,表明人眼实时定位系统检测效果较好并具有很好的鲁棒性。针对小数据集对头部状态的分类效果较差的情况,使用随机森林算法将俯仰角和偏航角的分别用HOG-LBP融合特征和Haar-like特征分类,再将得到的俯仰角和偏转角进行融合,在Pointing’04数据集上对比直接分类准确率提升了4.5%。; 关键词集成学习 viola-jones算法人眼定位头部状态检测实时检测; Keywords integrated learning viola-jones algorithm eye location head state detection real-time detection; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于实时检测眼睛状态的一种安全驾驶方法被引量：2: 2; 作者冀翀晓吕青李何; 机构太原理工大学电气与动力工程学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2019年第20期133-138,144,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61271249); 文摘为预防及减少机动车驾驶过程中交通事故的发生,提出一种基于实时检测眼睛状态的安全驾驶方法。首先,在机动车驾驶空间安装并初始化摄像头,获取驾驶员的实时视频,然后采用基于肤色的人脸识别算法保留感兴趣区域(ROI),再用Viola?Jones算法眼睛分类器进行眼睛检测,最后对图像进行直方图均衡化以及中值滤波,利用Hough变换的圆形检测技术实现虹膜检测以完成眼睛的实时状态检测。实验结果表明,该方法能成功检测眼睛状态,检测准确率为99%,Kappa一致性为95.3%,具有较高的实时性。; 关键词机动车驾驶眼睛检测图像预处理虹膜检测 viola-jones算法实时状态; Keywords motor vehicle driving eye detection image preprocessing iris detection viola-jones algorithm real-time status; 分类号 TN911.23?34 [电子电信—通信与信息系统] 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

题名服务机器人手势识别系统研究被引量：10: 3; 作者王晓华李才顺胡敏朱弘; 机构合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能安徽省重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第4期305-311,共7页; 基金安徽省科技攻关项目(1206C0805039); 文摘为了解决手势控制服务机器人时单手手势交互不够自然和易受背景光照影响的问题,提出一种较自然的双手手势识别方案。利用Viola-Jones检测器和高斯肤色模型结合的方法进行手势分割,有效克服了背景和光照的影响。针对单一特征识别时的缺点,提取手势形状的多种特征组成混合特征向量。最后通过经典的BP神经网络方法实现手势识别。实验表明,该系统在不同背景和光照条件下鲁棒性较好,识别率在90%以上,可以对服务机器人进行前进、后退、左转、右转、停止的实时控制。; 关键词手势识别手势特征 viola—jones检测器 BP神经网络; Keywords hand recognition hand feature viola-jones detector BP neural network; 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Lucas-Kanada光流法的人眼特征点实时跟踪方法被引量：7: 4; 作者王彬翁政魁王坤刘辉; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院华中科技大学自动化学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期244-249,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61263017) 国家留学基金管理委员会基金资助项目(留金发[2011]52014号) +2 种基金昆明理工大学人才培养基金资助项目(KKSY201303120); 文摘为更好地实现运动目标的检测跟踪,给出一种基于Viola-Jones特征点检测、亚像素角点提取与LucasKanade光流法跟踪相结合的人眼特征点实时跟踪方法。利用Viola-Jones算法检测出人眼区域,使用Harris角点算法在目标区域中提取亚像素级人眼特征点并引入筛选机制,从而在保证跟踪精度的同时减少运算量,采用金字塔分层机制的Lucas-Kanada光流法对运动的人眼特征点位置进行估计。该机制具有可切换的搜索窗口特点,兼顾了对大尺度高速度运动目标的跟踪。实验结果表明,该方法在保证算法实时性的同时明显提高了人眼特征点跟踪精度,并且能够保证快速及大尺度运动时的系统鲁棒性。; 关键词人眼特征点定位实时跟踪 viola—jones算法 HARRIS角点亚像素提取光流法; Keywords eye feature point location real-time tracking viola-jones algorithm Harris corner sub-pixel extracting optical flow algorithm; 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LBP卷积神经网络的面部表情识别被引量：19: 5; 作者江大鹏杨彪邹凌; 机构常州大学信息科学与工程学院常州大学常州市生物医学信息技术重点实验室; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2018年第7期1971-1977,共7页; 基金国家自然科学基金青年基金项目(61501060) 江苏省青年自然科学基金项目(SBK20150271); 文摘针对传统方法面部微表情识别率低的问题,提出局部二值模式(LBP)图像的卷积神经网络对6种基本面部表情进行识别。采用Viola-Jones框架提取面部表情的感兴趣区域,提取感兴趣区域的LBP图像,输入到一个六层的卷积神经网络(两个卷积层、两个降采样、一个全连接层、一个Softmax)并得到识别的结果。在3个公共数据集(CK+、JAFFE、Oulu-CASIA)上进行实验,识别率分别为94.58%、93.48%、93.15%,结果表明,该方法对面部微表情的识别优于其它主流方法。; 关键词面部表情识别卷积神经网络 viola-jones框架感兴趣区域局部二值模式; Keywords facial expression recognition convolution neural network viola-jones framework region of interest local binary model; 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	基于集成学习的人眼定位和头部状态检测研究	吴迎年贺梦嘉项伟	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于实时检测眼睛状态的一种安全驾驶方法	冀翀晓吕青李何	《现代电子技术》北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	服务机器人手势识别系统研究	王晓华李才顺胡敏朱弘	《电子测量与仪器学报》 CSCD	2013	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Lucas-Kanada光流法的人眼特征点实时跟踪方法	王彬翁政魁王坤刘辉	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2015	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于LBP卷积神经网络的面部表情识别	江大鹏杨彪邹凌	《计算机工程与设计》北大核心	2018	19	在线阅读下载PDF 职称材料