国家自然科学基金(60802047)
- 作品数：31 被引量：90H指数：5
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- 相关机构：杭州电子科技大学安徽工业大学总参谋部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省科技计划项目浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信自然科学总论理学更多>>
- 基于SVM特征层融合的集成性身份识别模型被引量：3
- 2013年
- 多生物特征融合识别是提高身份识别性能的有效方法,提出一种基于特征层融合的识别模型。以人脸与虹膜为例,首先对这两种图像分别进行预处理,然后对人脸采用PCA、Fisherface方法,对虹膜采用小波变换、多通道Gabor滤波方法,进行特征提取得到各自的初始特征向量,由此生成融合特征向量,最后利用SVM对融合特征向量进行分类,实现特征层融合识别。仿真实验结果表明,同等条件下,该融合方法的识别效果优于常见识别方法。
- 周伟芳叶学义何文韬刘一锐
- 关键词：SVM特征层融合生物特征识别
- 图像场方向导数的局部区域重建被引量：3
- 2014年
- 目的目前图像修复的研究是以人眼不能察觉为目标,注重视觉效果而不追求重建的准确性。本文提出一种能准确重建图像缺损边缘的重建算法。方法采用稳定场作为图像局部纹理的数学物理描述,提出基于点源影响函数的图像局部区域重建模型,该模型针对每一个缺损点,计算周围各已知点对它的影响,以期较为准确地重建该点;并根据该场中的方向导数,分析各已知点与缺损点的差异性及相似性,确定一种点源影响函数的计算方法,以实现该重建模型。结果实验结果表明所提算法与传统修复算法相比,对图像边缘及纹理细节的重建更加清晰,同时保持了较好的整体视觉效果;且重建过程无迭代计算,具有较高的效率。结论实验结果表明,该算法在重建效率和准确重建方面均取得了较好的成果。
- 叶学义齐珍珍何志伟李汪兵
- 基于整体变分模型的图像修复算法仿真实现
- 2012年
- 为了提高受损数字图像修复质量,将整体变分模型用于图像修复。采用Matlab编程工具对修复过程进行了仿真实现,克服了直接求解偏微分方程的困难。发现随着迭代次数的增加,被修复区域接近原图质量,当受损区域较小且受损区域灰度梯度不大时,看不出明显的修复痕迹。仿真实验结果表明,该算法复原图像的视觉质量好,算法收敛快,特别适合于线状裂痕的图像修补。
- 钱宗峰王星全王文交
- 关键词：整体变分图像复原偏微分方程
- 基于两次DCT变换的图像数字水印算法被引量：1
- 2010年
- 提出一种基于两次DCT变换的数字水印策略,该方法在对图像先进行一次整体DCT变换后,对变换后的局部中低频DCT系数矩阵再做一次DCT变换,将水印信息隐藏在第二次DCT变换后的系数中。实验表明:该方法实现简单,具有较好的稳健性,能有效地抵抗噪声、JPEG有损压缩、裁剪、缩放、滤波等干扰。
- 周建钦上官成
- 关键词：信息隐藏数字水印DCT稳健性
- 基于改进Faster R-CNN的小尺度行人检测被引量：17
- 2020年
- 为提高小尺度行人检测的准确性,提出一种基于改进Faster R-CNN的目标检测方法。通过引入基于双线性插值的对齐池化层,避免感兴趣区域池化过程中两次量化操作导致的位置偏差,同时设计基于级联的多层特征融合策略,将具有丰富细节信息的浅层特征图和具有抽象语义信息的深层特征图进行通道叠加,从而解决小尺度行人在深层特征图中特征信息缺乏的问题。在INRIA和PASCAL VOC2012数据集上的实验结果表明,在小尺度行人检测效率相同的情况下,该方法相比基于Faster R-CNN的检测方法平均精确率均值分别提高了17.58%和23.78%。
- 陈泽叶学义钱丁炜魏阳洋
- 基于视觉显著性的毫米波隐匿物品检测算法
- 2022年
- 针对毫米波图像中隐匿物品与人体灰度差异小、形状多变的问题,提出了一种基于视觉显著性的隐匿物品检测算法。该算法在双边滤波后,结合OTSU和形态学运算完成预处理以获得人体区域,再根据频域显著性计算定位前景,经背景抑制后生成显著图完成检测。实验数据表明,所提算法与典型的主动式毫米波成像检测算法相比,检出率分别提高5.87%和9.08%,有更好的检测性能。
- 张珂绅郭文风王鹤澎叶学义
- 关键词：视觉显著性阈值分割
- 离散余弦变换的一种推广
- 2009年
- 离散余弦变换(DCT)在数字信号、图像处理、频谱分析、数据压缩和信息隐藏等领域有着广泛的应用.推广离散余弦变换,给出一个包含三个参数的统一表达式,并证明在许多情形新变换是正交变换.最后给出一种新型离散余弦变换,并证明它是正交变换.
- 周建钦
- 关键词：离散余弦变换
- 基于非凸低秩分解判别的叠加线性稀疏人脸识别被引量：9
- 2019年
- 目的针对因采集的人脸图像样本受到污染而严重干扰人脸识别及训练样本较少(小样本)时会由于错误的稀疏系数导致性能急剧下降从而影响人脸识别的问题,提出了一种基于判别性非凸低秩矩阵分解的叠加线性稀疏表示算法。方法首先由γ范数取代传统核范数,克服了传统低秩矩阵分解方法求解核范数时因矩阵奇异值倍数缩放导致的识别误差问题;然后引入结构不相干判别项,以增加不同类低秩字典间的非相干性,达到抑制类内变化和去除类间相关性的目的;最后利用叠加线性稀疏表示方法完成分类。结果所提算法在AR人脸库中的识别率达到了98. 67±0. 57%,高于SRC(sparse representation-based classification)、ESRC(extended SRC)、RPCA(robust principal component analysis)+SRC、LRSI (low rank matrix decomposition with structural incoherence)、SLRC (superposed linear representation based classification)-l1等算法;同时,遮挡实验表明,算法对遮挡图像具有更好的鲁棒性,在不同遮挡比例下,相比其他算法均有更高的识别率。在CMU PIE人脸库中,对无遮挡图像添加0、10%、20%、30%、40%的椒盐噪声,算法识别率分别达到90. 1%、85. 5%、77. 8%、65. 3%和46. 1%,均高于其他算法。结论不同人脸库、不同比例遮挡和噪声的实验结果表明,所提算法针对人脸遮挡、表情和光照等噪声因素依然保持较高的识别率,鲁棒性更好。
- 叶学义罗宵晗王鹏陈慧云
- 关键词：人脸识别字典学习
- 多层AR-LBP与WLD特征融合的SA-CRC人脸识别被引量：1
- 2019年
- 针对非对称局部二值模式(AR-LBP)提取的人脸特征有限,以及协同表示分类(CRC)人脸存在的类间干扰,提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子(WLD)特征进行补充,并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰。提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联,与从原图像提取的WLD特征级联得到多层AR-LBP与WLD融合特征,采用稀疏增强的协同表示分类(SA-CRC)完成人脸分类。在ORL、Yale和GT公开人脸库上,提出的多层AR-LBP与WLD特征融合算法与AR-LBP特征提取算法、WLD特征提取算法以及多层LBP与HOG特征融合算法相比,识别正确率提高了0.7%~42.6%;当利用SA-CRC取代CRC后,识别正确率进一步得到提高。
- 叶枫叶学义罗宵晗陈泽
- 多尺度稳定场GAN的图像修复模型
- 2023年
- 近年来生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)已经展示了它在图像修复任务中修复大面积缺失区域并生成合理语义结果的潜力,但现有方法经常忽略缺失区域的语义一致性和特征连续性,并对不同尺度特征的感知能力不足,因此提出一种基于多尺度稳定场GAN的图像修复模型.该模型的生成单元汲取了U-Net的特点,将稳定场算子嵌入到跳跃连接中以填充编码器特征图中的缺失区域,保持了缺失区域的语义一致性和特征连续性;然后通过多尺度融合计算逐步加强经稳定场算子填充缺失区域的特征图的传递,使得跳跃连接传递的信息不再来自单一的特征图,让模型能够感知高层特征的语义信息.在人脸和自然场景等数据集上的实验结果表明,该模型优于其他的经典图像修复方法.
- 叶学义曾懋胜孙伟杰王凌宇赵知劲
- 关键词：图像修复多尺度融合
