国家自然科学基金(60903065)
- 作品数:2 被引量:10H指数:1
- 相关作者:黄昉刘金琨张宝昌更多>>
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- 发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
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- 基于L2-norm最小化的人体检测
- 准确地确定图像中人体的位置是计算机视觉领域的关键研究问题之一。本文利用L2-norm最小化的思想构建高效的集成分类器,并把它用于人体检测。通过在公开数据库INRIA上实验证明,基于方向直方图特征(HOG),采用本文提出的...
- 陈亚菲张宝昌
- 关键词:HOG特征
- 文献传递
- PCA在人脸识别中的改进算法被引量:9
- 2011年
- 基于传统的主成分分析(PCA)方法,为使PCA不再局限于满足高斯分布,提出了改进的PCA人脸识别方法。改进的PCA方法先对训练图像集进行分块,对分块得到的子训练图像集利用传统PCA进行分析,得到多个投影矩阵,通过投影矩阵将训练图片和测试图片投影到特征空间。此外,为了利用样本之间的相关性,进一步提出了基于距离矩阵的扩展方法,使得对训练样本分块时丧失的信息得以保留,进一步提高了系统的性能。在Feret人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于传统的PCA方法,识别率得到了提高。
- 黄昉张宝昌刘金琨
- 关键词:主成分分析特征抽取特征矩阵人脸识别
- 推广的PCA及其在人脸识别中的应用被引量:1
- 2010年
- 基于传统的PCA方法,提出了推广的PCA人脸识别方法。推广的PCA方法先对训练图像矩阵集进行分块,再利用传统PCA对分块得到的子训练矩阵集进行分析,得到多个变换矩阵,通过这些变换矩阵将训练图片和测试图片投影到特征空间进行鉴别。与传统PCA方法相比,提高了主元的维数,有效地增加了识别的精度。在FERET人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于传统的PCA方法,识别率得到了提高。
- 黄昉刘金琨张宝昌
- 关键词:主成分分析特征抽取特征矩阵人脸识别