叶航军
- 作品数：7 被引量：192H指数：4
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院计算机科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于矢量量化的快速图像检索被引量：19
- 2004年
- 传统索引方法对高维数据存在维数灾难的困难.而对数据分布的精确描述及对数据空间的有效划分是高维索引机制中的关键问题.提出一种基于矢量量化的索引方法.该方法使用高斯混合模型描述数据的整体分布,并训练优化的矢量量化器划分数据空间.高斯混合模型能更好地描述真实图像库的数据分布;而矢量量化的划分方法可以充分利用维之间的统计相关性,能够对数据向量构造出更加精确的近似表示,从而提高索引结构的过滤效率并减少需要访问的数据向量.在大容量真实图像库上的实验表明,该方法显著减少了支配检索时间的I/O开销,提高了索引性能.
- 叶航军徐光祐
- 关键词：高维索引维数灾难矢量量化期望最大化
- 面向大规模图像库的索引和检索机制研究
- 相关反馈方法和高维数据的索引机制是面向大规模图像库基于内容检索的两个重要问题。相关反馈方法是弥合图像检索中高层语义和低层特征之间语义间隔的一个重要途径，而有效的高维索引机制则是面向大规模图像库的检索能够达到实时性要求的关...
- 叶航军
- 关键词：图像检索索引图库计算机检索
- 文献传递
- 基于支持向量机的人脸检测
- 叶航军
- 关键词：人脸检测模式识别计算机视觉支持向量机人工神经元网络自举
- 基于模板匹配与支持矢量机的人脸检测被引量：125
- 2002年
- 人脸检测是人脸识别与基于内容的图像及视频检索的一项重要任务 .由于非人脸样本相对于人脸样本的多样性和复杂性 ,使得人脸模式分类器的训练十分困难 .该文提出了一种将模板匹配与支持矢量机 (SVM)相结合的人脸检测算法 .算法首先使用双眼 -人脸模板对进行粗筛选 ,然后使用 SVM分类器进行分类 .在模板匹配限定的子空间内采用“自举”方法收集“非人脸”样本训练 SVM,有效地降低了训练的难度 .实验结果的对比数据表明 。
- 梁路宏艾海舟肖习攀叶航军徐光祐张钹
- 关键词：人脸检测支持矢量机人脸识别计算机视觉
- TH-CVIMS:基于内容的视频信息管理系统
- 杨士强白雪生史元春徐光祐吴华钟玉琢邵坤陈涛贺玉文赵黎金国英叶航军罗明刘博冯博
- 该系统集成了当前基于内容检索中的多项先进技术，为视频库的有效管理提供了灵活、直观的解决方案，并且在镜头检测、视频特技检测、长镜头分割、主运动估计算法等方面取得了重要的研究突破。TH-CVIMS系统目前已经实现了建库、视频...
- 关键词：
- 关键词：多媒体视频处理基于内容检索
- 面向ISDN的并行多功能单板智能交换器
- 刘斌康继昌李海萍马瑛君叶航军崔勃
- 该申请项目属现代通信和计算机应用相结合的技术领域，主要面向超大容量的局用ISDN交换机(10万门-上百万门等效用户线容量)、公用数字交叉连接设备(DXC)、专用网多媒体交换机和军用特种功能交换设备。所申请项目的突出优点是...
- 关键词：
- 关键词：局用交换机
- 基于支持向量机的人脸姿态判定被引量：43
- 2003年
- 对于多姿态人脸检测中的姿态判定问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的人脸姿态判定算法。将人脸姿态划分成6个类别,从一个多姿态人脸库中手工标定出1800幅人脸图像作为训练样本集,分别训练基于支持向量分类(SVC)和基于支持向量回归(SVR)2种姿态分类器。另外标定出300幅人脸图像作为测试样本。SVC方法和SVR方法分别取得了1.67%和3.33%的分类错误率。其中SVC方法的分类效果明显优于在传统方法中效果最好的人工神经元网络(ANN)方法(分类错误率为3.33%)。对比实验结果表明,SVM方法对于解决姿态判定问题是很有效的。
- 叶航军白雪生徐光祐
- 关键词：支持向量机人脸检测人脸识别智能人机交互
