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结合改进Surf特征的素描人脸识别 被引量:5
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作者 曹林 李猛 张华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第21期188-193,216,共7页
素描人脸识别属于异质人脸识别范畴,是刑侦领域的研究热点。根据素描人脸识别的特点,对已配准的人脸图像进行伪素描转化,并用Surf算法提取伪素描图像对的特征点。对经过提取后的伪素描特征点进行坐标邻域一致性优化,排除坐标邻域相对位... 素描人脸识别属于异质人脸识别范畴,是刑侦领域的研究热点。根据素描人脸识别的特点,对已配准的人脸图像进行伪素描转化,并用Surf算法提取伪素描图像对的特征点。对经过提取后的伪素描特征点进行坐标邻域一致性优化,排除坐标邻域相对位置不一致的特征点,最后统计伪素描图像对的有效特征点,以实现识别的目的。利用现有的素描人脸库,进行实验验证,在选取50个特征点时的识别率达到99%,验证了算法的有效性。该算法经优化后,可用于素描人脸识别。 展开更多
关键词 素描人脸识别 伪素描 SURF算法 坐标邻域优化
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基于残差网络和度量学习的素描人脸识别 被引量:5
2
作者 张京京 曹林 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2931-2936,2984,共7页
为解决素描人脸识别的类内模态差距大的问题,提出一种基于深度残差网络和度量学习的素描人脸识别模型。利用大规模光学人脸数据集预先训练深度残差网络,学习人脸的一般特征,解决素描人脸训练数据集过小容易过拟合的问题;采用素描人脸数... 为解决素描人脸识别的类内模态差距大的问题,提出一种基于深度残差网络和度量学习的素描人脸识别模型。利用大规模光学人脸数据集预先训练深度残差网络,学习人脸的一般特征,解决素描人脸训练数据集过小容易过拟合的问题;采用素描人脸数据集对模型进行微调,解决素描和照片特征的分布差异的问题;将度量学习模型与深度残差网络模型相结合,使模型在扩大异类样本距离的同时,进一步减少素描人脸的同类差异。通过在香港中文大学的素描人脸库上进行实验,验证准确率达到94.42%,实验结果表明,该模型可以有效提高素描人脸识别准确率。 展开更多
关键词 素描人脸识别 深度学习 残差网络 微调 度量学习
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基于三维时空直方图特征的人体行为识别 被引量:4
3
作者 曹林 朱国刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第4期1011-1016,1041,共7页
提出一种基于三维时空直方图特征的人体行为识别方法。通过引入时间维度构建三维时空概念,探索时空中梯度方向信息,由梯度方向经过空间中不同的区域形成梯度直方图,获取时空特征矩阵,结合K均值聚类提取时空直方图特征来描述人体行为;采... 提出一种基于三维时空直方图特征的人体行为识别方法。通过引入时间维度构建三维时空概念,探索时空中梯度方向信息,由梯度方向经过空间中不同的区域形成梯度直方图,获取时空特征矩阵,结合K均值聚类提取时空直方图特征来描述人体行为;采用图像显著性检测算法,获取人体行为轮廓,从轮廓图中提取二维轮廓特征;将获得的特征输入支持向量机进行训练以及人体行为识别。实验结果表明,相比其它特征描述的方法,该方案对人体行为的特征描述更丰富,识别准确率更高。 展开更多
关键词 时空直方图特征 梯度方向 K均值 图像显著性检测 支持向量机 人体行为识别
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基于小波降噪的雷达时频信号互相关测速算法 被引量:3
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作者 李佳 曹林 +1 位作者 王东峰 付冲 《现代电子技术》 北大核心 2020年第9期14-20,共7页
为提高基于FMCW体制的双波束车流量雷达的测速精度,对其信号特征进行分析,结合Burg和广义互相关理论,提出基于小波降噪的时频信号互相关测速算法(CC-BWT)。首先,利用最大熵功率谱估计的Burg方法得到雷达回波的频谱信息,通过CFAR检测出... 为提高基于FMCW体制的双波束车流量雷达的测速精度,对其信号特征进行分析,结合Burg和广义互相关理论,提出基于小波降噪的时频信号互相关测速算法(CC-BWT)。首先,利用最大熵功率谱估计的Burg方法得到雷达回波的频谱信息,通过CFAR检测出目标车辆后提取车辆的时频信号;然后,对时频信号进行小波分解,以改进的阈值函数作为降噪依据进行信号重构,之后两路信号做互相关,估计出时延,从而测得车辆速度。结合仿真和实测数据,并与相位法和双谱法进行对比,验证了该算法的测速准确度达到96%以上且算法鲁棒性好。 展开更多
关键词 互相关测速 时频信号提取 小波降噪 最大熵谱估计 信号重构 车辆测速
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结合SIFT特征的人脸验证 被引量:1
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作者 曹林 周汐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期180-185,共6页
人脸验证是人脸识别领域的一个分支,是安防领域的研究热点。根据人脸验证的特殊性,使用尺度不变特征(SIFT)算法,并利用图像分块方法,将特征点划分为数量特征以及位置特征,达到人脸验证的目的。所需验证的一对图像配准后,使用SIFT算法寻... 人脸验证是人脸识别领域的一个分支,是安防领域的研究热点。根据人脸验证的特殊性,使用尺度不变特征(SIFT)算法,并利用图像分块方法,将特征点划分为数量特征以及位置特征,达到人脸验证的目的。所需验证的一对图像配准后,使用SIFT算法寻找出匹配特征点,对待匹配的2幅图像进行分块,统计各个分块中的特征点数量,获得匹配向量。判断两幅图像的特征点数量是否达到阈值,若达到则计算两幅图像的匹配向量相似度,若相似度达到标准,则认为图像对匹配,若有任何一个条件没有满足,则认为不匹配。利用CAS和FERET数据库进行测试,虚警率达到19%,漏警率达到0.3%,验证了算法的有效性以及安全性。该算法经优化后,可用于人脸验证。 展开更多
关键词 人脸验证 尺度不变特征(SIFT) 数量特征 位置特征
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基于DSP的机动车测速雷达双目标检测算法
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作者 曹林 王东峰 +1 位作者 李萌 修超 《现代电子技术》 北大核心 2018年第9期127-130,共4页
基于频移键控(FSK)体制的机动车测速雷达,选用DSP的C6713B系列作为信号处理系统,根据多普勒原理对目标进行测速,并且利用两个载频信号的相位差信息对目标进行测距。所提算法充分利用目标的速度、距离信息,对目标进行全程识别与跟踪,实... 基于频移键控(FSK)体制的机动车测速雷达,选用DSP的C6713B系列作为信号处理系统,根据多普勒原理对目标进行测速,并且利用两个载频信号的相位差信息对目标进行测距。所提算法充分利用目标的速度、距离信息,对目标进行全程识别与跟踪,实现双目标检测。 展开更多
关键词 测速雷达 FSK DSP 双目标检测 多普勒原理 相位差
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结合匈牙利指派和改进粒子滤波的多目标跟踪算法 被引量:11
7
作者 李华楠 曹林 +1 位作者 王东峰 付冲 《电讯技术》 北大核心 2019年第5期587-593,共7页
使用汽车雷达进行多目标跟踪时,为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果,提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波(Particle Filter with Kalman Importance Sampling,PF-KIS)算法。首先,将航迹关联分解为聚类和指派,... 使用汽车雷达进行多目标跟踪时,为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果,提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波(Particle Filter with Kalman Importance Sampling,PF-KIS)算法。首先,将航迹关联分解为聚类和指派,通过密度聚类筛选并整合有效目标,经过匈牙利指派得到目标和航迹的最佳匹配关系,避免产生多余联合事件,提高关联效率;其次,以卡尔曼滤波的结果作为粒子滤波的先验,使采样粒子分布更合理,提高估计精度,进而改善非线性跟踪能力。实验表明,算法平均航迹关联正确率约为95 %;非线性场景误差约为卡尔曼滤波的1/2,有效地改善了非线性场景跟踪能力。 展开更多
关键词 汽车雷达 多目标跟踪 航迹关联 密度聚类 匈牙利指派 粒子滤波 卡尔曼重要性采样
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基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法 被引量:9
8
作者 刘昀晓 王东峰 +3 位作者 曹林 杜康宁 李萌 付冲 《电讯技术》 北大核心 2020年第4期448-454,共7页
在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新... 在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。 展开更多
关键词 智能交通系统 毫米波雷达 车辆轨迹 数据关联 kNN-JPDA
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基于微波雷达回波信号的智能车道划分方法 被引量:2
9
作者 修超 曹林 +1 位作者 王东峰 张帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第10期3017-3023,共7页
利用多目标交通测速雷达进行交通执法时,只有正确地判断出车辆所在的车道,抓拍照片才能作为交通执法的依据。传统的分车道方法主要通过人工测量的固定阈值以及坐标系旋转的方法来达到车道划分的目的,但这种方法误差较大并且不易于操作... 利用多目标交通测速雷达进行交通执法时,只有正确地判断出车辆所在的车道,抓拍照片才能作为交通执法的依据。传统的分车道方法主要通过人工测量的固定阈值以及坐标系旋转的方法来达到车道划分的目的,但这种方法误差较大并且不易于操作。基于统计和密度特征的核聚类算法(K-CSDF)分两步进行:首先对雷达获取的车辆数据进行特征提取,包括基于统计特征的阈值处理和基于密度特征的动态半径提取;然后引入基于核的相似性的动态聚类算法对筛选出的有效点进行聚类。通过和高斯混合模型(GMM)算法以及自组织映射神经网络(SOM)算法进行仿真对比表明:当只取100个有效点进行聚类时,K-CSDF和SOM算法能达到90%以上的分车道正确率,而GMM算法不能给出车道中心线;在算法用时上,当取1000个有效点时,K-CSDF和GMM算法用时均小于1 s,可以保证实时性,而SOM算法则需要2.5 s左右;在算法鲁棒性上,K-CSDF对不均匀样本的适应性优于这两种算法。当取不同数量的有效点进行聚类时,K-CSDF可以达到95%以上的平均分车道正确率。 展开更多
关键词 多目标雷达 车道划分 统计特征 动态半径 动态聚类
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结合pHash和稀疏编码的素描人脸合成方法 被引量:3
10
作者 张华 曹林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第22期187-194,200,共9页
为解决已有素描人脸合成方法存在的细节模糊和清晰度低的问题,提出一种感知哈希算法(Perceptual Hash,pHash)与稀疏编码(Sparse Coding,SC)相结合的素描人脸合成方法。首先根据图像的信息熵对人脸照片-素描对进行自适应分块处理,利用感... 为解决已有素描人脸合成方法存在的细节模糊和清晰度低的问题,提出一种感知哈希算法(Perceptual Hash,pHash)与稀疏编码(Sparse Coding,SC)相结合的素描人脸合成方法。首先根据图像的信息熵对人脸照片-素描对进行自适应分块处理,利用感知哈希算法计算出大图像块的哈希指纹,并对小图像块进行稀疏编码;然后选取与测试照片块最相似的K个初始候选照片块,得到与之对应的素描块;最后引入二次稀疏编码方法,合成最终的素描块,进而合成整幅素描人脸图像。利用现有的人脸数据库验证了算法的有效性,该算法经优化后可用于素描人脸合成。 展开更多
关键词 素描人脸合成 图像信息熵 自适应分块 感知哈希算法 稀疏编码
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基于双层生成对抗网络的素描人脸合成方法 被引量:2
11
作者 李凯旋 曹林 杜康宁 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第12期176-183,共8页
为解决传统素描人脸合成方法中素描人脸图像细节模糊和清晰度低的问题,提出一种基于双层生成对抗网络的素描人脸合成方法。该方法学习面部照片与素描人脸图像之间的映射关系,并通过双层网络将映射关系限制为一对一映射;利用重建损失函... 为解决传统素描人脸合成方法中素描人脸图像细节模糊和清晰度低的问题,提出一种基于双层生成对抗网络的素描人脸合成方法。该方法学习面部照片与素描人脸图像之间的映射关系,并通过双层网络将映射关系限制为一对一映射;利用重建损失函数约束生成网络,提高合成能力;通过生成网络与判别网络的对抗训练,优化网络参数,合成最终素描人脸图像。通过在CUHK素描人脸库上的对比实验,证明该方法合成的素描人脸图像质量明显优于其他传统素描人脸合成方法,其合成的素描人脸图像面部细节更完整,清晰度更高。 展开更多
关键词 素描人脸合成 生成对抗网络 深度学习 卷积神经网络
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基于高斯过程的快速人脸验证 被引量:1
12
作者 周思洋 曹林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期292-295,32,共5页
为解决目前实现人脸验证算法所需训练样本多、运算量大、识别速度慢等问题,提出了一种在小样本空间中基于高斯过程的快速人脸验证方法。首先使用共轭梯度下降法从训练样本中学习人脸关键部位特征位置的梯度方向,从而可对待验证人脸进行... 为解决目前实现人脸验证算法所需训练样本多、运算量大、识别速度慢等问题,提出了一种在小样本空间中基于高斯过程的快速人脸验证方法。首先使用共轭梯度下降法从训练样本中学习人脸关键部位特征位置的梯度方向,从而可对待验证人脸进行特征定位;然后使用自适应尺度局部二值模式提取特征,以减小特征维度;最后将谱混合核函数作为高斯过程的核函数对输入的人脸特征进行分类。使用LFW、FERET和Multi-PIE人脸数据库进行训练和测试,实验结果表明使用自适应尺度局部二值模式有效地减小了特征维度,使用高斯过程模型与谱混合核相结合可大幅减少训练样本,显著提升训练速度和测试速度。 展开更多
关键词 人脸验证 自适应多尺度局部二值模式 高斯过程 谱混合核函数
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基于后验噪声的贝叶斯鲁棒卡尔曼滤波器
13
作者 张楚元 曹林 +1 位作者 赵宗民 王东峰 《电讯技术》 北大核心 2022年第8期1172-1177,共6页
目标跟踪的精度取决于滤波器的性能,但在许多实际的毫米波雷达测量场景中,模型及相关参数的不确定会导致传统滤波器的性能下降。为了应对这种情况,基于贝叶斯准则设计了一种鲁棒卡尔曼滤波器。利用Metropolis Hastings算法,从不确定噪... 目标跟踪的精度取决于滤波器的性能,但在许多实际的毫米波雷达测量场景中,模型及相关参数的不确定会导致传统滤波器的性能下降。为了应对这种情况,基于贝叶斯准则设计了一种鲁棒卡尔曼滤波器。利用Metropolis Hastings算法,从不确定噪声参数的似然函数中采样并以样本分布来近似后验噪声分布,然后计算其统计平均值,并借助后验噪声统计量扩展了经典卡尔曼滤波器。另外,针对采样时提议分布(Proposal Distribution)难以确定的问题,提出了一种提议分布自适应方法,即利用离散Fréchet距离来评价候选分布与先验分布变化趋势的相似性,然后选取相似性最大的候选分布为提议分布。通过处理毫米波雷达的测量数据证明了该滤波器在应对观测噪声不确定的场景时性能优越。 展开更多
关键词 毫米波雷达 卡尔曼滤波 贝叶斯鲁棒性 不确定观测噪声 提议分布 离散Fréchet距离
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