核典型相关分析特征融合方法及应用 被引量：4

1

作者 许洁 梁久祯 +1 位作者 吴秦 李敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期35-39,共5页

构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通... 构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征以用于分类识别。该算法将两组特征向量之间的相关性特征作为有效鉴别信息,既可以很好地融合信息,又可以有效地去除特征之间的信息冗余,并且避免了对映射后的数据矩阵进行分解,从而简化了数据运算。在AR、PIE、ORL、Yale人脸数据库及UCI手写体数字库上的实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。 展开更多

关键词 核函数 核典型相关分析 特征融合 组合特征抽取 人脸识别

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稀疏保持典型相关分析特征选择与模式识别 被引量：3

2

作者 许洁 吴秦 +2 位作者 梁久祯 王念兵 张淮 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1877-1882,共6页

构建一种基于稀疏保持典型相关分析(Sparsity Preserving Canonical Correlation Analysis,SPCCA)的特征提取算法.在典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的基础上,利用稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP... 构建一种基于稀疏保持典型相关分析(Sparsity Preserving Canonical Correlation Analysis,SPCCA)的特征提取算法.在典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的基础上,利用稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP)将样本之间的类别信息引入,从而提高识别率.首先,提取同一类训练样本的两组特征向量,由SPP构建稀疏重构权重矩阵;并建立相应的判据准则函数来描述两组特征向量之间的关系;然后根据所建立的准则函数提取出相应的典型投影矢量集;最后将两组特征通过不同的特征融合策略进行融合,并在分类识别中进行应用.典型相关分析算法将两组特征向量的相关性特征作为有效信息来用于分类,既能融合信息,又能过滤冗余信息.同时SPCCA算法中引入了两组特征的权重矩阵,在一定程度上提高了融合特征的鉴别力,提高了识别精度.在MFEAT、UCI手写体数字库及ORL、PIE人脸数据库上的实验结果证明了本文方法的有效性和稳定性. 展开更多

关键词 稀疏保持投影 典型相关分析 特征融合 组合特征提取 人脸识别

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基于DM642的运动目标检测 被引量：6

3

作者 刘军 梁久祯 柴志雷 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期107-112,共6页

提出了一种高斯混合背景模型和YUV色度空间相结合的运动目标检测算法。高斯混合模型对背景光线变化有较强的鲁棒性,且对背景中的周期性变化有较好的抑制作用,检测出的目标有较好的连通性;但其对于全局亮度的变化及噪声较为敏感,容易误... 提出了一种高斯混合背景模型和YUV色度空间相结合的运动目标检测算法。高斯混合模型对背景光线变化有较强的鲁棒性,且对背景中的周期性变化有较好的抑制作用,检测出的目标有较好的连通性;但其对于全局亮度的变化及噪声较为敏感,容易误判。为此选取对亮度变化不敏感的UV分量来进行运动目标检测,然后再和Y分量的高斯混合背景检测进行"与"运算,从而消除高斯模型的误检,最后针对运动目标的影子问题,采用基于垂直投影图的阴影消除算法除去影子。算法在DM642开发板上实现。实验结果表明,该算法能够实时精确地检测出运动目标,且对全局光照变化不敏感。 展开更多

关键词 运动目标检测 高斯混合模型 YUV 数字图像处理 DM642

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基于DM642的KLT跟踪算法的实现及优化 被引量：4

4

作者 刘军 梁久祯 柴志雷 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期936-940,共5页

Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)算法是基于图像特征点的跟踪算法,由目标对象特征点提取,特征点跟踪两部分组成。本文首先阐述了KLT算法的基本原理,分析了影响算法执行速度的主要原因。分析表明KLT算法的操作主要集中在乘加运算和循环,图像卷... Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)算法是基于图像特征点的跟踪算法,由目标对象特征点提取,特征点跟踪两部分组成。本文首先阐述了KLT算法的基本原理,分析了影响算法执行速度的主要原因。分析表明KLT算法的操作主要集中在乘加运算和循环,图像卷积运算和循环占用的执行时间比较长。针对TMS320DM642 DSP的硬件平台特点,提出了算法优化的若干策略。通过配置编译环境,合理安排数据类型,消除存储器相关性,使用内联函数以及分解多层循环等方法,对算法的实现进行了优化。实验结果表明,优化后代码执行速度是优化前的3倍多。 展开更多

关键词 DM642 KLT 运动跟踪 优化 图像处理

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判别性完全局部二值模式人脸表情识别 被引量：14

5

作者 周宇旋 吴秦 +2 位作者 梁久祯 王念兵 李文静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期163-169,194,共8页

针对完全局部二值模式(CLBP)存在直方图维数过高和特征冗余,会导致识别速度降低和识别率低的问题,提出基于有判别力的完全局部二值模式(Discriminative completed LBP,dis CLBP)的人脸表情识别算法。首先,对人脸表情图像进行预处理获得... 针对完全局部二值模式(CLBP)存在直方图维数过高和特征冗余,会导致识别速度降低和识别率低的问题,提出基于有判别力的完全局部二值模式(Discriminative completed LBP,dis CLBP)的人脸表情识别算法。首先,对人脸表情图像进行预处理获得表情子区域;然后提取表情子区域和整幅图像的dis CLBP特征,针对不同的表情筛选出不同的表情特征,再将筛选出的表情子区域特征直方图融合;最后用最近邻分类器进行分类识别。该算法在CK人脸表情库上进行实验的平均识别率为97.3%。 展开更多

关键词 完全局部二值模式(CLBP) 有判别力的完全局部二值模式(disCLBP) 表情识别 最近邻

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二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法 被引量：4

6

作者 王美 梁久祯 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期187-189,192,共4页

提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法。利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取... 提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法。利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取。基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明,与(2D)2PCA、2DPCA、(2D)2LDA、2DLDA、2DPCA+2DLDA、2DNSA算法相比,该算法性能更优。 展开更多

关键词 人脸识别 特征提取 二维非参数子空间分析 二维主成分分析 二维线性判别分析

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基于Gabor小波和有监督2DNPE的人脸识别方法 被引量：3

7

作者 徐秀秀 梁久祯 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1896-1901,共6页

针对人脸图像识别易受光照、表情等外部因素影响这一问题,提出一种基于Gabor小波和有监督二维近邻保持嵌入算法(S2DNPE)的人脸识别方法.传统的2DNPE算法是一种无监督的流形学习算法,没有考虑类成员之间的关系,为了提高算法的鉴别能力,... 针对人脸图像识别易受光照、表情等外部因素影响这一问题,提出一种基于Gabor小波和有监督二维近邻保持嵌入算法(S2DNPE)的人脸识别方法.传统的2DNPE算法是一种无监督的流形学习算法,没有考虑类成员之间的关系,为了提高算法的鉴别能力,在其基础上引入类别信息使其变为有监督的2DNPE算法.首先利用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,得到对光照、表情等因素都具有一定鲁棒性的图像特征,然后应用S2DNPE算法对其进行降维、提取映射到低维子空间的特征向量,最后采用最近邻分类器分类识别.在Yale、FERET和AR人脸库上进行实验,结果表明,与2DPCA,2DLPP,2DNPE,B2DLPP及G2DPCA算法相比,该方法具有较好的识别率. 展开更多

关键词 人脸识别 二维近邻保持嵌入 有监督学习 GABOR小波

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基于曲率的全仿射曲线图像配准 被引量：2

8

作者 柴先涛 梁久祯 稂龙亚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期53-56,84,共5页

为了解决视点变化造成曲线图像匹配和识别困难的问题,利用全仿射模型建立仿射变换图库,在图库样本中通过曲率信息找出与目标样本相关性最优的样本,从而达到曲线图像匹配和识别的目的。基于曲率的全仿射曲线图像匹配的方法,首先根据全仿... 为了解决视点变化造成曲线图像匹配和识别困难的问题,利用全仿射模型建立仿射变换图库,在图库样本中通过曲率信息找出与目标样本相关性最优的样本,从而达到曲线图像匹配和识别的目的。基于曲率的全仿射曲线图像匹配的方法,首先根据全仿射模型对样本图像建立样本库,对样本库中每一个样本通过等间隔偏移进行采样,然后对采样后的子样本建立曲率样本子集,将目标图像与样本子集中的每一个样本进行快速最近邻搜索算法相似性匹配;最后通过匹配结果,找到最优匹配样本。实验结果表明,基于曲率的全仿射曲线图像配准具有较高的成功率,并且与传统算法相比具有更多的优点。 展开更多

关键词 曲率 曲线匹配 全仿射模型 仿射不变

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协同表示下显著特征块筛选的人脸表情识别

9

作者 张淮 吴秦 +1 位作者 王念兵 许洁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第10期2263-2267,共5页

针对人脸不同区域对于各种表情具有不同程度的区分性这一发现,提出一种基于协同表示(Collaborative Representation,CR)筛选特征块的人脸表情识别新方法.首先,通过协同表示学习训练样本,筛选出使得认证样本集中各类表情识别率达到最高... 针对人脸不同区域对于各种表情具有不同程度的区分性这一发现,提出一种基于协同表示(Collaborative Representation,CR)筛选特征块的人脸表情识别新方法.首先,通过协同表示学习训练样本,筛选出使得认证样本集中各类表情识别率达到最高的若干候选特征块;之后,在测试阶段,针对每个测试样本从候选块中自动筛选出独立的样本特征块,用于对该测试样本进行分类.与以往的块筛选方法不同,本文针对单个测试样本筛选出区分性的块.本文方法在CK+和JAFFE人脸表情库上的表现超越了其他特征块相关方法,并在不同分辨率和多种强度表情下取得了较好的识别效果. 展开更多

关键词 特征块筛选 表情识别 协同表示 低分辨率 低强度表情

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一种活动轮廓模型半隐式数值求解方法

10

作者 廖翠萃 李敏 +2 位作者 梁久祯 吴秦 许洁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1862-1867,共6页

基于图像区域信息的Chan-Vese模型是经典的图像分割模型.该模型的主要求解过程是最小化能量泛函的过程,通常使用基本的显式欧拉数值求解方法进行求解.针对模型的数值求解优化问题,提出一种使用半隐式数值求解方法的改进ChanVese模型优... 基于图像区域信息的Chan-Vese模型是经典的图像分割模型.该模型的主要求解过程是最小化能量泛函的过程,通常使用基本的显式欧拉数值求解方法进行求解.针对模型的数值求解优化问题,提出一种使用半隐式数值求解方法的改进ChanVese模型优化求解模型.首先,简化Chan-Vese模型的能量泛函,并实现水平集函数的自动初始化,加快模型的迭代收敛速度.其次考虑图像的概率统计信息,得到基于概率密度信息的拟合项,增强模型的鲁棒性.最后,将改进半隐式数值求解方法通过与常用的数值求解方法进行对比实验分析.实验结果表明该方法在一定程度上提高了图像分割速度,并在不同的时间步长上更具稳定性. 展开更多

关键词 CHAN-VESE模型 水平集方法 半隐式数值求解 图像分割

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基于Steiner点的移动目标遮挡恢复方法

11

作者 徐永存 梁久祯 王德江 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期405-414,共10页

Steiner点是物体的一个特征点,具有高稳定性和低离心性.由于其良好的鲁棒性,在跟踪预测移动目标位置有很好的效果,但Steiner点对移动物体边界有依赖,一旦移动物体部分被遮挡,Steiner点会丢失.为解决这一问题,从特征点的几何性质出发,通... Steiner点是物体的一个特征点,具有高稳定性和低离心性.由于其良好的鲁棒性,在跟踪预测移动目标位置有很好的效果,但Steiner点对移动物体边界有依赖,一旦移动物体部分被遮挡,Steiner点会丢失.为解决这一问题,从特征点的几何性质出发,通过推导有关遮挡的几何性质后,提出了一种解决遮挡问题的理论方法.首先提取移动物体的边界,经过凸壳处理、多边形逼近过程后,转化成易于处理的凸多边形.利用推导出的遮挡结论,计算出移动目标Steiner点的偏移向量,再结合未被遮挡区域的Steiner点,从而可以计算出移动目标的特征点——Steiner点的位置,从而解决被遮挡这种问题.通过一系列人工合成图像的实验,结果表明,目标移动部分被遮挡,Steiner点可以恢复出来. 展开更多

关键词 特征点 移动Steiner点 遮挡处理 Steiner点恢复

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自适应参数调整的近邻传播聚类算法 被引量：5

12

作者 王卫涛 钱雪忠 曹文彬 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第6期1305-1311,共7页

针对近邻传播算法的偏向参数以及聚类类数对聚类结果准确性的影响.本文提出了自适应参数调整的GKAAP算法.首先,为了选取更合适的偏向参数,在传统AP算法的基础上,利用灰色狼群优化算法(GWO)自适应调节偏向参数;然后,为了使得偏向参数能... 针对近邻传播算法的偏向参数以及聚类类数对聚类结果准确性的影响.本文提出了自适应参数调整的GKAAP算法.首先,为了选取更合适的偏向参数,在传统AP算法的基础上,利用灰色狼群优化算法(GWO)自适应调节偏向参数;然后,为了使得偏向参数能够在合理的区间内搜寻,利用二分查找算法动态更新偏向参数的上限、下限、中间值;最后,为了使得聚类个数更接近真实类数,同时不影响聚类结果的准确性,在算法迭代完成后,通过数据集的真实簇数k来对聚类结果进行约束调整.本文通过10个UCI数据集和ORL人脸数据库来做对比实验,然后从准确率、算法时间、聚类个数三个维度去分析,最终实验结果证明本文所提出的GKAAP聚类准确性更好,算法时间复杂度更低. 展开更多

关键词 近邻传播 灰色狼群 二分查找 约束调整

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基于覆盖分割和活动轮廓模型的图像边缘提取算法 被引量：6

13

作者 顾雨迪 梁久祯 +1 位作者 吴秦 李敏 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期948-957,共10页

针对传统算法对边界模糊的图像分割效果不理想,分割结果多毛刺的问题,提出了一种由粗到细的图像边缘提取方法,主要由像素覆盖分割方法和Chan-Vese模型组成。将改进的覆盖分割方法和活动轮廓模型相结合,首先使用原始覆盖分割算法对图像... 针对传统算法对边界模糊的图像分割效果不理想,分割结果多毛刺的问题,提出了一种由粗到细的图像边缘提取方法,主要由像素覆盖分割方法和Chan-Vese模型组成。将改进的覆盖分割方法和活动轮廓模型相结合,首先使用原始覆盖分割算法对图像进行分割,利用多方向模糊形态学边缘检测算法提取不同物体之间的边界;然后采用改进的像素覆盖分割方法给边界像素重新分配覆盖值;最后,运用活动轮廓算法进行细化的图像边界提取;分别进行了分割结果的定性比较,抗噪性测试以及提取的边缘对比实验。实验结果表明,该方法对具有模糊边界的图像,提取边缘结果优于其他可比文献中提出的方法。 展开更多

关键词 边缘提取 覆盖分割 CHAN-VESE模型

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基于K近邻的增量式聚类算法 被引量：5

14

作者 樊路 钱雪忠 姚琳燕 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第2期136-139,共4页

大多数聚类算法都是在静态情况下运行,使其不允许添加任何增量数据。提出了一种基于K近邻(KNN)的增量聚类算法,算法包含两个创新点,利用K近邻的思想和样本紧密度两个条件处理增量数据;根据簇特征的变化分裂或合并簇。实验表明:提出的算... 大多数聚类算法都是在静态情况下运行,使其不允许添加任何增量数据。提出了一种基于K近邻(KNN)的增量聚类算法,算法包含两个创新点,利用K近邻的思想和样本紧密度两个条件处理增量数据;根据簇特征的变化分裂或合并簇。实验表明:提出的算法既可以发现新簇,又能有效规避噪声点,且能够处理非球形的数据集。 展开更多

关键词 K近邻 增量聚类 簇特征

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