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基于级联卷积神经网络的视频动态烟雾检测被引量：37: 2016年; 复杂场景中烟雾特性的提取是目前视频烟雾检测领域的主要挑战。针对该问题,提出一种静态和动态特征结合的卷积神经网络视频烟雾检测框架。在静态单帧图像特征检测的基础上,进一步分析其时空域上的动态纹理信息以期克服复杂的环境干扰。实验结果显示,该级联卷积神经网络模型可有效应用于复杂视频场景中烟雾事件的实时检测。; 陈俊周汪子杰陈洪瀚左林翼; 关键词：卷积神经网络纹理特征视频烟雾检测

面向视频监控的自动行人检测被引量：3: 2014年; 为了解决目前行人检测技术的检测速度和准确性之间的平衡问题,对基于视频的行人检测技术进行了研究,提出了利用LUV颜色空间信息与C4行人检测算法相结合的视频自动行人检测方法(LUVC4)。首先利用C4行人检测算法快速遍历视频的每帧图像,当得到的窗口置信度在可疑区间时,再进一步对该窗口做LUV颜色空间检测。如果两次检测的加权和分数满足阈值,则判别为行人。通过大量实验表明,该方法在检测速度几乎能达到C4速度的同时,还能在FPPI为0.1时降低约9%的漏检率。; 李新江龚勋李天瑞赵涛熊伟; 关键词：行人检测 C4 置信度

基于点标定的行人检测准确度研究被引量：1: 2017年; 为了提高基于特征点的行人检测方法的检测准确度,提出了一种基于局部二值模式(local binary patterns,LBP)和二进制梯度方向直方图(binary histograms of oriented gradients,BHOG)特征组合和支持向量机分类器(support vector machine,SVM)的行人检测方法。实验结果显示,采用BHOG+LBP组合特征提取方式的错误检测率为0.012,相较于采用单一BHOG特征提取方式的错误检测率降低了33.33%,相较于采用单一LBP特征提取方式的错误检测率降低了40%。; 李昕昕李新江龚勋; 关键词：局部二值模式支持向量机

基于可变模板的Kinect三维人脸标准化: 针对Kinect采集的低精度三维人脸标准化的问题,提出一种基于可变模板的三维人脸标准化算法。该算法根据低精度三维人脸的顶点数,动态确定二维模板大小;然后采用高精度三维数据库未生成二维平均模板,生成过程中首先用ASM快速定...; 傅泽华龚勋; 关键词：KINECT 三维人脸识别; 文献传递

面向光照可变的人脸识别方法被引量：11: 2013年; 传统Retinex算法在侧光严重的情况下难以消除阴影,为此提出一个对数形式的传导函数,取得了很好的光照补偿效果。为提高人脸识别率,将该问题看成一个典型的模式分类问题,提出基于局部二值模式(LBP)特征的支持向量机(SVM)人脸识别方法,使用"一对一"的方法将多类问题转化为SVM分类器可以解决的两类问题,实现了高效的人脸识别。在CMU PIE、AR、CAS-PEAL以及自行采集的人脸库上进行了仿真实验,结果表明该方法能够有效地去除光照影响,相对传统方法具有较优的识别性能。; 李昕昕陈丹许凤娇; 关键词：人脸识别光照局部二值模式支持向量机

三维人脸建模及在跨姿态人脸匹配中的有效性验证被引量：15: 2017年; 针对现有三维人脸采集技术对采集场景存在诸多限制,提出了自由场景下基于多张图像的三维人脸建模技术,并对其进行了有效性验证。首先,提出一个姿态及深度值迭代计算模型,实现了特征点深度值的准确估计;然后,进行了基于多张图像的深度值融合及整体形状建模;最后,将深度迭代优化算法(IPDO)与目前最优的非线性最小二乘法(NLS1_SR)在Bosphorus Database数据集上进行了对比,建模精度提高了9%,所重建的三维人脸模型投影图像与二维图像具有较高的相似度。实验结果表明,在大姿态变化条件下,该识别算法借助三维信息相较于未借助的情况下,其识别率可以提高50%以上。; 李昕昕龚勋; 关键词：三维人脸人脸建模人脸识别多姿态

一种自动的人脸轮廓定位方法被引量：1: 2013年; 人脸分割对人脸识别、人脸三维建模等人脸图像处理问题具有重要意义,而人脸图像往往轮廓边缘模糊、梯度不明显,常规无边缘几何活动轮廓模型通常无法获得理想的分割效果且计算量较大.为实现快速、准确的人脸轮廓定位及分割,将无边缘几何活动轮廓模型和稀疏场数值算法相结合提出了一个改进的算法,并结合人脸检测和数学形态学算子提出一个基于曲线演化的人脸分割方案.实验结果表明,该算法不仅提高了计算效率,还可以有效地检测出局部模糊或分断边界,进化曲线不会断裂,能够获得较好的人脸分割效果.; 李昕昕龚勋夏冉; 关键词：人脸分割人脸轮廓提取水平集

人脸识别背后的数据清理问题研究被引量：2: 2017年; 人脸识别技术在深度卷积神经网络(deep convolution neural networks,DCNN)的快速发展下取得了显著的成就。这些成果主要体现在更深层次的DCNN架构和更大的训练数据库。然而,由大多数私人公司持有的大型数据库(百万级)并不对外公开,即使当前部分开放的大型数据库,因为标注信息过少,无法保证精度,会影响DCNN的训练。本文提出了一种易于使用的多角度清理图像方法来提高数据的准确性:通过人脸检测算法清除掉无法检测到人脸的图像;在清理后的数据集上利用已有模型提取图像特征,并计算相似度,进而统计出一类人脸图像中每一张图像与其他图像不相似的数目,根据改进参数清理数据。实验表明,清理后的数据库训练模型在LFW和Youtube Face数据集上测试的精度得到了提升,使用较小规模数据集情况下,在LFW数据集上取得了99.17%的准确率,在Youtube Face数据集也达到了93.53%的准确率。; 夏洋洋龚勋洪西进; 关键词：人脸识别大型数据库

一种基于非残差估计线性表示模型的人脸识别被引量：1: 2014年; Dantzig selector利用样本与残差之间的相关向量的L!范数来约束线性表示模型,为了克服传统的线性表示在处理表示残差时依赖于一个对残差特定的似然估计这一缺陷将这样一种处理残差的思路用于人脸识别,提出了一种基于Dantzig selector模型的人脸识别算法,并对Dantzig selector的一种有效的求解方法进行研究。在常用人脸库上实验表明,基于Dantzig selector人脸识别算法在不需要对残差进行估计的情况下也能取得了很好的识别效果。; 刘训利龚勋王国胤; 关键词：残差似然估计人脸识别

二维及三维多模人脸数据库构建被引量：4: 2017年; 基于图像的二维人脸识别技术日趋成熟,但仍受光照、姿态和表情等变化的影响。利用三维人脸模型提高人脸识别性能并将其应用于实际成为近几年学术界的研究趋势。本文提出了SWJTU-MF多模人脸数据库(SWJTU multimodal face database,SWJTU-MF Database),包含200个中性表情中国人的4种人脸样本数据,包括可见光图像、二维视频序列、三维人脸(高精度)和立体视频序列。本文首先分类介绍现有的三维人脸识别算法,然后概述相关的多模人脸数据库,接着提出SWJTU-MF多模人脸数据库,并说明数据库的采集装置、采集环境、采集过程及数据内容,随后简要展示数据标准化过程。最后讨论本数据库面向的应用研究,并给出SWJTU-MF建议的评测协议。; 傅泽华龚勋李天瑞; 关键词：三维人脸人脸识别人脸重建视频序列

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