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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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实时鲁棒的自动人眼状态分类

计算机辅助设计与图形学学报 2007年第3期19卷 292-297页

作者：李召荣艾海舟清华大学计算机科学与技术系北京100084

探讨了自动人眼状态分类问题,提出一种基于全局扫描并验证策略的分类框架.该方法采用一种级联结构(Cascade)来组织分类器,采用Adaboost算法学习分类器.实验表明,该方法无论在鲁棒性、正确率和速度方面都达到了很好的性能,具有非常明显... 详细信息

探讨了自动人眼状态分类问题,提出一种基于全局扫描并验证策略的分类框架.该方法采用一种级联结构(Cascade)来组织分类器,采用Adaboost算法学习分类器.实验表明,该方法无论在鲁棒性、正确率和速度方面都达到了很好的性能,具有非常明显的实际应用价值.

关键词：人眼状态分类全局扫描并验证 Adaboost 级联结构

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基于支持向量回归的唇动参数预测

计算机研究与发展 2003年第11期40卷 1561-1565页

作者：王志明蔡莲红艾海舟清华大学计算机科学与技术系北京100084

支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在有限样本的机器学习中显示出优异的性能.将这一新的统计学习方法应用到多媒体交互作用的研究中,用支持向量回归的方法由语音预测唇动参数.通过对... 详细信息

支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在有限样本的机器学习中显示出优异的性能.将这一新的统计学习方法应用到多媒体交互作用的研究中,用支持向量回归的方法由语音预测唇动参数.通过对语音的线性预测系数进行主分量分析,有效地压缩了声学特征参数的维数.结合交叉校验和最速下降优化方法,选择最佳的支持向量回归学习参数.在汉语0～9的任意数字串上对唇高参数的预测实验结果达到了均方误差0.0096,平均幅度误差7.2％及相关系数0.8的效果.这一结果优于一个文中优化过的人工神经网络所达到的性能,说明这一方法很有潜力.

关键词：支持向量机支持向量回归线性预测系数主分量分析人工神经网络

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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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基于二次相似度函数学习的行人再识别

计算机学报 2016年第8期39卷 1639-1651页

作者：杜宇宁艾海舟清华大学计算机科学与技术系北京100084

行人再识别是一个有着非常重要现实意义的研究问题,它可以应用于刑事侦查、在公共场所中寻找丢失的小孩、个人相册管理以及电子商务等领域.同时由于光照、视角、人的姿态以及背景的变化,同一个人的表观在不同的监控视频中往往变化很大,... 详细信息

行人再识别是一个有着非常重要现实意义的研究问题,它可以应用于刑事侦查、在公共场所中寻找丢失的小孩、个人相册管理以及电子商务等领域.同时由于光照、视角、人的姿态以及背景的变化,同一个人的表观在不同的监控视频中往往变化很大,解决行人再识别问题也非常有挑战性.在设计行人再识别算法时,给定行人图像的特征,考虑到不同的特征分量具有不同的区分能力,学习合适的相似度度量非常重要.度量学习是一类学习相似度度量的主流算法,这些算法通过学习一个马氏距离相似度函数(Mahalanobis Similarity Function,MSF)来估计一对行人图像的相似度.然而MSF只与特征差分空间有关,忽略了一对图像中每个个体的表观特征,对于同一个人在不同场景中很大的表观变化的捕捉能力有限.为了加强相似度函数与每个个体的表观特征的联系,该文提出通过学习一个二次相似度函数(Quadratic Similarity Function,QSF),来估计一对行人图像的相似度.QSF是MSF的泛化形式,不但描述了一对行人图像的互相关关系,而且关联了一对行人图像的自相关关系,可以更好地捕捉同一个人在不同监控视频中很大的表观变化.为了学习QSF,该文分别从分类和排序的角度出发,设计两种不同的优化目标,提出了两种不同的学习QSF的算法.由行人再识别的公共数据集VIPeR和CUHK的实验表明,这两种不同的算法都可以学习到有效的QSF,识别性能优于已有的行人再识别算法.

关键词：视频监控行人再识别行人分析度量学习二次相似度函数学习机器学习

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基于统计推断的行人再识别算法

电子与信息学报 2014年第7期36卷 1612-1618页

作者：杜宇宁艾海舟清华大学计算机系北京100084

行人再识别是指给定一张行人图像,在已有的可能来源于非交叠摄像机视场的行人图像库中,识别出与此人相同的图像。研究该问题有着非常重要的现实意义,同时也面临许多挑战。该文提出一种基于统计推断的行人再识别算法。该算法从统计推断... 详细信息

行人再识别是指给定一张行人图像,在已有的可能来源于非交叠摄像机视场的行人图像库中,识别出与此人相同的图像。研究该问题有着非常重要的现实意义,同时也面临许多挑战。该文提出一种基于统计推断的行人再识别算法。该算法从统计推断的角度出发学习两幅行人图像的相似度度量函数,利用此函数从行人图像库中搜索待查询的人。在公共数据集VIPeR上的实验表明,该算法性能优于已有的行人再识别算法,学习相似度度量函数的时间花销明显少于已有的基于学习的算法,并且在只有少量训练样本时,缓解了学习相似度度量函数的过拟合问题。

关键词：计算机视觉行人再识别相似度度量函数统计推断

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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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基于行为的导航与控制

模式识别与人工智能 1992年第3期5卷 191-195页

作者：艾海舟

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移动机器人路径规划系统

模式识别与人工智能 1991年第1期4卷 51-57页

作者：艾海舟张钹