公安部应用创新计划(2010YYCXCQSJ074)
- 作品数：5 被引量：35H指数：4
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- 相关机构：重庆大学重庆电子工程职业学院更多>>
- 发文基金：重庆市科技攻关计划公安部应用创新计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于改进局部敏感散列算法的图像配准被引量：11
- 2011年
- 为实现图像间的快速准确配准,在局部敏感散列(LSH)算法基础上,提出一种高效的高维特征向量检索算法—改进的LSH(ELSH)算法用以图像特征间的检索配对,从而实现图像间的配准。该配准算法首先采用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点并进行描述,得到图像的高维特征向量。然后,根据随机选择的若干子向量构建哈希索引结构,以缩减构建索引数据的维数和搜索的范围,从而缩短建立索引的时间。最后,根据数据随机取样一致性(RANSAC)剔除错误点。实验结果表明,与BBF(Best-Bin-First)和LSH算法相比,ELSH算法不但提高了匹配点对的准确性同时也缩短了匹配时间,其特征匹配时间分别减少了49.9%和37.9%。实验表明该算法可以快速、精确地实现图像间的配准。
- 龚卫国张旋李正浩
- 关键词：尺度不变特征变换
- 一种仿生的人脸不变特征提取方法被引量：7
- 2011年
- 为了提高基于子空间算法的人脸识别的识别率,提出一种仿生的人脸不变特征提取方法。通过模拟初级视皮层（V1）的信息处理机制,构建一个二层结构的分层网络提取人脸图像的不变特征。网络的第1层模拟V1简单细胞的功能,通过稀疏编码方法学习获得一组类似V1简单细胞的滤波器,利用该组滤波器提取图像的光照不变特征;第2层模拟V1复杂细胞的功能,通过局部极大值运算对第1层的输出在空间和尺度邻域内进行合并,得到对光照、表情、轻微姿态变化和面部局部细节变化具有鲁棒性的人脸不变特征。以此不变特征代替原始人脸图像作为子空间算法的输入,从而提高识别率。在FERET和ORL人脸库上的实验表明,相对于直接使用子空间算法,方法将识别率提高了4.95%~20.35%。
- 杜兴龚卫国张睿
- 关键词：人脸识别分层网络
- 核保局鉴别分析人脸识别算法被引量：10
- 2010年
- 针对人脸图像的高维、非线性特性,本文结合核函数和鉴别保局投影分析,提出了一种新的非线性子空间特征提取方法——核保局鉴别分析(kernel locality preserving discriminant analysis,KLPDA)。该算法首先利用核函数将输入空间内线性不可分的人脸样本通过非线性映射投影到高维特征空间,以增强样本的可分性,然后在该特征空间内通过保局鉴别分析算法寻求保持样本局部近邻结构的鉴别特征。实验结果指出,在ORL和UMIST人脸图像库上KLPDA的识别结果相较于其对应的线性方法(LPDA)分别高出6.16%和3.48%,而相较于其他几种典型的核方法(KPCA、KFDA和KCLPP)的最高识别率也分别高出1.28%和2.60%,验证了本文提出方法的有效性。
- 辜小花龚卫国杨利平李伟红
- 关键词：核方法子空间方法特征提取人脸识别
- 有监督图优化保局投影被引量：8
- 2011年
- 研究了保局投影中近邻图的构造及更新问题,提出了一种有监督图优化保局投影(SGoLPP)特征提取方法,并应用于人脸识别。不同于传统的保局投影(LPP)算法预先设定权值矩阵并通过一次优化求解投影矩阵,SGoLPP将权值矩阵作为学习项引入到目标函数,通过交替迭代更新逐步获得最优权值矩阵和最优投影矩阵。同时,通过引入类别信息,始终对同类样本点对的权值进行更新,有效地抑制了异类样本的干扰。在UCI模拟数据集上,SGoLPP在较少的迭代次数下获得了更好的聚类和分类效果。在Yale,UMIST和CMU PIE人脸库上,SGoLPP的平均识别率比LPP、有监督保局投影(SLPP)和图优化保局投影(GoLPP)分别高出26.6%、4.8%和8.8%。实验显示本文提出的SGoLPP算法在样本可分性与鲁棒性方面具有优势,可有效地提取人脸特征。
- 辜小花龚卫国杨利平
- 关键词：有监督学习保局投影特征提取人脸识别
- 基于特征子模式典型相关分析的热释电红外信号识别被引量：1
- 2011年
- 为使现有热释电红外(PIR)探测器具有识别检测区域内红外辐射源的功能,提出一种基于典型相关分析(CCA)特征融合的人体和非人体PIR信号识别方法。该方法首先提取PIR信号的频谱和小波包熵特征,然后对频谱进行子模式划分,并分别与小波包熵特征进行CCA融合,把融合后的结果作为判别信息,从而实现了特征融合且消除了特征之间的信息冗余。最后通过多数投票方式融合判别结果。作为子模式CCA特征融合的一种特殊情况,文中分析了特征与自身子模式特征CCA融合的分类性能。实验结果表明,当频谱分为5个子模式时,能有效地对人体和非人体红外辐射源进行识别,识别率可达95.2%,比直接采用频谱与小波包熵CCA融合的识别率提高了2.7%。而采用小波包熵与自身子模式特征CCA融合的识别率最高为90.7%,比单独采用小波包熵的识别率提高了2.3%。
- 龚卫国王林泓贺莉芳
