江西省教育厅科学技术研究项目(GJJD9296)
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
- 相关作者：谢志华方志军伍世虔杨寿渊卢宇更多>>
- 相关机构：江西科技师范学院江西财经大学南昌工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 图像质量快速盲检测及其在视觉系统中的应用被引量：1
- 2010年
- 提出了一种新的图像质量快速盲检测方法,以锐利度作为图像质量准则,而锐利度可以归结为图像的模糊特性,并由边缘信息估计得到。为了提高系统效率,采用边缘对比度的估计方法,并以边缘对比度作为边缘锐利度的判据准则。分析了邻近边缘的相互影响,因而只需从有限的边缘点来提取出合理的线扩展函数(LSF),进而得到模糊参数。在LSF计算中,采用一种新的插值计算方法。实验结果表明:当图像不是特别模糊时,测量结果是准确的。
- 伍世虔谢志华方志军
- 关键词：边缘检测
- 分块PCA加权与FLD结合的血流图红外人脸识别方法被引量：5
- 2009年
- 传统红外人脸识别方法都是基于全局特征的识别方法,为了充分利用人脸的局部特征,提出一种基于血流图的分块PCA+FLD的红外人脸识别方法.通过血流模型把红外温谱图转换成血流图,能够利用人体的生物特征增加样本之间的类间距,并减少样本之间类内距.基于各个分块的类间距与类内距比值大小(RD),分块PCA加权可以自适应地提取更适合识别的人脸局部特征,同时还可以缓解Fisher线性判别的小样本问题(零空间问题).实验表明,分块PCA+FLD并不会减少整体特征提取中有用识别信息的提取,而且可以突出局部特征对识别贡献,提高本方法的识别率.
- 谢志华伍世虔方志军杨寿渊卢宇
- 关键词：红外人脸识别血流图分块PCA
- 基于血流图的小波域分块DCT+FLD红外人脸识别方法被引量：4
- 2009年
- 为了从生物特征角度同时结合人脸的局部特征和整体特征提高红外人脸的识别性能,提出了一种基于血流图的小波域分块DCT+FLD(Fisher线性判别)红外人脸识别方法。首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后用小波变换对人脸血流图像做两级小波分解,再对低频子带进行分块并对每个分块进行DCT变换,提取部分变换后的系数作为子块的特征值,对这些子块的特征值构成的组合特征值从整体上做Fisher线性分析,得到特征子空间,最后根据欧氏距离和三阶近邻分类器进行识别,得到最终的识别结果。实验表明,同基于传统PCA+FLD,DCT+FLD以及DWT+PCA+FLD方法相比,所提出的方法得到了更好的识别效果。
- 谢志华伍世虔方志军
- 关键词：血流图红外人脸识别
- 基于分块DCT+FLD加权的血流红外人脸识别方法被引量：1
- 2010年
- 为了充分利用人脸的局部特征,提出了一种基于分块DCT和分块FLD相结合的人脸识别方法。该方法首先利用血流模型把红外温谱图转换成血流图,得到更加稳定的人脸生物特征。然后为了缓解小样本问题和充分利用图像的局部鉴别信息,对血流图做分块DCT和分块FLD,最后为了利用整体的统计特征,提出了基于欧式距离的Fisher加权准则,对分块特征加权得到最终的识别。实验结果表明,相比于传统的基于整体特征的识别方法(PCA+FLD),该方法得到了较好的识别结果。
- 谢志华王征孜何翠群罗桂华甘贇
- 关键词：红外人脸识别血流图分块DCT
