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1.
基于Top-hat变换与主成分分析的人脸识别方法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对光照条件对人脸识别性能的影响,提出了一种利用Top-hat变换对特征提取前的人脸图像进行预处理的方法,减弱了外界光照对人脸特征提取的影响,并将该方法与基于主成分分析的特征提取方法和基于多类别分类器支持向量机的分类策略相结合,形成完整的人脸辨识算法.最后在ORL人脸库和YALE_B人脸库上,对该方法的识别率进行了测试,并与传统的基于主成分分析和最小近邻分类方法结合的人脸辨识方法进行了比较,得到了较好的结果. 相似文献
2.
由于人脸在不同的环境.背景等情况下有着不同的视觉效果,同时人脸本身有着细致复杂的模式变化,一般传统的检测方法都是针对正面五官清晰的人脸,而对于多姿态或小目标人脸检测效果不佳,由此提出了一种在光线补偿下基于人脸和头发几何约束的检测算法.该算法首先分别依据肤色和发色的色彩空间模型分割出目标区域,再利用几何约束特点检测出人脸.实验结果表明,相比于特征提取和模板匹配的人脸检测算法,该算法对于五官模糊的小目标人脸以及面部特征不齐全的多姿态人脸具有较高的检测精度. 相似文献
3.
借鉴人类视觉感知所具有的多尺度、多分辨性的特性,针对智能视频监控系统的人体运动行为识别,提出了一种基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型.根据人体行为关键姿态数确定HMM的状态数目,发掘人体运动行为隐藏的多尺度结构间的关系,将运动轨迹和人体姿态边缘小波矩2个不同尺度特征应用于2层HMM,提供更为丰富的行为尺度间的相关信息.分别用Weizmann人体行为数据库和自行拍摄的室内视频,对人体运动行为识别进行仿真实验,结果表明,五状态HMM模型更符合人体运动行为特点,基于多尺度特征的五状态双层隐马尔可夫模型具有较高的识别率. 相似文献
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Contourlet域隐马尔科夫树(C_HMT)模型不但可以描述尺度间的相关性,而且可以对方向子带间contourlet系数的相关性做出统计描述,是一种比小波域HMT模型更为有效的系数相关性描述方法.本文提出了一种改进的contourlet变换域HMT模型,节点的状态不只依赖于其父节点的状态,而且兼顾到其父节点相邻节点的状态.这种模型可以进一步捕捉尺度间contourlet变换系数更为丰富的相关性,从而能够更准确和有效的刻画contourlet变换系数的非高斯性和持续性.将该模型应用于图像的去噪,并与另外几种典型的去噪算法作定性比较,验证了本文提出的改进的C_HMT模型在图像去噪性能方面有一定的优越性. 相似文献
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