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991.
为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图像重建.实验中进行的仿真结果表明,改进算法超分结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)比同类型的稀疏编码超分法(SCSR)和应用在线字典学习算法的超分方法(ODLSR)均有较大幅度提升,比后者平均提升0.72 dB和0.0187.同时,视觉上有效地消除了边缘伪影,且在处理含噪人脸图像时,具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性. 相似文献
992.
重点介绍了基于人脸检测技术的人员活动监控系统的构成和功能,并详细介绍了Viola-Jones人脸检测算法,展望了虚拟现实、增强现实技术在人员活动监控系统中的应用. 相似文献
993.
994.
995.
AdaBoost人脸检测定点型优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
周振华 《电子科技大学学报(自然科学版)》2015,44(4):589-593
提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器与强分类器分类计算的特点,有效分解了弱分类器与强分类器的计算过程,从而现实了强分类器与弱分类器相关模型参数有效分离标定。优化算法进一步利用图像积分图及弱分类器计算特点,完成对弱分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化;同时,利用强分类器浮点的计算精度要求,完成强分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化。该定点型AdaBoost人脸检测方法计算精度逼近原浮点型算法计算精度,保持了较高的人脸检测正确率,并利于后期的SIMD并行计算方法优化,同时,也利于算法在定点型嵌入式设备上的移植与优化。 相似文献
996.
为提高复杂场景下基于关键点的平面物体跟踪算法的鲁棒性,提出一种融合光流的平面物体跟踪算法。检测目标物体与输入图像的关键点及其对应描述符,由最近邻匹配方法构建目标与图像间关键点匹配集合,通过光流法构建相邻两张图像间关键点的对应关系,将已构建的关键点匹配集合与基于光流的对应关系通过加权平均的策略进行融合,得出修正的关键点匹配集合,根据关键点匹配估计目标物体在当前图像的单应性变换矩阵,从而完成目标跟踪。在POT数据集上的实验结果表明,与SIFT、FERNS等算法相比,在校正误差阈值为5时,该算法在所有图像序列上的平均跟踪精度达到66.67%,具有较好的跟踪性能。 相似文献
997.
998.
在原CenterNet算法中,以Hourglass为Backbone的目标检测模型平均精度均值高于one-stage算法,但检测速度较低。为此,基于原有CenterNet目标检测算法,对Hourglass-104模型进行改进,设计一种Hourglass-208模型,并给出双特征金字塔网络特征图融合方法。在此基础上对目标大小和训练采用smooth L1损失函数,提出一种新的可端到端训练的目标检测算法T_CenterNet。在MS COCO数据集上的实验结果表明,该算法目标检测的评估指标AP50、APS、APM分别为63.6%、31.6%、45.8%,检测速度达到36 frame/s,综合性能优于原CenterNet算法。 相似文献
999.
脑机接口系统是一种使大脑能够不依赖于外周神经和肌肉通道,与外部环境进行交互的系统。基于P300的脑机接口字符输入系统是脑机接口技术的一种典型应用。对基于传统范式的P300脑机接口系统进行改进,设计并实现了基于熟悉人脸范式的P300脑机接口字符输入系统。实验建立了基于熟悉人脸的P300脑机接口系统的信号采集与处理模型,对采集到的数据进行预处理、特征提取,并使用集成支持向量机算法对脑电信号进行分类。结果表明,除P300电位外,熟悉人脸范式诱发出了Vpp和N170电位。与以往传统范式80.6%的字符输入正确率相比,基于熟悉人脸范式的字符输入正确率达到93.5%,具有良好的发展前景。 相似文献
1000.
针对 AdaBoost算法忽略弱分类器之间的相关性导致强分类器的集成性能降低的缺陷,提出一种改进的 AdaBoost人脸检测算法。通过加入差异性度量进行相关性判定,并根据判定值剔除相似特征,以有效增加分类器的多样性。实验结果表明,相同条件下,改进的算法提高了人脸检测率,降低了错误检测数。 相似文献