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1.
基于多模型及SVM的单人脸跟踪系统   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对彩色视频中的人脸检测与跟踪问题,使用运动模型和自适应肤色模型,从图像中快速提取出人脸候选区,然后利用基于先验规则和SVM的方法进行确认。对于被确认的人脸,建立一个人脸状态记录表,通过位置预测,使用三步搜索法进行人脸区域色度特征匹配跟踪。实验表明,本文提出的方法,在复杂的环境中,能实时地、精度较高地跟踪自由运动的人脸。  相似文献
2.
基于半监督多示例学习的对象图像检索   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对基于对象的图像检索问题,提出一种新的半监督多示例学习(MIL)算法.该算法将图像当作包,分割区域的视觉特征当作包中的示例,按"点密度"最大原则,提取"视觉语义"构造投影空间;然后利用定义的非线性函数将包映射成投影空间中的一个点,以获得图像的"投影特征",并采用粗糙集(RS)方法对其进行属性约简;最后利用直推式支持向量机(TSVM)进行半监督的学习,得到分类器.实验结果表明,该方法有效且性能优于其他方法.  相似文献
3.
基于颜色形状与空间信息的图像检索方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种新的基于颜色、形状与空间信息相结合的彩色图像检索方法,并与传统的基于颜色或颜色-形状信息的方法进行了比较分析。  相似文献
4.
集成模糊LSA与MIL的图像分类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对自然图像的分类问题,提出一种基于模糊潜在语义分析(LSA)与直推式支持向量机(TSVM)相结合的半监督多示例学习(MIL)算法.该算法将图像当作多示例包,分割区域的底层视觉特征当作包中的示例.为了将MIL问题转化成单示例问题进行求解,首先利用K-Means方法对训练包中所有的示例进行聚类,建立"视觉词汇表";然后根据"视觉字"与示例之间的距离定义模糊隶属度函数,建立模糊"词-文档"矩阵,再采用LSA方法获得多示例包(图像)的模糊潜在语义模型,并通过该模型将每个多示例包转化成单个样本;采用半监督的TSVM训练分类器,以利用未标注图像来提高分类精度.基于Corel图像库的对比实验结果表明,与传统的LSA方法相比,模糊LSA的分类准确率提高了5. 6%,且性能优于其他分类方法.  相似文献
5.
图像语义分析的多示例学习算法综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
多示例学习(MIL)作为第4种机器学习框架,已在图像语义分析中得到了广泛应用.首先介绍MIL的起源、特点、相关概念和数据集;然后以图像语义分析为应用背景,对相关MIL算法进行详细综述,按照算法采用的学习机制对其进行分类,并重点分析了各类算法提出的思路和主要特点;最后,对MIL未来的研究方向作了探讨.  相似文献
6.
李大湘  彭进业  刘渭清 《微机发展》2005,15(7):129-131,134
针对彩色图像中人脸检测问题,文中提出一种由“块分类器 SVM分类器”组成的快速算法。它的主要特点是利用肤色点在YCrCb色度空间的分布概率模型,实现二值分割,然后利用面部区域双眼的典型非肤色特征,构造一个“块分类器”,从待检测图像中实现人脸候选窗的快速粗选,再用SVM分类器作进一步确认,最后对检测出来的窗口进行综合,从而实现人脸的精确定位。通过在相同测试集上的对比实验,在不影响正检率的情况下,该算法不但可以降低虚警率,而且极大地提高了检测速度。  相似文献
7.
本文提出一种’结构分类器 SVM”相结合的快速算法。用以从采色图像中快速检测出可能存在的人脸,它的主要特点就是充分利用人脸的肤色信息和器官的分布规则,构造一个“结构分类器”,从待检测图像中快速排除绝大部分的背景窗口,然后对剩下的候选窗用SVM分类器作进一步确认,最后对检测出来的窗口进行综合,从而定位人脸的最佳位置。通过在相同的测试集上的对比实验,本算法在不影响正检率的情况下,可降低虚警率和极大地提高检测速度。  相似文献
8.
针对彩色图像中人脸检测问题,文中提出一种由"块分类器+SVM分类器"组成的快速算法.它的主要特点是利用肤色点在YCrCb色度空间的分布概率模型,实现二值分割,然后利用面部区域双眼的典型非肤色特征,构造一个"块分类器",从待检测图像中实现人脸候选窗的快速粗选,再用SVM分类器作进一步确认,最后对检测出来的窗口进行综合,从而实现人脸的精确定位.通过在相同测试集上的对比实验,在不影响正检率的情况下,该算法不但可以降低虚警率,而且极大地提高了检测速度.  相似文献
9.
随着互联网信息的快速发展,图像信息已经成了一个重要的信息来源,但是对用户来说很难找到自己需要的特定的图像,构建了一个交互式的图像推荐系统,用颜色直方图特征或者Gabor纹理特征来表示图像的内容,根据图像的视觉特征采用一种基于核的K均值聚类方法将图像聚成多类,采用hyperbolic显示技术,将图像按照视觉特征显示在屏幕的不同区域。结果显示该方法可以有效快速地帮助用户在图像数据库中找到自己需要的图像。  相似文献
10.
在多数现有图像标注图像库中,关键字只标注在图像级而非区域级,使有监督学习方法在图像标注中难以应用.基于量子粒子群优化算法(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)提出了一种新的多示例学习(multi-instance learning,MIL)算法--QPSO-MIL算法,在多示例学习的框架下将基于区域的图像标注问题描述成一个有监督的学习问题.该方法将图像当作包,分割的区域当作包中的示例,利用多样性密度(DD)函数,定义了粒子的适应度向量.在示例空间,利用QPSO方法在各个维度上同时搜索DD函数的全局极大值点,作为关键字的概念点,然后根据Bayesian后验概率最大准则(MAP)对图像进行标注.通过ECCV 2002图像库的实验结果表明,QPSO-MIL算法是有效的.  相似文献
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