顾华
- 作品数：9 被引量：77H指数：5
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家科技攻关计划国家科技重大专项高等学校科技创新工程重大项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于混合像元分解的薄云下光学遥感图像恢复方法被引量：1
- 2010年
- 云遮挡是限制光学遥感卫星对地观测能力的主要因素之一。针对薄云下光学遥感图像的图像恢复问题,首先将云对光谱观测值的影响在线性混合像元模型中显性地加以表达,提出了针对云特性的改进型线性混合像元模型;其次给出了两种基于混合像元分解的图像恢复方法、直接消除法与丰度调整法;最后分别在两种混合像元分解算法与两种图像恢复方法,即VCA(顶点成分分析)算法/MDC-NMF(最小距离限制的非负矩阵分解)算法与直接消除法/丰度调整法的不同组合下,分别利用模拟数据和真实数据,对相关方法的图像恢复能力和图像恢复效果进行了定性和定量分析。实验结果表明,MDC-NMF算法与丰度调整法的组合处理能够获得最佳的图像恢复效果。
- 于钺顾华孙卫东
- 关键词：混合像元分解图像恢复光学遥感
- 机载遥感图像拼接与高光谱分析方法研究
- 顾华
- 关键词：序列图像拼接
- 基于形状特征的人脸分类研究
- 人脸识别是模式识别和人工智能领域的研究热点,近年来计算机人脸识别技术的研究发展十分迅速,但目前主要还是算法研究较多,实际应用尚存在一些困难,采用的人脸库也较小,随着数据量的增大识别准确率不可避免会降低。本文针对人脸分类的...
- 顾华
- 关键词：人脸分类特征提取
- 文献传递
- 人脸识别中的眼角定位和预处理
- 本文针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种自动定位眼角的方法,在人脸图像中精确定位两眼瞳孔和内外眼角等关键特征点的位置,定位准确率达到98％。眼角的自动定位能够给后续的人脸特征自动提取和识别算法研究奠定良好的基础,帮助提...
- 顾华苏光大杜成
- 关键词：人脸识别图像预处理特征提取SUSAN算子
- 文献传递
- 人脸关键特征点的自动定位被引量：30
- 2004年
- 提出一种自动定位人脸关键特征点的方法。选取人脸图像中两眼球中点、各内外眼角点、鼻唇中点和两嘴角点作为9个关键特征点,利用SUSAN算子提取边缘和定位两眼内外角点,并与方向积分投影等方法结合,可以快速准确地获得特征点位置。实验结果表明,该方法能自动定位人脸各关键特征点,平均定位准确率在95%以上。该方法将有助于人脸特征的自动提取和提高人脸识别算法的识别率,虽然是针对固定大小图像(336×480)进行的,但方法本身并不受图像大小的约束;该方法对绝大多数灰度正面人脸图像特征点都能准确地自动定位,即使小角度旋转人脸也取得较好的定位效果,但目前对大角度旋转人脸仍有一定局限。
- 顾华苏光大杜成
- 关键词：人脸图像角点特征点SUSAN积分投影人脸识别算法
- 人脸的眼角自动定位被引量：17
- 2004年
- 针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种快速准确的眼角自动定位方法。在人脸图像中自动定位两眼的眼球和内外眼角的精确位置,定位准确率达到98%以上。该方法为脸部关键特征点的自动提取和人脸识别奠定了良好的基础,有助于提高人脸识别算法的识别率。并将定位结果应用到人脸图像的预处理,提出以两眼外眼角为基准进行几何归一化校正,与通常的利用两眼瞳距作为基准的方法相比较,更加准确和稳定。
- 顾华苏光大杜成
- 关键词：人脸识别特征提取SUSAN算子图像预处理
- 改进的线段Hausdorff距离人脸识别方法被引量：14
- 2005年
- 针对传统的线段Hausdorff距离(LHD)方法在人脸识别中的缺陷与不足提出了几点改进:把activeshape模型(ASM)得到的人脸配准的结果结合到LHD线段边缘图(LEM)的提取过程,得到了比较好的结果;对人脸不同部分的线段给予不同的权重,并且把线段对的匹配限制在给定的邻域内。实验结果表明,改进的LHD方法比传统的LHD方法在微笑和小角度姿态变化下的识别率分别提高了10.3%和10.0%。
- 杜成苏光大林行刚顾华
- 关键词：人脸识别HAUSDORFF距离识别率线段ASM配准
- 改进的用于人脸对准的多尺度ASM方法被引量：13
- 2004年
- 针对传统的ActiveShapeModel(ASM)方法的缺陷与不足,提出了几点改进的方法。传统的ASM方法很难在每个特征点上都得到比较准确的结果,并且,传统的ASM方法的匹配结果受初值的影响非常大。根据人脸的结构特征,把ASM的匹配过程和人脸的部件定位信息以及人脸的边缘信息等相结合,有效地改善了ASM方法的性能。实验结果表明,改进的ASM方法在准确性和鲁棒性上有较大提高。
- 杜成苏光大林行刚顾华
- 关键词：ASM特征点边缘信息点分布模型
- 多姿态人脸图像合成被引量：5
- 2004年
- 提出了一种从单张旋转人脸图像合成正面人脸图像的方法。首先把测试人脸图像表示为形状向量和纹理向量,用线性物体类的理论来合成正面形状和纹理,之后把测试图像的纹理和合成的纹理结合产生最终的正面纹理,最后应用分段三角形拉伸算法把合成的纹理和形状结合起来,生成了测试人脸的正面图像。实验结果表明,该方法能有效地从单张旋转人脸图像合成正面人脸图像,合成正面人脸图像使识别率大幅提高。
- 杜成苏光大林行刚顾华
- 关键词：人脸图像纹理多姿态识别率
