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基于肌肉模型的人脸表情动画合成方法: 本发明提供了一种基于肌肉模型的人脸表情动画合成方法，包括下述步骤：(1)确定受影响区域；(2)构造受影响区域点的位移函数；(3)计算受影响区域点的新位置；(4)根据受影响区域点的新位置生成人脸表情动画。所述受影响区域包括...; 冯国灿熊钊隆陈伟福杨关; 文献传递

基于局部二值模式和辨识共同向量的步态识别被引量：8: 2013年; 最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,局部二值模式(LBP-Local Binary Pattern)能很好地提取局部信息,所以利用局部二值模式(LBP)来提取步态能量图(GEI)的局部特征并用于识别。首先,为了更好地提取局部信息,把步态能量图(GEI)分块,提取各个子块上的LBP特征,然后把各子块在特征层进行融合,得到整个步态能量图(GEI)的特征表达;同时为了更好地挖掘步态能量图(GEI)的信息,对LBP模式进行了扩展。由于得到的LBP特征维数较高,利用具有降维和良好识别能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对步态能量图的LBP特征进行维数约减并增加类间距离。最后,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。将该算法在CASIA数据库上进行了试验,并取得了较高的正确识别率。; 刘志勇冯国灿陈伟福; 关键词：步态能量图局部二值模式维数约减步态识别

人脸图像属性编辑方法、系统、计算机设备及存储介质: 本发明公开了人脸图像属性编辑方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法通过由编码器获取待编辑图像，将待编辑人脸图像解耦表征为隐表示，该隐表示中包含若干个表示人脸属性的隐单元；提取待编辑隐单元后，根据预设条件调整该待编辑隐单...; 李德芳陈伟福冯国灿; 文献传递

判别割(Dcut)的图像分割及其快速分割算法被引量：4: 2012年; 谱聚类算法在模式识别和图像分割中得到了广泛应用。谱聚类算法能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解。采用一个新的谱聚类算法Dcut进行图像分割。Dcut完全满足聚类算法的一般准则:类内样本间的相似度大,类间样本的相似度小,因此Dcut在图像分割方面比Ncut具有更好的分组性能。为了克服Dcut分割速度慢,提出基于子空间的Dcut(SDcut)和基于分块的SDcut(BSDcut)两种快速算法。SDcut和BSDcut这两种快速算法具有Dcut的分组性能的同时,降低了分割图像的计算复杂度。通过对纹理图像和真实图像的分割,验证了新算法的有效性。; 邹小林陈伟福冯国灿; 关键词：谱聚类子空间图像分割

基于谱聚类的多阈值图像分割方法被引量：7: 2012年; 阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时间少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阈值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。; 邹小林陈伟福陈伟福冯国灿刘志勇; 关键词：图像阈值分割多阈值谱聚类

纹理分析中的图模型被引量：12: 2011年; 纹理作为一种重要的视觉特征,广泛应用于图像分析。高斯图模型(GGM)可以很好地描述有交互作用的高维数据,因此可用来建立图像纹理模型。根据纹理特征的局部马尔可夫性和高斯变量的条件回归之间的关系,将复杂的模型选择转变为较简单的变量选择,应用惩罚正则化技巧同步选择邻域和估计参数。提取基于图模型的纹理特征分析纹理,实验显示了很好的效果。因此,利用高斯图模型来构建纹理模型有很好的发展前景。; 杨关冯国灿陈伟福邹小林; 关键词：纹理合成纹理分类纹理分割

基于概率图模型的图像纹理模型被引量：1: 2011年; 纹理作为一种视觉特征,它广泛应用于图像分析。概率图模型由于其自身特点可以很好地描述纹理。高斯图模型结构可根据局部马尔科夫性和高斯变量的条件回归之间的关系来学习。高斯图模型可用一个邻域系统、一个参数集和一个噪声序列表示。利用惩罚正则化方法,可以选择高斯图模型的邻域并估计参数,然后提取纹理特征进行纹理合成和分类。实验结果显示基于高斯图模型的纹理特征更加有效。; 杨关冯国灿陈伟福罗志宏; 关键词：纹理合成纹理分类

图卷积算法的研究进展被引量：1: 2020年; 近年来,随着科学技术的发展,越来越多的数据以图的形式呈现和存储。图是不规则的数据,具有分散性和无序性,除了节点本身可赋予数据的特征外,边权信息更可以刻画节点间的相似性。虽然传统的深度卷积网络能有效处理图像、视频、语音等规则的数据,但直接用以处理图的数据效果并不理想。如何借鉴传统的卷积算法,提出适应图数据特点的学习算法,是当前深度学习研究的一个热点。文章拟对面向图数据的图卷积算法进行归纳总结,然而由于篇幅有限,无法对所有算法做到面面俱到的介绍,因此文章侧重于介绍模型背后的原理,分析并指出这些算法的优缺点,同时扼要介绍图卷积网络的主要应用。; 郑睿刚陈伟福冯国灿

人脸图像属性编辑方法、系统、计算机设备及存储介质: 本发明公开了人脸图像属性编辑方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法通过由编码器获取待编辑图像，将待编辑人脸图像解耦表征为隐表示，该隐表示中包含若干个表示人脸属性的隐单元；提取待编辑隐单元后，根据预设条件调整该待编辑隐单...; 李德芳陈伟福冯国灿

基于局部线性嵌入的流形学习方法及其应用: 对高维的原始数据进行分类、边缘检测和噪声过滤等操作之前我们需要对这些原始数据进行预处理，数据降维则是其中重要的一环。原始数据具有极大的冗余性，数据降维的目的是为了保留数据中主要的起关键性的信息而丢弃大量次要的冗余信息。真...; 陈伟福; 关键词：流形学习局部线性嵌入降维算法表情识别边缘检测; 文献传递

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陈伟福