检索结果-南通市图书馆

武汉大学学报（信息科学版） 2017年第1期42卷 84-90页

作者：章登义王骞朱波武小平曹瑀蔡波武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武汉市国土资源和规划信息中心湖北武汉430014

提出了一种基于人体部位特征重要性的行人再识别算法,该算法首先提取人体各部位的颜色、纹理以及形状等特征,然后对多个行人样本的每个部位分别进行聚类分析,使用误差积累的方法为每个分类计算一种更适合该分类的部位特征重要性权值向量... 详细信息

提出了一种基于人体部位特征重要性的行人再识别算法,该算法首先提取人体各部位的颜色、纹理以及形状等特征,然后对多个行人样本的每个部位分别进行聚类分析,使用误差积累的方法为每个分类计算一种更适合该分类的部位特征重要性权值向量,使得不同类型特征能更有效地应用在其适合的外观上。在公共数据集VIPeR上进行了实验,通过积累匹配特性(cumulative matching characteristic,cmc)曲线对实验结果进行评价,结果表明,该算法具有较高的再识别率,且对行人视角转换、光照变化、环境嘈杂和物体遮挡有较好的鲁棒性。

关键词：视频监控行人再识别部位特征重要性聚类分析 cmc曲线

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采用SIFT和VLAD特征编码的布匹检索算法

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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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基于Gabor方向直方图和支持向量机的猪个体身份识别

基于Gabor方向直方图和支持向量机的猪个体身份识别

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作者：赵伟江苏大学

学位级别：硕士

近年来基于机器视觉的身份识别系统在各种场景中得到了广泛运用,而现代规模化生猪养殖场对实时监控猪只生长活动、及时发现异常行为提出了新要求。要研究群养猪中猪个体的行为,首先得解决猪个体的身份识别问题。为了更好的利用图像处理... 详细信息

近年来基于机器视觉的身份识别系统在各种场景中得到了广泛运用,而现代规模化生猪养殖场对实时监控猪只生长活动、及时发现异常行为提出了新要求。要研究群养猪中猪个体的行为,首先得解决猪个体的身份识别问题。为了更好的利用图像处理技术监控猪只的生长活动,本文利用猪只背部毛发差异,提出了一种基于Gabor方向直方图和支持向量机的猪个体身份识别方法。针对猪的非刚体特性,其外部形状会随其姿态的改变而改变的特点。为了获取稳定的特征区域,首先利用猪体关键点检测算法,在猪只轮廓上找到若干猪只轮廓关键点。然后以这些关键点为基础,在猪只轮廓上划分出肩部和臀部两个特征区域,这两个特征区域受猪只形变影响较小,能保持相对稳定。本文提出的猪体背部毛发模式特征包含丰富的方向和密度信息,为了充分利用这些特征信息,我们采用Gabor滤波器对特征区域进行多尺度多方向滤波。考虑到猪只不同部位的毛发模式存在很大差异,为了充分利用毛发特征的位置信息,本文采用局部描述符而不是全局描述符来描述毛发特征。具体的做法是将特征区域进一步进行网格划分,然后在划分的每个网格中,利用滤波器输出的零直流响应计算Gabor方向直方图。本文利用这些Gabor方向直方图特征建立了一个样本库,样本库中存储着每只猪所有样本图像的Gabor方向直方图。建立样本库后,利用基于组合核函数的SVM对样本库中的样本特征进行训练生成分类器。最后,将测试样本图像中猪只的Gabor方向直方图输入分类器,进行猪个体身份识别。为了测试本文提出的毛发模式特征和Gabor方向直方图特征提取方法对猪只身份识别的有效性,我们采用累计匹配特性曲线(cmc)作为性能评价指标,将本文算法与传统的纹理特征提取算法LBP和HOG进行了实验比较。实验结果表明本文算法的平均识别率最高,达到了86.51%。在取得最高识别率的同时,本文算法也保持了最低的特征维数。在实验的最后部分,我们利用不同分辨率的图片测试了本文算法的识别性能。在图片分辨率由1760×1840降为880×920时,本文算法也能保持83.21%的识别率。实验结果表明,本文算法对于低分辨率图片也能取得不错的识别效果,具备一定的实用性。该项研究为无应激的猪个体识别提供了一种新思路,也为进一步探索群养猪个体行为分析提供了一定的技术支持。

关键词：猪只身份识别毛发模式 Gabor滤波器 SVM分类器 cmc曲线

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基于特征融合的行人重识别算法

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应用科技 2020年第2期47卷 29-34,43页

作者：钱华明王帅帅王晨宇哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题,从创新和工程应用出发,提出了一种行人重识别算法。对行人图片进行预处理,采用色调、饱和度、亮度(hue,saturation,value,HSV)空间非线性量化的方法构建颜色命名空间,对人体分区... 详细信息

为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题,从创新和工程应用出发,提出了一种行人重识别算法。对行人图片进行预处理,采用色调、饱和度、亮度(hue,saturation,value,HSV)空间非线性量化的方法构建颜色命名空间,对人体分区域预识别来提高检测效率;对备选目标的整幅图像提取HSV和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)作为整体特征并在滑动窗口内提取颜色命名(color naming,CN)特征和2个尺度的尺度不变特征(scale invariant local pattern,SILTP),采用本文融合算法得到新的特征;在3个数据集上进行行人重识别,融合的特征在2种度量学习算法的Rank1平均提高了2.4%和3.3%。实验结果表明该算法能够提高重识别精度。

关键词：行人重识别特征提取非线性量化颜色命名空间直方图特征融合度量学习 cmc曲线

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基于卷积神经网络的跨年龄人脸识别系统研究

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无线电工程 2019年第7期49卷 557-563页

作者：李帅席志红哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

对年龄跨度具有鲁棒性的人脸识别系统在实际中具有广泛的应用,年龄的变化对人脸面部特征具有显著的影响,会导致人脸识别的准确率下降。提出一种基于卷积神经网络的跨年龄人脸识别系统,包含人脸检测、人脸预处理、卷积神经网络提取特征... 详细信息

对年龄跨度具有鲁棒性的人脸识别系统在实际中具有广泛的应用,年龄的变化对人脸面部特征具有显著的影响,会导致人脸识别的准确率下降。提出一种基于卷积神经网络的跨年龄人脸识别系统,包含人脸检测、人脸预处理、卷积神经网络提取特征、期望最大化(EM)算法和余弦距离等部分。采用EM算法计算出身份特征,使得人脸识别系统对年龄变化具有鲁棒性。在MORPH-II和FG-NET跨年龄数据库中进行仿真实验,验证了人脸识别系统的有效性。

关键词：人脸识别系统深度卷积神经网络跨年龄人脸数据库 cmc曲线

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