江南大学物联网工程学院智能系统与网络计算研究所
- 作品数：19 被引量：69H指数：5
- 相关作者：王德江柴先涛李文静刘军徐永存更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 协同表示下显著特征块筛选的人脸表情识别
- 2017年
- 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.
- 张淮张淮王念兵吴秦
- 关键词：表情识别低分辨率
- 灰度级信息的目标边界精确周长估算被引量：3
- 2014年
- 目的针对图像目标边界不连续或具有模糊性导致的目标周长无法精确估算这一问题,结合边界跟踪,提出一种基于灰度级信息的目标边界精确周长估算方法。方法该方法利用目标边界的灰度级信息,同时结合边界跟踪得到的内外边界来估计目标图像的边界周长,从而提高边界周长估计的精确性和鲁棒性。为了获得目标物体真实周长,实验采用人工合成图像。结果实验应用所提方法和3种传统周长估算方法分别计算合成目标对象的周长,并与真实周长比较。为了验证所提方法的有效性和鲁棒性,实验中对目标对象的边界进行不同程度的加厚模糊化;并在边界加入噪声,使边界不连续。当边界变得复杂时,本文所提方法的优势得到极大体现。结论实验结果表明,在边界模糊和边界不连续的情况下,本文所提的算法具有更好的适应性和稳定性。
- 吴秦周琪梁久祯
- 基于Steiner点的移动目标遮挡恢复方法
- 2015年
- 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.
- 徐永存梁久祯王德江
- 关键词：特征点遮挡处理
- 基于曲率的全仿射曲线图像配准被引量：1
- 2016年
- 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。
- 柴先涛梁久祯稂龙亚
- 关键词：曲率仿射不变
- 基于聚类信息的活动轮廓图像分割模型被引量：11
- 2015年
- 基于传统Chan-Vese(CV)模型,结合图像聚类信息,提出一种有效的活动轮廓模型图像分割方法.该方法首先改进CV模型的能量泛函,考虑图像的梯度信息,提高图像分割的精确度.其次在能量泛函中添加图像的聚类信息系数K,并使用图像的聚类信息实现对水平集轮廓曲线的自动初始化.在分割处理彩色图像时,为提高分割效率,对彩色RGB图像的三通道进行加权处理.最后为能量泛函添加正则项,避免水平集的重新初始化,完成对灰度图像及彩色图像的快速精确分割.实验表明该方法的有效性.
- 李敏梁久祯廖翠萃
- 关键词：CHAN-VESE模型水平集方法K-MEANS聚类图像分割
- 基于K近邻的增量式聚类算法被引量：4
- 2019年
- 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。
- 樊路钱雪忠姚琳燕
- 关键词：K近邻增量聚类
- 判别性完全局部二值模式人脸表情识别被引量：14
- 2017年
- 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%。
- 周宇旋吴秦梁久祯王念兵李文静
- 关键词：表情识别最近邻
- 核典型相关分析特征融合方法及应用被引量：4
- 2016年
- 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。
- 许洁梁久祯吴秦李敏
- 关键词：核函数核典型相关分析人脸识别
- 基于聚类信息的活动轮廓图像分割模型
- Chan-Vese(CV)模型是图像分割中的经典模型,针对传统CV 模型收敛速度慢,对弱边界图像分割效果不理想等问题,提出一种考虑图像边界梯度信息,及图像聚类信息的活动轮廓模型图像分割方法。首先改进传统CV 模型的能量泛...
- 李敏梁久祯廖翠萃
- 关键词：CHAN-VESE模型水平集方法K-MEANS聚类图像分割
- 隶属度修正类模糊C-均值聚类算法的对比分析被引量：1
- 2016年
- 为了更深入的对模糊C-均值聚类算法进行研究,从提高算法的收敛速度角度着手,总结归纳了以RCFCM、S-FCM、PIM和FCMα等算法为代表的隶属度修正类模糊C-均值聚类算法,跟踪阐述了其研究进展.为了展现算法的全貌,从不同参数和不同模糊指数等角度实验分析了各算法的性质和特点.根据实验分析结果,为其后续研究指明了方向.上述工作将为FCM算法的进一步研究提供有益的参考.
- 郭华峰梁久祯潘修强
- 关键词：模糊聚类
