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人脸姿态分类在智能人机交互、虚拟现实、智能控制以及人脸识别等多个领域都有广泛的应用。由于人脸姿态分类过程中存在不同角度间特征重叠率高的问题,导致其分类精度过低。为提高人脸姿态分类的准确率与鲁棒性,提出了基于迁移学习的人脸姿态分类方法。该方法利用卷积神经网络的特征提取和学习能力,对特征进行识别和分类,从而得到单方向人脸姿态的训练参数。利用迁移学习,将卷积神经网络训练好的参数应用于训练两个方向的人脸姿态模型中。使用该方法在CAS-PEAL数据集上进行了实验,最终结果的准确率达到98. 7%,并且与AlexNet、VGGNet和ResNet等网络模型做对比实验,得到了更好的人脸姿态分类效果。实验结果表明,所提出的方法显著提高了人脸姿态分类的准确率与鲁棒性。 相似文献
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基于人脸美学的迅速发展,对人脸的几何特征定义、几何特征规范化以及几何特征对判断人脸美与否的贡献进行研究。首先定义人脸几何美丽分数函数,然后将流形学习与半监督学习相结合,用流形上的半监督回归方法学习人脸几何美丽分数。为了突出几何特征,还验证了人脸表情与几何美丽分数之间的关系。与K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、C4.5决策树分类方法相比,通过实验验证,证明了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
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基于统计学习的人脸表情分类 总被引:1,自引:1,他引:0
人脸表情分类是一个跨学科富有挑战性的前沿课题.采用主动外观模型(AAM)提取人脸表情特征,建立统计线性的外观模型.建模时分三步:外形建模,纹理建模和外观建模.在纹理建模中针对光照不均的情况,采用直方图均衡化的方法代替原来的迭代法,即缩小了光照偏差又提高了运算速度.分类器的设计对分类效果十分重要,根据样本训练集的概率统计特点设计了一类简单的表情分类器.最后用该方法对Yale人脸库中的表情分类进行实验,实验结果表明:该算法简单易行,运行速度比较快,具有一定的可行性. 相似文献
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基于模板匹配的人脸图像特征提取 总被引:14,自引:2,他引:14
提出了一种利用模板匹配与遗传算法的人脸图像特征提取的方法,利用该方法可以完成人脸图像的眼睛和嘴的特征提取。在定义表征人脸突出特征的眼睛模板和嘴部模板及其全局能量函数的基础上,采用遗传算法实现了能量函数的全局最小化。实验结果证实了该方法有效的稳定,且具有较快的收敛速度。 相似文献
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特征提取是基于特征的人脸检测的关键。提出了一种利用眼睛和鼻子的灰度特征和几何特征的人脸检测方法。选取眼睛和鼻子作为特征点,构造一个三角的特征模型。另外,此方法对候选特征图像采用逐步改变分块大小的方法进行搜索,得到独立的特征点,并利用人脸结构特点的先验知识建立模型的搜索策略。实验证明,此方法能迅速准确的从复杂背景中检测出人脸,而且对多人脸同样有效。 相似文献
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针对当前识别系统在识别多角度人脸图像时存在正确识别率低的问题,引入概率神经网络,设计基于概率神经网络的人脸图像精准识别系统。首先,从路由器选型、摄像头装置选型两个方面进行系统硬件设计;其次,从建立识别模型、人脸图像特征提取、多角度人脸识别3个方面进行系统软件设计;最后,进行对比实验。实验结果表明,与对照组相比,该系统的识别率更高,识别精度符合预期要求。 相似文献
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韦妍 《电脑与微电子技术》2011,(14):24-27,38
针对传统LBP方法在人脸表情特征提取时相对单一与固定,提出一种LBP的扩展形式,即εLBP。通过£的灵活取值,ε-LBP特征提取也更加灵活,总可以找到更适合于特定分类问题的子空间.而且ε-LBP妒对于噪声和光照变化相对于LBP更加鲁棒。使用MatLab语言将上述算法应用于人脸表情识别.取得较好的识别效果。 相似文献
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基于改进LBP的人脸表情识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统LBP方法在人脸表情特征提取时相对单一与固定,提出一种LBP的扩展形式,即ε-LBP。通过ε的灵活取值,ε-LBP特征提取也更加灵活,总可以找到更适合于特定分类问题的子空间,而且ε-LBP对于噪声和光照变化相对于LBP更加鲁棒。使用MatLab语言将上述算法应用于人脸表情识别,取得较好的识别效果。 相似文献
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主要研究一种面向自然图像的基于颜色特征的分类方法。通过介绍基于颜色特征的不同图像分类技术,分析基于颜色直方图与相似性度量的自然图像分类的可行性,并给出基于HSV颜色模型下的直方图相似性度量的计算方法,最终在包含628幅自然图像的图像库上进行实验。 相似文献
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韦新丹 《电脑编程技巧与维护》2010,(16):91-93
人脸特征点定位与提取的精确性在很大程度上影响着最终人脸识别结果的准确率。在明确人脸特征提取及识别重要性的基础上,将Curvelet变换应用于人脸特征提取及识别中,详细研究了人脸特征提取的预处理实现过程,并进一步分析了基于Curvelet变换的截取处理、判别处理以及分层处理。 相似文献
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深度学习中用于训练的高光谱图像(HSI)数据十分有限,因此较深的网络不利于空谱特征的提取.为了缓解该问题,文中提出3D多尺度特征融合残差网络,利用深度学习和多尺度特征融合的方式对光谱-空间特征进行有序的学习.首先对3D-HSI数据进行自适应降维,将降维后的图像作为网络输入.然后,通过多尺度特征融合残差块依次提取光谱-空间特征,融合不同尺度的特征,通过特征共享增强信息流,获得更丰富的特征.最后以端到端的方式训练网络.在相关数据集上的测试表明,文中网络具有良好的分类性能. 相似文献
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在方便面包装过程中经常出现三种调味包丢失的情况,目前主要依靠人工检测识别,因而提出了一种基于HSI颜色模型特征分类方法的识别技术。该技术已在方便面生产流水线上试运行成功。经过8个小时,6万包的现场测试,结果表明,该方法实时性好,准确率高,完全能满足生产工艺要求,提高了整个流水线的生产速度,减轻了工人劳动量。 相似文献
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在表演驱动、表情克隆等人脸动画中,需要寻找最相似表情以提高动画真实感和逼真度。基于面部表情几何特征提出一种特征加权的表情相似性度量方法。首先,在主动外观模型上,利用链码描述各区域的形状特征以刻画局部表情细节,并根据区域特征点间的拓扑关系构建形变特征以反映整体表情信息。然后,采用特征加权方式对融合的几何特征进行相似性度量,并将权重的求解过程转化为加权目标函数最小化。最后,利用求解的权重以及特征加权函数度量表情间的相似性,寻找与之最相似的表情图像。在BU-3DFE数据库和FEEDTUM数据库上的实验结果表明,该方法在寻找相似表情的正确率方面明显高于现有的度量方法,并且对不同类型、不同强度的表情描述保持较好鲁棒性,尤其在嘴型、脸颊收缩、嘴开合幅度等表情细节维持较高相似度。 相似文献
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学习类属特征方法为每个标签选择特有特征并考虑成对标签的相关性以降低维度,可有效解决多标签分类遇到的维度过大问题,但缺乏对实例相关性的考虑.针对此问题,文中提出基于类属特征和实例相关性的多标签分类算法,不仅考虑标签相关性还考虑实例特征的相关性.通过构建相似性图,学习实例特征空间的相似性.在8个数据集上的实验表明,文中算法可有效提取类属特征,具有较好的分类性能. 相似文献
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针对聋哑人哑语手势自动识别问题的复杂性,研究了手势几何特征的多样性及提取和识别方法,提出了一种基于几何特征的手势识别算法.首先,对手势图像进行肤色分割、边缘检测以及逻辑运算,然后,计算其质心面积等多项几何特征,通过实验方法测定最佳特征权值,最后,将其与样本图像特征值进行匹配,最佳匹配即为检测结果.根据30个字母手势创建了3套手势库,其中1套作为样本集,2套作为测试集.实验结果表明,通过该方法进行特征提取来识别汉语字母手势,可有效提高识别率,测试集识别率达到93.33%. 相似文献