国家自然科学基金(60772097)
- 作品数：10 被引量：80H指数：4
- 相关作者：周越袁泉杜春华吴证杨晓超更多>>
- 相关机构：上海交通大学中国航天科工集团公司华夏银行更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国航空科学基金更多>>
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- 用于红外弱小点目标图像的超分辨增强技术被引量：1
- 2011年
- 提出了一种适用于红外弱小点目标增强的超分辨重建技术.为实现这一目标,首先引入基于图像稠密描述的特征流场,然后将计算得到的高精度流场用于相邻帧配准,通过图像融合和不断迭代得到高分辨重建图像.实验表明,对图像进行超分辨处理后,弱小目标的分辨率可以得到有效增强,局部信噪比可以得到提升,复杂背景可以得到抑制.
- 牛志彬周越施鹍
- 关键词：红外图像弱小目标超分辨重建
- 基于图像稀疏表示的红外小目标检测算法被引量：44
- 2011年
- 基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背景和目标的表示系数有着显著的差异,最后通过一个量化指标来判别该子图像块是否含有小目标,实验结果证实了所提方法的有效性.
- 赵佳佳唐峥远杨杰刘尔琦周越
- 关键词：红外小目标目标检测
- 采用粒子群优化粒子滤波的红外目标提取算法被引量：4
- 2010年
- 提出了一种新的基于粒子群优化粒子滤波(PSOPF)的红外目标提取算法,将红外目标提取阈值的计算问题看作系统状态估计问题.在粒子滤波的框架下,建立了关于灰度—方差加权信息熵和像素点灰度值的阈值状态空间,建立了基于粒子群优化算法思想的系统状态转移模型,建立了基于红外目标提取效果评价函数的系统观测模型,它有效综合了红外图像中灰度、信息熵、梯度、像素点的空间位置等信息.最后,以粒子的加权平均估计目标提取的阈值.实验结果表明,该方法是有效且稳健的.
- 周越毛晓楠
- 关键词：粒子滤波粒子群优化
- 基于增强步态能量图和Gabor特征的辨别共同向量身份识别被引量：1
- 2008年
- 提出了一种通过统计行走模式的动态信息进行步态识别方法.对代表每一类的步态能量图像(GEI)进行方差分析,以求得动态权值掩模(DWM).通过DWM对原始GEI进行动态和形状信息的增强,以获得新的步态表征EGEI.为增加可辨识信息,使用一组Gabor小波对EGEI进行卷积,然后采用辨别共同向量分析(DCV)将高维卷积结果在低维空间表示.通过使用简单的分类策略在USF步态数据库上的对比实验,证明了本方法对识别性能提高的有效性.
- 杨晓超周越张一署光王力
- 关键词：步态识别GABOR特征
- 一种新的多视角人脸跟踪算法被引量：1
- 2010年
- 为了对复杂场景中的多视角旋转人脸进行精确跟踪,提出了一种基于子空间特征模型的多视角人脸跟踪算法.该算法根据不同的人脸姿态建立多个离线人脸模型并自动进行在线学习,同时,针对人脸跟踪提出了新的自适应粒子滤波框架,确定人脸状态.实验结果表明,该算法能够准确跟踪多视角变尺度人脸,并实时分辨人脸姿态,对人脸的旋转、尺度变化以及环境影响不敏感,具有很强的鲁棒性和精确性.
- 马波周越
- 关键词：计算机视觉子空间自适应粒子滤波
- 基于Gabor相位谱和流型学习的步态识别方法被引量：6
- 2009年
- 提出了一种有效的基于步态能量图像的身份识别方法.首先生成合成步态能量图像(GEI)丰富训练集样本数量.然后利用在以前文献中被忽略的具有良好识别性能的Gabor相位信息作为身份特征,并采用流型学习算法保局影射(LPP)将此高维数据在低维空间表示.通过使用简单的分类策略在USF步态数据库上进行对比实验,结果表明本方法的正确识别率优于现有其他的自动步态识别算法.
- 杨晓超周越署光张田昊
- 关键词：步态识别
- 彩色图像人脸特征点定位算法研究被引量：17
- 2008年
- 本文提出了一种基于复合局部信息模型的改进Active Shape Model(ASM)算法,并进一步提出了基于人脸特征点Gabor小波特征降维分类的特征点搜索方法,对改进ASM的结果进行精确校正,达到鲁棒精确定位特征点的目的.本文首先对经过Adaboost检测的彩色图像人脸区域进行光照补偿,然后根据眼睛和唇色的色度特性定位双眼和嘴唇中心位置,从而得到较好的人脸特征点的初始位置.在特征点位置搜索中,本文结合肤色概率信息对ASM方法进行了改进,从而提高了仅基于灰度梯度信息的传统ASM方法的鲁棒性和准确性.最后选取改进ASM搜索后的某些特征点一定领域内梯度值较高的点,提取其Gabor小波特征,通过线性判别式分析法(Linear Discriminant Analysis)和最近邻分类法对其进行分类,搜寻最符合训练样本Gabor特征的点作为最佳位置点,修正了ASM的搜索结果,使得搜寻结果更加精确.
- 吴证周越杜春华袁泉戈新良
- 关键词：人脸特征点定位GABOR特征最近邻分类
- 结合主元成分分析的受限玻耳兹曼机神经网络的降维方法被引量：7
- 2008年
- 介绍一种能够有效地获取数据本质的基于受限玻耳兹曼机(RBM)神经网络的降维(RBMNNBDR)方法,并结合主元成分分析法(PCA),提出了一种新颖的复合特征降维方法,即PCA-RBMNNBDR.结合人脸研究的几个应用示例,通过实验对PCA-RBMNNBDR、RBMNNBDR和线性判别式分析(LDA)方法进行比较.结果表明,PCA-RBMNNBDR方法在人脸图像降维和分类方面有更好的效果,其分类正确率高于RBMNNBDR和LDA方法.
- 吴证周越杜春华袁泉
- 关键词：神经网络降维
- 基于粒子滤波多视角变尺度视频人脸的实时跟踪
- 2010年
- 提出了一种新的可在复杂环境下,人脸方向、姿态、尺度都有很大变化时,仍能够稳健跟踪的视频跟踪人脸的算法框架。该算法框架很好地结合了人脸检测器和粒子滤波的优点,利用人脸基本模型和特定模型,建立多视角人脸跟踪器,并使用实时跟踪结果,不断对多视角人脸模型进行在线学习,很好地克服了在传统视频跟踪过程中,由于人脸的旋转、尺度变化所造成的漂移甚至失败。实验结果表明,该算法对人脸的旋转、尺度变化、环境影响不敏感,具有很强的鲁棒性和精确性。
- 马波周越
- 关键词：REALADABOOST粒子滤波贝叶斯网络
- 基于外观模型粒子滤波稳健视觉的跟踪算法
- 2010年
- 提出了一种基于目标外观模型的粒子滤波跟踪算法,即在粒子滤波跟踪算法中,提出的外观模型作为目标的视觉特征的描述方法来建立目标模板。与常用的颜色直方图不同,提出的外观模型不仅有目标的颜色信息,同时还保留了像素的空间信息。由于自身的持续更新机制,即使在经历长时间的跟踪过程之后,该外观模型仍然能有效的作为当前帧的候选目标的参照模板。基于以上特点,本跟踪算法在目标的大小、方位、旋转角度发生较大变化或背景对前景目标有大面积遮挡的情况下,也能十分稳健的跟踪目标。在多目标的跟踪应用中,本算法结合目标层次划分的技术,能够有效的处理多个目标之间相互遮挡的棘手问题。实验结果证明,与基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法相比,本算法具有更好的鲁棒性。
- 彭甜周越
- 关键词：粒子滤波遮挡
