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针对现有基于纹理特征的人脸识别算法中纹理特征维数偏大且对噪声较敏感等不足,提出了用于描述人脸图像大尺度局部特征的中心四点二元模式(Center Quad Binary Pattern, C-QBP)和用于描述图像小尺度局部特征的简化四点二元模式(Simplified Quad Binary Pattern, S-QBP)两种互补的新型纹理特征。在此基础上,实现基于新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法。首先对人脸图像进行多级分割,再对所产生的图像块提取C-QBP和S-QBP纹理特征,构建纹理特征矩阵。最后,采用2DLDA子空间学习算法实现基于新型纹理特征的人脸识别。实验结果表明,本文所提出的人脸识别算法的识别率明显高于其他基于纹理特征和子空间学习的人脸识别算法。当每一类训练样本数统一设置为5,特征维数为48×4时,在ORL人脸库上,本文所提出的人脸识别算法的识别率达98.68%;在YALE人脸库上,特征维数为48×36时,识别率达99.42%;在FERET人脸库上,特征维数为48×26时,识别率为91.73%。 相似文献
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针对LDPC(Low-Density Parity-Check)码的编码调制系统,提出了在信道解码器的输入端,无信道噪声方差估算情况下的接收信息比特对数似然比值(LLR)计算方案,将其应用在LPDC码的置信度传播译码算法和最小和译码算法中.该方案与精确的接收信息LLR计算方案在高斯信道和移动单频网信道下比较,通过Matlab性能仿真显示该方案与后者仅有不到0.5 dB的差距,具有很好的实用价值. 相似文献
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LDPC码的译码算法研究 总被引:1,自引:2,他引:1
根据硬件实现的要求,文中研究了LPDC码的译码算法,提出了适合硬件实现的NormaIized Min-Sum译码算法的系数,并在此基础上对该算法的量化范围和量化方案的性能进行了仿真分析,仿真结果表明均匀量化比特5,6和7的选择对于误码性能影响不大,该算法大大降低了计算复杂度和硬件实现难度,具有很好的实用价值. 相似文献
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为降低H.264帧内预测模式的计算复杂度,提出了一种率失真优化(RDO)准则下的基于边缘特征的快速帧内模式选择算法。该算法根据主要边缘强度(KES)等边缘方向特征,选择出与该特征相对应的模式子集进行RDO计算,大幅度降低了帧内预测的模式选择数;同时将亮度宏块和色度宏块分别优化以降低计算复杂度。仿真结果表明,与原H.264相比,所提出的算法在比特率略有增加和信噪比基本保持不变的条件下,大约减少75%的计算时间,大大降低了算法的计算复杂度;与PAN FENG等人提出的基于Sobel算子的边缘矢量检测算法相比,两者的比特率基本相同,但算法的平均峰值信噪比明显高于PAN的算法,编码时间也有明显降低,同时运算简单规则,更易于VLSI的实现。 相似文献
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超复数空间彩色边缘检测器的实现 总被引:3,自引:0,他引:3
提出超复数空间彩色图像边缘检测器的一种新实现方法--基于超复数空间旋转变换的彩色边缘检测。分析结果表明,Sangwine提出的超复数空间彩色图像边缘检测算法实质是一种色差图像边缘检测算法。通过把彩色图像映射到超复数空间进行处理,产生色差边缘图像。为了解决超复数空间的卷积运算问题,文中对超复数空间旋转运算进行推广,提出了旋转变换算子,把超复数空间中的矢量卷积运算转化为标量运算,极大地降低了计算复杂度。实验结果表明了本方案的正确性。 相似文献
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本文提出了一种结合内容特性与纹理类型的HEVC-SCC帧内预测快速算法。利用自然内容和屏幕内容视频DCT变换后系数能量分布不同的特点,结合当前预测单元(Prediction Unit, PU)梯度信息,将编码树单元(Coding Tree Unit, CTU)分成自然内容CTU,简单屏幕内容CTU和复杂屏幕内容CTU。对于自然内容CTU,选择35种传统帧内模式作为候选模式,跳过帧内块复制(Intra Block Copy, IBC)和调色板(Palette mode, PLT)模式;对于简单屏幕内容CTU,选择DC,PLANAR,水平和垂直模式作为候选模式,跳过IBC和PLT模式;对于复杂屏幕内容CTU,选择IBC和PLT模式,跳过其他候选模式。实验结果表明,在全I帧条件下,该算法相较于SCM-8.3可以节省38.55%的编码时间,大幅度降低了编码复杂度的同时只增加了1.82%的码率。 相似文献
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本文提出了一种基于多尺度特征残差学习卷积神经网络的视频超分辨率方法,考虑到视频帧间的时空相关性,所提的方法采用由双三次插值预处理后的连续五帧视频作为卷积神经网络的输入,经由网络重建中间帧作为输出,依次按顺序重建直至获得整个高分辨率视频。本文所提出的卷积神经网络主要由多尺度特征提取、残差学习、亚像素卷积层、残差连接(skip-connection)四大部分组成,通过对视频的多尺度特征的提取获得更丰富的不同尺度特征和残差学习达到较好地恢复高频信息的目的。本文采用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)作为损失函数优化网络。实验结果表明,本方法在平均评价指标上较其他方法均有一定的提升(PSNR +3.151dB,SSIM +0.102),从主观评价上看可以有效地减少视频边缘模糊的现象。 相似文献
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基于颜色分布的连续自适应均值移动(CAMShift)人脸跟踪算法简单、易于实现,被广泛应用于实时跟踪。但因其采用肤色模型作为跟踪模式,所以当目标处于类肤色背景区域时,跟踪窗口极易错误收敛到背景区域从而导致跟踪失败。为此,本文提出一种具有自适应LBP前置滤波的CAMShift跟踪算法。首先训练一个能检测人脸基本特征的级联MB-LBP节点分类器。当跟踪窗口进入类肤色干扰区时,系统自适应地把该分类器接入作为CAMShift跟踪算法的前置滤波器,以排除背景中的类肤色干扰,提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法既能有效排除背景中的类肤色干扰、显著提高CAMShift人脸跟踪算法的鲁棒性,又能保持人脸跟踪的实时性。 相似文献
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由于对比度变化容易引入图像亮度和色彩等失真,本文提出了一种面向对比度变化的图像质量评价方法CCIQA。所提方法先将图像进行亮度和色度分离,再分别根据亮度强度变化和明暗对比度变化提取亮度失真因子和根据色度相似性提取色度失真因子,接着依照基于亮度强度的权重图进行融合并计算得到最终图像质量评价分数。所提CCIQA方法在4个常用的数据库,TID2008,TID2013,CID2013和CCID2014进行广泛测试。实验结果表明所提CCIQA算法符合人眼视觉对对比度变化的主观感知,且算法性能优于多个最新图像质量评价方法。 相似文献
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