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2.
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
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4.
如何从复杂的fMRI数据中提取 丰富的大脑信息是提高脑部疾病识别精度的关键。传统的静息态功能磁共振成像分析中,功能连接网络被认为是稳定不变的。提出一种基于成组独立成分分析的构建动态功能连接网络的方法,并通过该网络来获取功能网络本身的动态特性。首先,利用成组独立成分分析法提取fMRI数据的空间独立成分作为网络节点,并通过滑动时间窗的方法获取窗口时间序列,构建动态功能连接网络。以动态功能网络作为特征,对精神分裂症患者和正常被试数据进行分类识别。实验结果表明,该方法能够获取fMRI数据的时间维度信息,提高识别效果,在一定程度上能为临床诊断提供客观参照。 相似文献
5.
针对图像中目标和背景灰度偏差较小、目标边缘轮廓弱的特点,提出了一种快速收敛并具有较强捕获弱边缘能力的水平集曲线演化方法。该方法采用指数函数作为边缘指示函数,运用归一化的Gauss分布函数改进传统的正则化Dirac函数。在目标跟踪过程中,采用卡尔曼滤波获取视频相应帧图像的运动人体目标最小外接矩形框,对外接矩形框内运动人体进行水平集曲线演化,实现对人体目标的跟踪和轮廓提取。分别对可见光下的运动目标和红外运动视频序列进行仿真实验。结果表明,相对于传统方法,其在跟踪速度上有很大的提高,对于红外图像中的弱边界目标及凸凹度较大的区域,也具有快速准确的收敛效果。 相似文献
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7.
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
8.
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
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