国家自然科学基金(61175121)
- 作品数：9 被引量：19H指数：3
- 相关作者：杜吉祥程小刚张国亮王箭叶永青更多>>
- 相关机构：华侨大学南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金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更多>>
- 群签名综述被引量：10
- 2013年
- 综述了群签名的定义与安全模型的演化、当前主流的基于ROM模型与标准模型的群签名方案及其构建技巧与方法,并进行了比较;讨论了当前实现群签名成员撤销这一重要操作的主要方法,探讨了与群签名相关并有时容易混淆的一些密码系统概念。最后提出了群签名进一步的研究方向。
- 程小刚王箭杜吉祥
- 关键词：群签名匿名性可追踪性
- Robust feature learning for online discriminative tracking without large-scale pre-training被引量：1
- 2018年
- Jun ZHANGBineng ZHONGPengfei WANGCheng WANGJixiang DU
- 采用共享空间稀疏表示的单幅图像超分辨率方法
- 2018年
- 基于高分辨率图像与其对应的低分辨率图像在转换到特定空间后有高度关联性的假设,提出一种基于共享空间稀疏表示的单幅图像超分辨率方法.该算法应用典型相关分析建立图像块对之间的联系,稀疏正则项刻画理想图像在过完备字典下的稀疏表示.实验结果表明:文中方法改善了算法执行速度,消除了图像主要边缘处的模糊与伪影,增强了图像重建质量.
- 张建彭佳林杜吉祥
- 关键词：超分辨率
- 基于视觉表情分析的交互式表情机器人系统研究被引量：2
- 2017年
- 针对表情机器人双向情感交互的需求,从系统集成的角度提出了一种综合表情分析、识别及交互动作映射的表情机器人系统建模方案.首先,以开源Fritz仿人头部机器人为基础,通过扩展语音、视觉等功能模块,构建了表情机器人多通道情感表达映射模型.其次,为实现表情机器人与操作者的自然交互,提出以视觉分析处理作为情感分析及交互操作的核心,采用类Haar特征级联分类算法进行人脸自动定位检测,利用对光照和人脸姿态变化不敏感的Gabor特征作为情感表情特征并实施空域降采样.针对传统特征脸检测方法样本间分布不合理问题,提出结合类内PCA分析、能量维数及特征重构来筛选特征向量,并张量成特征空间完成表情的分类识别.最后,在JAFFE库及实时视频图片上进行的测试结果证实了该系统建模方案的可行性和有效性.
- 张国亮赵竹珺杜吉祥王展妮王田
- 关键词：表情机器人GABOR特征特征脸主成分分析
- 多视平均幅值SAR图像的拖尾Rayleigh先验模型的参数估计(英文)被引量：1
- 2012年
- 本文提出了多视平均幅值合成孔径雷达(SAR)图像的拖尾Rayleigh先验模型的参数估计方法。首先,本文通过对数变换把SAR图像的乘性模型变为加性形式;其次,本文使用负数阶矩理论,推导出真实图像的对数变换的期望和方差;最后,本文基于斑点的对数变换的高斯近似,获得了斑点的对数变换的期望和方差。所提估计方法具有解析的表达式,便于实现。Monte Carlo仿真和真实SAR图像的参数估计实验表明,所提方法可以有效的从多视平均幅值SAR图像估计出拖尾Rayleigh先验模型的参数。
- 孙增国
- 关键词：参数估计MONTE
- 弱标定冗余特征机器人视觉伺服方法研究
- 2013年
- 为克服机器人视觉伺服系统对标定精度的依赖性,提出一种弱标定条件下基于冗余特征的机器人视觉伺服控制方法.该方法无需3D重构,直接以冗余图像特征作为反馈信息建立伺服控制器.鲁棒的特征提取算法确保了伺服系统能够在复杂的环境快速稳定地提取伺服特征.针对图像视觉伺服系统中需具有足够敏感度的要求,结合视觉特征的前期处理,提出一种新的敏感性校验准则,提高了系统的敏感性以及对环境的适应性.试验分析结果表明,该方法对标定误差和深度估计误差具有鲁棒性.
- 张国亮
- 关键词：条件数
- 使用稀疏约束非负矩阵分解算法的跨年龄人脸识别被引量：4
- 2012年
- 人脸识别技术中除光线、姿态、表情因素外,由于年龄变化而导致的人脸形状和纹理上的变化会极大程度地影响人脸识别系统性能.对此,提出了一种使用稀疏非负矩阵分解算法来实现人脸老化模拟,然后将此方法应用于具有年龄跨度的人脸识别上,通过模拟虚拟样本来增强识别效果.实验结果表明,年龄跨度对人脸识别的确有较大的影响;当系数矩阵保持稀疏时,非负矩阵分解算法具有更强的特征提取能力;经过老化模拟增加虚拟样本后,其纹理老化效果明显地提高了跨年龄段的人脸识别的性能.
- 杜吉祥翟传敏叶永青
- 关键词：人脸识别非负矩阵分解算法
- 基于非线性重构模型的植物叶片图像集分类方法
- 2017年
- 提出一种基于非线性重构模型的植物叶片图像集的分类识别方法。该方法首先使用高斯受限玻尔兹曼机(GRBMs)通过非监督预训练来初始化模型的权值;然后针对每一个植物叶片图像集用初始化的模型训练得到一个特定的模型;最后根据测试样本的最小重构误差和测试样本集的最多投票策略来判定测试样本集的类别。该方法通过图像预处理来处理图像,避免了图像在缩放时发生形变,并采用基于k-means的特征提取方法来提取植物叶片图像特征。实验结果表明,该方法能够准确地对植物叶片图像集进行分类识别。
- 刘孟南杜吉祥
- 关键词：图像预处理
- K+L次条件群签名:概念与构建被引量：3
- 2013年
- 为实现数字签名在匿名性与可追踪性之间更多、更好的均衡,在原有K次条件群签名的基础之上,提出了一种新的数字签名概念:K+L次条件群签名,可广泛应用于电子货币、电子投票及匿名认证等领域。给出了K+L次条件群签名的定义与安全性需求,并在原有K次条件群签名构建的基础之上,在随机预言模型(ROM)下,基于d-BDH、q-SDH及DDH等数学假设构建了一个具体的安全K+L次条件群签名方案。
- 程小刚杜吉祥
- 关键词：匿名性可追踪性群签名环签名匿名认证
