检索结果-南通市图书馆

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基于矢量量化的快速图像检索

软件学报 2004年第5期15卷 712-719页

作者：叶航军徐光祐清华大学计算机科学与技术系北京100084

传统索引方法对高维数据存在维数灾难的困难.而对数据分布的精确描述及对数据空间的有效划分是高维索引机制中的关键问题.提出一种基于矢量量化的索引方法.该方法使用高斯混合模型描述数据的整体分布,并训练优化的矢量量化器划分数据空... 详细信息

传统索引方法对高维数据存在维数灾难的困难.而对数据分布的精确描述及对数据空间的有效划分是高维索引机制中的关键问题.提出一种基于矢量量化的索引方法.该方法使用高斯混合模型描述数据的整体分布,并训练优化的矢量量化器划分数据空间.高斯混合模型能更好地描述真实图像库的数据分布;而矢量量化的划分方法可以充分利用维之间的统计相关性,能够对数据向量构造出更加精确的近似表示,从而提高索引结构的过滤效率并减少需要访问的数据向量.在大容量真实图像库上的实验表明,该方法显著减少了支配检索时间的I/O开销,提高了索引性能.

关键词：基于内容的图像检索 k-近邻搜索高维索引维数灾难矢量量化期望最大化

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纹理约束下的人脸特征点跟踪

软件学报 2004年第11期15卷 1607-1615页

作者：宋刚艾海舟徐光祐清华大学智能技术与系统国家重点实验室

将Lucas-Kanade光流跟踪算法与人脸特征点定位的统计模型DAM(direct appearance model)在Bayesian框架下结合起来,提出了视频中人脸特征点定位与跟踪的一种混合模型方法.利用Lucas-Kanade算法预测人脸特征点的位置,充分利用了帧间的相... 详细信息

将Lucas-Kanade光流跟踪算法与人脸特征点定位的统计模型DAM(direct appearance model)在Bayesian框架下结合起来,提出了视频中人脸特征点定位与跟踪的一种混合模型方法.利用Lucas-Kanade算法预测人脸特征点的位置,充分利用了帧间的相关信息,提高了跟踪的速度.通过DAM中纹理对形状的约束,在提高跟踪精度的同时增强了整个算法的鲁棒性.实验表明,这种方法可以很好地适应人脸的多种运动,可用于人脸识别或3D人脸建模.

关键词：光流特征点定位特征点跟踪贝叶斯后验概率估计

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基于视频的人脸验证

电子学报 2002年第8期30卷 1222-1225页

作者：庄莉艾海舟徐光祐清华大学计算机科学与技术系

本文提出了一种基于视频的人脸验证方法 .采用立体视觉方法初步将人脸区域与背景分割开 ,再根据多关联模板匹配方法精确定位人脸 .对定位后的人脸区域抽取特征器官位置 ,再依此裁剪出人脸样本 .从视频流中收集人脸样本 ,训练支持向量机 ... 详细信息

本文提出了一种基于视频的人脸验证方法 .采用立体视觉方法初步将人脸区域与背景分割开 ,再根据多关联模板匹配方法精确定位人脸 .对定位后的人脸区域抽取特征器官位置 ,再依此裁剪出人脸样本 .从视频流中收集人脸样本 ,训练支持向量机 (SVM)作为验证器 .实验表明该方法在复杂的现场环境下是有效的、鲁棒的 .

关键词：人脸检测人脸特征抽取支持向量机 SVM 模式识别视频序列

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面向网上人际交流的便捷人脸动画

计算机辅助设计与图形学学报 2008年第6期20卷 793-800页

作者：戴鹏徐光祐清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084

面向网上人际交流的实际需求,提出一种基于图像的便捷人脸动画方法.基于同一人脸的正面和半侧面图像,引入三维通用人脸模型估计其初始朝向,分别建立两图像的二维网格模型;然后采用图像插值和变形技术合成不同朝向人脸,并合理地解决遮挡... 详细信息

面向网上人际交流的实际需求,提出一种基于图像的便捷人脸动画方法.基于同一人脸的正面和半侧面图像,引入三维通用人脸模型估计其初始朝向,分别建立两图像的二维网格模型;然后采用图像插值和变形技术合成不同朝向人脸,并合理地解决遮挡问题.面部的唇动和表情则可将MPEG4三维模型的形变参数投影到相应的二维网格上.该方法无需重构对象人脸的三维模型和对摄像机进行标定,可同时合成面部表情与小范围朝向变化.实验结果证明了文中方法的便捷性、跨平台通用性,合成效果良好.

关键词：便捷人脸动画基于图像绘制姿态可变 MPEG4 以计算机为媒介的人际交流

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基于SVD的二次型距离相似索引层次算法

清华大学学报（自然科学版） 2002年第1期42卷 36-39页

作者：罗明白雪生徐光祐清华大学计算机科学与技术系北京100084

大容量多媒体数据库的基于内容相似性的检索本质上是高维特征空间中一定距离函数的 K近邻问题。对适合人类视觉的二次型距离函数 ,即使采用相似索引 ,当特征空间维数较高时检索仍不能保证实时性。为了解决此问题 ,提出基于 SVD(Singular... 详细信息

大容量多媒体数据库的基于内容相似性的检索本质上是高维特征空间中一定距离函数的 K近邻问题。对适合人类视觉的二次型距离函数 ,即使采用相似索引 ,当特征空间维数较高时检索仍不能保证实时性。为了解决此问题 ,提出基于 SVD(Singular Value Decomposition)的二次型距离相似索引层次算法 ,先以相似索引为基础在主导特征的子空间上进行代价低的近似检索 ,再对过滤结果在高维特征空间中进行线性的精确检索。实验证明 :该方法具有正确性。

关键词：特征空间二次型距离相似索引层次算法单值分解多媒体数据库二次型距离函数近似检索

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基于肤色和模板的人脸检测

软件学报 2001年第12期12卷 1784-1792页

作者：艾海舟梁路宏徐光祐张钹清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

针对彩色图像提出了一种基于肤色和模板的人脸检测方法 ,由肤色分割、模板匹配和人工神经网验证 3部分组成 .首先使用 HSI空间的肤色统计模型分割出可能包含人脸的区域 ,然后使用平均脸模板匹配和人工神经网验证的方法在这些区域中搜索... 详细信息

针对彩色图像提出了一种基于肤色和模板的人脸检测方法 ,由肤色分割、模板匹配和人工神经网验证 3部分组成 .首先使用 HSI空间的肤色统计模型分割出可能包含人脸的区域 ,然后使用平均脸模板匹配和人工神经网验证的方法在这些区域中搜索人脸 .该方法将彩色图像的肤色信息和灰度图像的模板匹配及人工神经网分类模型综合起来 ,既极大地提高了速度 ,又具有较强的鲁棒性 .实验结果表明 ,该算法是快速而有效的 .

关键词：人脸检测肤色分割模板匹配人工神经网图像识别计算机视觉

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基于事件序列匹配的多摄像机视频同步

清华大学学报（自然科学版） 2009年第1期49卷 118-122页

作者：黄飞跃徐光祐清华大学计算机科学与技术系普适计算教育部重点实验室北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084

在多摄像机应用中,对各摄像机的视频进行同步是一个常用的基本步骤。大多数现有方法都依赖于特征点的检测和对应,往往复杂而且难以通用。该文致力于简单快速视频同步方法的研究,通过对常见同步问题的描述和分析,提出了一套基于事件序列... 详细信息

在多摄像机应用中,对各摄像机的视频进行同步是一个常用的基本步骤。大多数现有方法都依赖于特征点的检测和对应,往往复杂而且难以通用。该文致力于简单快速视频同步方法的研究,通过对常见同步问题的描述和分析,提出了一套基于事件序列匹配的视频同步框架——利用事件序列相关性来帮助寻找两段视频序列中的对应帧,通过全局投票的方法寻求最优帧偏移量。在动作识别和会议建档系统场景中的示例实验中都得到了正确的结果。误差分析表明,该方法的容错能力强,在较大参数范围内都可以得到正确解。该文提出的方法简单易用,具有很好的实用价值。

关键词：视频同步多摄像机事件序列

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利用物体的归一化偏差本体反射特征进行彩色图像的分割

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模式识别与人工智能 1995年第3期8卷 217-225页

作者：徐光祐刘立峰清华大学计算机科学与技术系信息教研组北京100084

本文提出了一种基于物体的归一化偏差本体反射特征进行彩色图像分割的方法。通过对成像过程的分析,我们应用了光照和表面反射率的有限维线性模型(Finite-Dimensional Linear Model)和双色反射模型(Dichromatic Reflection Model),将光... 详细信息

本文提出了一种基于物体的归一化偏差本体反射特征进行彩色图像分割的方法。通过对成像过程的分析,我们应用了光照和表面反射率的有限维线性模型(Finite-Dimensional Linear Model)和双色反射模型(Dichromatic Reflection Model),将光源因素以及几何因素分离出来,经过做归一化处理后的偏差光谱反射率已消除了光照和几何条件的影响,代表物体固有的颜色特性,因此可做为分割和识别物体的可靠依据。在实验图像中同时存在着耀斑、影调和暗区等区域,为此采用初始分割对这些区域分别处理。此外,本文还通过采用将区域生长与边缘约束相结合的方法,进一步提高了分割的可靠性。

关键词：图像分割双色反射模型有限维线性模型

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基于支持向量机的人脸姿态判定

清华大学学报（自然科学版） 2003年第1期43卷 67-70页

作者：叶航军白雪生徐光祐清华大学计算机科学与技术系北京100084

对于多姿态人脸检测中的姿态判定问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的人脸姿态判定算法。将人脸姿态划分成6个类别,从一个多姿态人脸库中手工标定出1800幅人脸图像作为训练样本集,分别训练基于支持向量分类(SVC)和基于支持向量回归(SV... 详细信息

对于多姿态人脸检测中的姿态判定问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的人脸姿态判定算法。将人脸姿态划分成6个类别,从一个多姿态人脸库中手工标定出1800幅人脸图像作为训练样本集,分别训练基于支持向量分类(SVC)和基于支持向量回归(SVR)2种姿态分类器。另外标定出300幅人脸图像作为测试样本。SVC方法和SVR方法分别取得了1.67%和3.33%的分类错误率。其中SVC方法的分类效果明显优于在传统方法中效果最好的人工神经元网络(ANN)方法(分类错误率为3.33%)。对比实验结果表明,SVM方法对于解决姿态判定问题是很有效的。

关键词：支持向量机人脸检测姿态判定模式分类人脸识别智能人机交互