基于Adaboost算法的多角度人脸检测

文中提出了一种基于Adaboost算法的多角度人脸检测方法.多角度人脸检测问题的研究与正面人脸检测相比,相对薄弱,离实际应用的需求还比较远.首先使用Haar特征设计并构造弱分类器空间,用Adaboost算法学习得到基于视图的多分类器级联的人脸检测器;然后将多角度人脸划分成三类:全侧脸,半侧脸及正面人脸,并为不同角度的人脸建立不同的检测器分别用于检测.在CMU侧面人脸检测集合上,用基于Adaboost的方法对多角度人脸图像进行仿真实验,检测正确率为89.8%,误报数为243个.相比Schneiderman等人的方法,该方法具有更好的性能.     

基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法

为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法.该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类器组合成新的强分类器.在CMU正面人脸检测集上的仿真结果表明,较传统的Adaboost算法,基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法具有更好的检测效率,同时降低了误检率.     

基于粒特征和连续Adaboost的人脸检测

提出了一种基于粒特征和连续Adaboost算法的人脸检测方法．它使用粒特征并扩展贝叶斯决策弱分类器,设计具有连续置信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类空间,使用大规模的训练集和验证集,采用连续Adaboost算法学习得到Boosting动态级联型的人脸检测器．在CMU-MIT正面人脸测试集上,误报20个时,检测率为90％以上．在一台Pentium Dual-1．2GHz的Pc上,处理一幅大小为320×240像素大小的图片平均需100ms．实验结果表明该方法取得了比较好的精度和速度．     

人脸表情的实时分类

提出一种基于连续Adaboost算法的人脸表情实时分类方法，使用Haar特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式，构造出弱分类器空间，采用连续Adaboost算法学习出人脸表情分类器，实验结果表明：文中方法与支持向量机方法相比，对于人脸表情分类的正确率相当，而速度快近300倍，具有实时性和非常明显的应用价值。     

基于新Haar-like特征的多角度人脸检测

在Haar-like特征的基础上增加新的检测特征,给出特征计算方法和积分方法,实现多角度人脸检测。将多角度人脸分为3类,即全侧脸、半侧脸和正面人脸。利用连续Adaboost算法训练各类人脸检测器,用金字塔式结构将各类人脸检测器级联成一个多角度人脸检测器。在CMU人脸检测集合上,该检测器的成功率为85．2％,高于Adaboost算法和浮点Adaboost算法。     

Haar-like特征双阈值Adaboost人脸检测

目的 针对基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法,在应用于视频流时训练的时间较长,以及检测效率较低的问题,提出了一种基于区间阈值的Adaboost人脸检测算法。方法 通过运行传统的Adaboost算法对人脸图像Haar-like特征值进行提取分析后,对人脸样本与非人脸样本特征值进行比较,发现在某一特定的特征值区间内,人脸和非人脸区域能够得到准确区分,根据此特性,进行分类器的选择,在简化弱分类器计算步骤的同时,降低训练时间,提高对人脸的识别能力。除此之外,弱分类器的增强通过Adaboost算法的放大使得强分类器分类精度提高,与级联结构的配合使用也提升了最终模型检测人脸的准确率。结果 利用MIT（Massachusetts Institute of Technology）标准人脸库对改进Adaboost算法的性能进行验证,通过实验验证结果可知,改进后的Adaboost人脸检测算法训练速度提升为原来的1.44倍,检测率上升到94.93%,虚警率下降到6.03%。并且将改进算法在ORL（Olivetti Research Laboratory）、FERET（face recognition technology）以及CMU Multi-PIE（the CMU Multi-PIE face database）这3种标准人脸库中,分别与SVM（support vector machine）、DL（deep learning）、CNN（convolutional neural networks）以及肤色模型等4种算法进行了人脸检测对比实验,实验结果显示,改进后的Adaboost算法在进行人脸检测时,检测率提升了2.66%,训练所需时间减少至624.45 s,检测效果明显提升。结论 提出的基于区间阈值的Adaboost人脸检测算法,在分类器的训练和人脸检测方面都比传统的Adaboost算法性能更高,能够更好地满足人员较密集处（如球场等地）对多人脸同时检测的实际需求。     

基于多尺度方向特征的快速鲁棒人体检测算法

提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检测.MSO特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征由Gabor小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联Adaboost算法及SVM训练检测模型.基于粗特征的Adaboost分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的SVM分类器则保证了检测精度.另外,通过MSO特征块的平移,使得所提算法能够检测多视角的人体.通过对于MSO特征块的装配,使得算法能够检测人群中相互遮挡的人体目标.在INRIA公共测试集合及SDL多视角测试集合上的实验结果表明,算法具有对视角与遮挡的鲁棒性和较高的检测速度.     

基于DM6437的Adaboost人脸检测算法的设计与实现

研究并实现了基于DM6437的Adaboost人脸检测算法。在对相关的人脸检测算法研究的基础上,选择了适应能力强、错误率小的Adaboost算法,通过对输入样本进行Harr特征提取,从中选出最优的Haar特征,然后将训练得到的Haar特征转换成弱分类器,再将弱分类器优化组合成强分类器,最后形成级联强分类器用于人脸检测。通过OpenCV在计算机上仿真实现该算法,完成了Adaboost人脸检测算法的DSP程序设计,在DM6437硬件平台上实现了人脸实时检测功能。结果表明,运用该算法能够有效地进行人脸检测,可用于工程实践。     

基于Adaboost算法的人脸检测实现

人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来,并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置。目前存在着大量的人脸检测算法,其中Adaboost算法是比较实用的人脸检测算法。Adaboost算法中人脸的特征采用的是矩形特征,在大量的样本集中,提取样本的矩形特征进行训练,生成多个弱分类器,然后合并多个弱分类器形成一个强分类器,最后级联强分类器形成最终的分类器,以此作为人脸检测的依据。文章先介绍了人脸检测技术,采用Adaboost算法生成人脸分类器,最后利用OpenCV来实现人脸检测。     

Adaboost算法及其在实时视频流中的应用

针对Adaboost算法在实时视频流中的应用,本文基于Adaboost算法的人脸检测原理,即通过提取图像中的haar特征,在训练过程中选出最优特征,转换成弱分类器,优化组合于人脸检测.最终,利用opencv的开发包,通过VC++软件编程实现基于Adaboost算法实时视频流中的人脸检测.     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

正~~     

Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

正~~     

磨机负荷专家控制系统设计及仿真研究

磨矿过程的大滞后和时变性等特点,致使对磨机负荷的最佳工作点很难进行稳定、高效的控制,针对以上情况,借鉴生物界的免疫反馈原理和遗传算法,利用模糊控制可以有效地实现对非线性、纯滞后、复杂的对象进行控制的优点,并结合PID与自寻优方法,设计出磨机负荷专家控制系统,用VB编写OPC客户端及控制程序,实现对磨机负荷的动态优化控制;试验结果表明,文章提出的控制策略能够增强系统的稳定性,且在干扰存在的情况下也能很好的跟随系统的参数变化,在提高磨机台时产量的同时增加了矿厂的经济效益.     

基于人工蜂群的无线传感器网络能耗均衡算法

由于无线传感器网络中的节点链路状况、数据传输能耗及节点剩余能量的限制,造成网络中部分感知节点寿命缩短,影响网络生存周期,提出了一种基于人工蜂群算法的WSNs能耗均衡算法,优化网络能耗均衡,从而提高网络寿命;文章给出了网络能耗相应的数学模型及优化求解算法,介绍人工蜂群算法的寻找食物过程,阐述了人工蜂群算法在网络能耗均衡方面的实现步骤;通过实验仿真证明,文章提到的算法与LEACH分簇算法、蚁群优化算法相比,具有更好的能耗和负载均衡能量、丢包率和时延性,有效地提高了网络生存周期.     

Thermodynamic modeling of the Al–Bi,Al–Sb,Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb systems

All available thermodynamic and phase diagram data of the binary Al–Bi and Al–Sb systems and ternary Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb systems were critically evaluated, and all reliable data were used simultaneously to obtain the best set of the model parameters for each ternary system. The Modified Quasichemical Model used for the liquid solution shows a high predictive capacity for the ternary systems. The ternary liquid miscibility gaps in the Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb systems resulting from the ordering behaviour of the liquid solutions can be well reproduced with one additional ternary parameter. Using the optimized model parameters, the experimentally unexplored portions of the Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb ternary phase diagrams were more reasonably predicted. All calculations were performed using the FactSage thermochemical software package.