检索结果-南通市图书馆

信号处理 2019年第10期35卷 1725-1731页

作者：朱建清林露馨沈飞曾焕强蔡灿辉郑力新华侨大学工学院福建泉州362021 福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 华侨大学信息科学与工程学院福建厦门361021

本文提出一种采用尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)和局部聚合向量(Vector of Locally Aggregated Descriptors,VLAD)特征编码的布匹检索算法。首先,提取图像的SIFT特征,以对图像进行特征表达。但是,每张图像SIFT特征点数量可能不同,导致不同图像的特征向量维度不一致,无法直接进行图像之间的相似度计算。为此,本文进一步对图像的SIFT特征进行VLAD编码,在保证不同图像的特征维度一致的同时,改进SIFT特征对图像的表达能力。在VLAD编码方面,先用K-means聚类算法生成视觉词典;再进行特征向量局部聚合。局部聚合过程包括:首先,计算图像中SIFT特征向量与对应视觉词之间的残差;然后,将每个视觉词相应的残差求和;最后,把各个视觉词上的残差求和值进行串联得到图像的VLAD编码。本文实验采用十次平均的累计匹配特性(Cumulative Match Characteristic,CMC)曲线作为性能指标。结果表明,本文所提出的方法能提高检索速度,且具有较高的识别率,其平均Rank 1识别率达到95.03%。

关键词：布匹检索算法 VLAD特征编码 K-means聚类算法 SIFT特征 CMC曲线

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结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法

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信号处理 2019年第3期35卷 402-409页

作者：丁佳军陈婧曾焕强朱建清蔡灿辉华侨大学信息科学与工程学院厦门市移动多媒体通信重点实验室福建厦门361021

针对屏幕内容视频具有大量文字、图形区域以及锐利边缘的特点,本文在HEVC-SCC编码标准上提出一种结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法。考虑把有效的码率用在对于人眼视觉系统更加敏感的特性上,本算法主要从空域和时域两方面进... 详细信息

针对屏幕内容视频具有大量文字、图形区域以及锐利边缘的特点,本文在HEVC-SCC编码标准上提出一种结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法。考虑把有效的码率用在对于人眼视觉系统更加敏感的特性上,本算法主要从空域和时域两方面进行屏幕内容视频感知特性的提取。在空域方面,采用差分算子提取梯度幅值信息,得到空域特征的描述子;在时域方面,采用可以较好描述屏幕内容视频感知特征的梯度相似性度量信息,结合相邻帧间的相关性,得到时域特征的描述子。将时空梯度感知特性进行融合,用以控制屏幕内容视频编码的码率。实验结果表明,在随机接入模式下,本算法和原始HEVC-SCC算法相比,在略微降低误码率、节省码率开销的同时提高了视频的感知质量。

关键词：屏幕内容编码高效视频编码码率控制感知特征

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基于多视点伪序列的光场图像压缩

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信号处理 2019年第3期35卷 378-385页

作者：马晓辉曾焕强陈婧朱建清蔡灿辉华侨大学信息科学与工程学院厦门市移动多媒体通信重点实验室福建厦门361021

近年来,作为一种能够提供更富有沉浸感的多媒体媒质,光场图像(Light Field Image,LFI)引起广泛的关注。针对光场图像数据量巨大的问题,本文提出了一种基于多视点伪序列的光场图像高效压缩方案。在编码端,所提方法首先将光场相机捕获得... 详细信息

近年来,作为一种能够提供更富有沉浸感的多媒体媒质,光场图像(Light Field Image,LFI)引起广泛的关注。针对光场图像数据量巨大的问题,本文提出了一种基于多视点伪序列的光场图像高效压缩方案。在编码端,所提方法首先将光场相机捕获得到的原始光场图像根据相机的微透镜阵列分解成子孔径图像。接着根据子孔径图像存在较强视点内和视点间相关性,选取部分子孔径图像进行多视点伪序列构建,基于MV-HEVC设计适用于多视点伪序列的预测编码结构进行编码。在解码端,所提方法基于已解码多视点伪序列通过视频帧插值方法重建出未编码传输的子孔径视图,从而重建出全部光场图像。实验结果表明本文所提算法优于现有基于视差引导稀疏编码的光场图像压缩方法,BD-rate平均节约18.5%,BD-PSNR平均提高1.28 dB。

关键词：光场图像图像压缩多视点伪序列预测结构

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采用新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法

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信号处理 2017年第6期33卷 811-818页

作者：朱建清葛主贝曾焕强陈婧蔡灿辉华侨大学工学院福建泉州362021 华侨大学信息科学与工程学院福建厦门361021

针对现有基于纹理特征的人脸识别算法中纹理特征维数偏大且对噪声较敏感等不足,提出了用于描述人脸图像大尺度局部特征的中心四点二元模式(Center Quad Binary Pattern,C-QBP)和用于描述图像小尺度局部特征的简化四点二元模式(Simplifie... 详细信息

针对现有基于纹理特征的人脸识别算法中纹理特征维数偏大且对噪声较敏感等不足,提出了用于描述人脸图像大尺度局部特征的中心四点二元模式(Center Quad Binary Pattern,C-QBP)和用于描述图像小尺度局部特征的简化四点二元模式(Simplified Quad Binary Pattern,S-QBP)两种互补的新型纹理特征。在此基础上,实现基于新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法。首先对人脸图像进行多级分割,再对所产生的图像块提取C-QBP和S-QBP纹理特征,构建纹理特征矩阵。最后,采用2DLDA子空间学习算法实现基于新型纹理特征的人脸识别。实验结果表明,本文所提出的人脸识别算法的识别率明显高于其他基于纹理特征和子空间学习的人脸识别算法。当每一类训练样本数统一设置为5,特征维数为48×4时,在ORL人脸库上,本文所提出的人脸识别算法的识别率达98.68%;在YALE人脸库上,特征维数为48×36时,识别率达99.42%;在FERET人脸库上,特征维数为48×26时,识别率为91.73%。

关键词：人脸识别新型纹理特征二维线性鉴别分析(2DLDA)

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