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论文提出一种有限分隔最长公共子串算法,将这种算法与改进的最小编辑距离算法相结合实现输入单词与词库内单词的相似度计算。最终将计算结果聚类输出。实验结果表明,应用本文提出的方法进行相似单词查找与单词联想拼写能获得令人满意的结果。另外,我们将所实现的软件与源码公开以供参考。 相似文献
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行人检测在视频监控以及智能车系统中有着广泛的应用前景,为了能够更有效地检测行人,将人脸检测中级联检测框架引入行人检测中,并对其进行改进,采用Gentle AdaBoost算法进行分类器训练,以提高训练效率,同时在训练前引入了特征预筛选,以减少训练时间和系统开销。实验表明,改进后的方法训练时间短,检测精度高,同时具有较快的检测速度。 相似文献
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面部表情特征抽取的研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
面部表情特征抽取的针对性和鲁棒性在计算机辅助面部表情自动分析系统中具有举足轻重的作用。论文从五个方面综述了近年来面部表情特征抽取的研究进展并力争从理论上对各种方法进行分析和比较。最后讨论了进一步提高面部表情特征抽取可靠性的几个重要方面,进而展望了面部表情特征抽取技术的发展方向。 相似文献
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基于小波分析与神经网络的人脸检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文设计了一种结合小波分析与神经网络优点的人脸检测方法.该方法主要包括两个阶段.在训练阶段首先借鉴图形学中的背景生成方法对AR人脸数据库中的人脸样本进行背景叠加;然后对经过预处理的训练样本进行小波分解,并将得到的小波系数输入精心设计的神经网络进行训练.在人脸检测阶段,通过将缩放后的图像的各个区域输入神经网络,由神经网络判断输入区域中是否包含人脸:在得到检测结果后,本文通过基于规则的方法以及基于SUSAN的方法进行人脸区域验证取舍与合并;最后通过实验结果的分析比较可以发现本文的方法不仅可以实现人脸区域的快速检测,而且不受光照变化以及噪声的影响. 相似文献
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面部表情自动分类是情感信息处理研究中的重要内容,为了提高表情识别的准确率以及鲁棒性,提出了一种基于混淆交叉支撑向量机树的面部表情自动分类方法。该方法依据伪Zernike矩特征,以混淆交叉支撑向量机树对矩特征进行学习,实现面部表情的自动分类。混淆交叉支撑向量机树的结构使模型能够根据教师信号将面部表情识别问题分解,在不同的层次上以相对较低的复杂度解决子问题;在训练阶段,对当前中间节点划分的两个子样本集进行混淆交叉,增强了模型在面部表情识别上的整体泛化性能以及鲁棒性。实验对Cohn-Kanade面部表情数据库中的6类基本表情进行自动分类,准确率达到96.31%;与同样基于该数据库的识别方法相比,该方法在识别正确率和鲁棒性上具有较大的优势。 相似文献
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提出了一种基于粒特征和连续Adaboost算法的人脸检测方法.它使用粒特征并扩展贝叶斯决策弱分类器,设计具有连续置信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类空间,使用大规模的训练集和验证集,采用连续Adaboost算法学习得到Boosting动态级联型的人脸检测器.在CMU MIT正面人脸测试集上,误报20个时,检测率为90%以上.在一台Pentium Dual 1.2 GHz的PC上,处理一幅大小为320×240像素大小的图片平均需100 ms.实验结果表明该方法取得了比较好的精度和速度. 相似文献
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提出了一种基本计算单元为DCT-II变换的MCLT快速算法。它将基于任意窗函数的MCLT系数的实部和虚部分别映射为一半输入序列为0的DCT-II变换。对于M点的MCLT变换,该算法只需计算两个一半输入序列为0的M点DCT-II变换和两组蝶形运算。对M点的MCLT,当窗函数为正弦窗时,提出快速算法的运算复杂度为O(MlbM);当窗函数为任意窗时,其运算复杂度为O(MlbM+2M)。实验结果表明:相对于已有的快速算法,由于该算法的中间处理过程中,一半输入序列为0,其实际计算时间减少2%以上。该算法降低了软硬件实现的存储复杂度,更符合实际应用要求。 相似文献
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