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1.
李伟红  张镇  龚卫国 《仪器仪表学报》2015,36(11):2563-2569
在实际匹配人脸合成画像与照片时,待匹配的照片库是非常庞大的,现有的匹配方法都非常耗时。提出一种基于面部组件码(FCC)表的人脸照片库缩减方法。该方法分为2个阶段:在第1阶段,创建一个面部组件码表库。其中,使用梯度位置方向直方图(GLOH)来描述人脸合成画像的不变特征。在第2阶段,构建缩小后的照片库。本阶段使用待匹配的人脸合成画像的6个面部组件码在FCC表库中检索,将符合条件的FCC表对应的照片来构建缩小后的照片库。方法使用人脸合成画像软件(FACES EDU 4.0)在包含1 119张照片的照片库上进行了实验。实验结果表明:该方法将照片库缩减为原库大小的55.85%,保留目标照片的概率为95.16%。  相似文献   
2.
改进的ESMD用于公共场所异常声音特征提取   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
由于公共场所异常声音的特殊性及背景噪声的复杂性,极点对称模态分解(ESMD)用于异常声音分解时,存在一些理论和技术上的缺陷。经分析认为公共场所异常声音为非线性、非平稳信号,背景噪声服从T分布。为此,提出改进的ESMD用于公共场所异常声音分解,得到有利于识别的特征。所提出方法的特点是将T分布噪声序列添加到具有背景噪声的异常声音信号中,以减小背景噪声对特征提取的影响;将模态分量的排列熵作为判定异常声音与背景噪声的准则,自适应筛选有效的模态分量;用对称中点插值法替代极值中点奇偶插值法,以缓解ESMD插值端点不明确带来的模态失真。在公共场所异常声音数据库上进行了相关实验。实验结果表明,所提出的方法与目前典型的时频信号处理方法相比,在提高公共场所异常声音分类识别率的同时,缩短异常声音的分解时间,是一种有效的公共场所异常声音特征提取方法。  相似文献   
3.
基于复合分类特征的红外图像人体实时检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对红外图像中人体区域的检测问题,提出了一种基于复合分类特征的人体实时检测方法.首先根据红外图像中人体区域的特点,使用自适应的两级方向投影获得人体候选区域的可能位置,然后融合方向梯度直方图特征,人体形状特征及亮度分布惯性特征以充分描述人体区域的特点,并且采用支持向量机算法对候选目标中存在的人体进行分类检测.实验结果表明,本文提出的方法充分利用了复合分类特征各自的优点,具有较好的实时性和鲁棒性.  相似文献   
4.
基于特征子模式典型相关分析的热释电红外信号识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
为使现有热释电红外(PIR)探测器具有识别检测区域内红外辐射源的功能,提出一种基于典型相关分析(CCA)特征融合的人体和非人体PIR信号识别方法.该方法首先提取PIR信号的频谱和小波包熵特征,然后对频谱进行子模式划分,并分别与小波包熵特征进行CCA融合,把融合后的结果作为判别信息,从而实现了特征融合且消除了特征之间的信...  相似文献   
5.
高阶混合正则化图像盲复原方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出了一种高阶混合正则化图像盲复原方法,用于实现模糊噪声图像的清晰化盲复原。根据自然图像边缘的稀疏特性,对图像的边缘细节成分进行了全变差(total variation TV)正则化约束,根据自然图像同性质平滑区域内像素值的变化规律,将一种高阶的类Tikhonov正则化约束运用于图像的平滑区域中,提出了一种新的高阶混合正则化模型。最后,提出一种多变量分裂布雷格曼(Multi-variable Split Bregman MSB)最优化迭代策略对提出的模型进行最优化求解。实验结果表明,提出的方法能够很好地保护图像的边缘细节,同时有效地消除图像平滑区域内的阶梯和假边缘瑕疵。与近几年的一些较好的图像盲复原方法相比,本文方法的信噪比增量(increase of the signal to noise ratio ISNR)增加了0.03~2.5 dB。  相似文献   
6.
提出一种基于双密度双树复小波变换小波熵特征的热释电红外(PIR)信号人体识别方法.首先对人体和狗的PIR探测器输出信号进行去噪预处理,然后提取信号的双密度双树复小波变换的小波熵作为特征,最后采用最小二乘支持向量机对特征进行分类.实验结果表明:所提取的特征及分类方法对人体与狗的热释电红外信号的识别率可达93.6%.因此该识别方法能大大降低PIR探测器的误报率,并可进一步提升PIR探测器在安防和智能家居系统中应用.  相似文献   
7.
8.
混凝土防渗墙是水库大坝基础防渗处理的一种比较常见的方法,对施工中的导向槽设计、特殊地层的钻孔技术、卡钻处理等作了论述。  相似文献   
9.
10.
针对训练和测试阶段中的语音数据类型(普通话和四川方言)的不匹配导致说话人确认系统性能下降很大的问题,提出了一种新的建立高斯混合模型(GMM)方法——普通话和四川方言按比例混合建立普通话和四川方言联合GMM的方法,并发现使系统针对普通话和四川方言不匹配导致的性能下降率至很低(2.79%)的比例。实验结果表明,该方法可以有效地加强测试阶段针对语种变化的鲁棒性,可以有效的减少普通话和四川方言在训练和测试阶段的不匹配造成的性能下降率。  相似文献   
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