国家自然科学基金(61174170)
- 作品数：13 被引量：115H指数：8
- 相关作者：詹曙蒋建国叶长明徐甲甲周丹凤更多>>
- 相关机构：合肥工业大学教育部东京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 局域化互信息度量的ACM下医学图像的分割被引量：10
- 2013年
- 大量医学图像中存在灰度不均匀现象使传统方法很难获得理想的分割结果,针对此问题,将图像的局部统计特征引入互信息度量的分割模型中,考虑不同组织间的方差差异,提出一种局域化互信息度量的活动轮廓模型(ACM),以提高灰度不均匀情况下目标边界识别的精确度。此外,采用一种无需重新初始化的水平集函数规则化方法,演化稳定,收敛速度快。最后,以医学图像分割实验对算法进行了验证,对比实验表明分割和偏移场矫正结果都更精确。
- 詹曙李敏徐甲甲蒋建国
- 关键词：灰度不均匀活动轮廓模型
- 三维人脸深度图的流形学习-LOGMAP识别方法被引量：11
- 2012年
- 人脸识别是生物特征识别技术最友好的身份识别方式,而三维人脸识别由于可解决二维人脸识别中存在的光照、姿态等局限,成为人脸识别的研究热点,但其特征维数过高是该领域的瓶颈,而维数约减是解决这一问题的关键。流形学习是一类非线性维数约减算法,LOGMAP是一种基于黎曼法坐标的流形学习算法,该算法可以在保持度量信息不变的情况下,把高维空间的数据映射到低维空间。构建了基于流形学习的三维人脸识别框架,并结合LOGMAP进行三维人脸深度图的识别。实验结果表明,该方法在三维深度图上可以得到良好的识别效果。
- 詹曙张芝华叶长明蒋建国S.Ando
- 关键词：流形学习
- 基于Gabor特征核协作表达的三维人脸识别被引量：9
- 2013年
- 为了克服三维人脸识别中光照、表情、姿态等变化带来的识别困难,本文提出了基于Gabor特征的核协作表达三维人脸识别算法.协作表达分类算法利用相似人脸数据共同协作表示测试人脸,通过2范数求解稀疏系数,根据重构误差将测试人脸正确归类.该方法通过Gabor滤波器提取三维人脸深度图的40个不同尺度和方向的Gabor特征,然后选择合适核函数将其映射到高维核空间进行非线性降维和特征选取,最后结合协作表达分类算法完成三维人脸的识别.Kinect人脸库和Texas三维人脸库实验表明,该方法能在较少训练样本的情况下取得足够好的识别效果.
- 詹曙张启祥蒋建国Shigeru ANDO
- 关键词：GABOR特征核方法人脸识别
- 融合SUSAN特征的医学图像Graph Cuts算法被引量：2
- 2013年
- 交互式图像分割算法由于可以从复杂的医学图像中分割出感兴趣的组织,现已引起研究者的广泛关注。该算法对Graph Cuts中经典能量函数的边界项进行改进,将传统的灰度特征替换为SUSAN特征。由于SUSAN特征的求和机制,极大的抑制了噪声的影响,对边界的定位也更加准确。实验表明该算法能够准确分割出感兴趣目标,剔除多余边界,并且对噪声也有很好的抑制作用。
- 詹曙孙乔博徐甲甲蒋建国
- 关键词：图切割SUSAN算子抗噪能量函数
- 表情变化的三维人脸特征分析方法被引量：8
- 2013年
- 三维人脸因其对光照,装扮变化的不敏感成为人脸分析和识别发展的新趋势。但极易受表情变化的影响成为三维人脸研究发展的瓶颈。针对此关键问题提出一种新的不受表情变化影响的三维人脸分析方法:1)计算三维人脸曲面的内蕴特征测地线距离,提取等距测地线来描述三维人脸曲面特征;2)利用改进的SIFT算法进行特征匹配。在具有不同表情的三维人脸深度图上的实验结果表明,该方法无需复杂的注册,表情的鲁棒性和识别效果优于传统的三维人脸分析方法。
- 许丽蒋建国詹曙S.Ando
- 关键词：表情
- 蚁群K-medoids融合的聚类算法被引量：10
- 2012年
- 蚁群算法能够在没有任何先验知识和人为干预的情况下实现自主聚类,并且鲁棒性较强,易于与其他算法相结合。但蚁群算法消耗时间成本较大,效率较低。而K-medoids聚类是一个基于划分的经典聚类算法,该算法聚类速度快、聚类效果好而被广泛应用于各种聚类处理中。但需要人为确定簇数目,并对初始簇中心的依赖性较强。针对以上问题,提出了结合蚁群算法和K-medoids的聚类算法(AKCA),该算法融合了蚁群算法和K-medoids算法各自在聚类上的优点。实验结果表明,该算法对于小型数据集具有运行效率高、聚类质量好和自适用性强等优点。
- 赵烨黄泽君
- 关键词：聚类分析蚁群算法
- 分布式智能系统中多任务协作机制研究
- 在复杂的分布式智能系统(DIS)中，多智能子系统之间的多任务协作尤为关键。本文运用云模型理论、智能优化算法和多Agent系统(MAS)理论，对DIS中实现多任务协作的主要方式——协作联盟及其资源优化分配算法、决策评价方法...
- 尹蕾
- 关键词：资源分配
- 文献传递
- 结合GLWT和LBP提取纹理特征的图像分割被引量：23
- 2014年
- 提出一种提取图像纹理特征的新方法:结合广义局部沃尔什变换(GLWT)和局部二值模式(LBP)。首先说明广义局部沃尔什变换的定义,然后计算并分析广义局部沃尔什变换系数,并选取识别性能较好的2阶矩作为纹理特征。结合LBP空间纹理特征和灰度特征,然后根据纹理特征采用模糊C均值算法对像素进行聚类。实验结果表明,结合广义局部沃尔什变换和LBP的纹理特征具有更好的鉴别性能,且计算简单。
- 詹曙胡德凤蒋建国
- 关键词：纹理特征GENERALIZEDLOCALWALSH
- 一种基于双向模块2DLDA的人脸识别方法被引量：6
- 2013年
- 针对人脸识别中的特征抽取问题,对原始的二维线性判别分析(2DLDA)算法进行改进,提出了一种基于双向模块2DLDA的人脸识别算法。首先对原始图像进行模块化处理,然后分别从行和列2个方向上实施2DLDA变换,最后通过可调幂因子最近邻分类器进行特征分类,完成人脸识别。该方法不仅有效的利用人脸的局部特征信息、降低光照对人脸的影响,而且显著降低了人脸图像特征的维数。在ORL人脸库以及Yale人脸库中的实验结果表明,提出的人脸识别方法具有较好的人脸识别性能。
- 王磊武敬飞贾莉
- 关键词：特征抽取人脸识别
- 基于曲面等高线特征的不同姿态三维人脸深度图识别被引量：4
- 2013年
- 三维人脸识别因能克服二维人脸识别易受光照,姿态和表情等因素影响的缺点,从而日益受到关注和重视.文中针对三维人脸实时成像系统所获得的不同姿态下的三维人脸深度图,提出一种人脸识别方法(FDAC).首先利用微分几何相关理论来指导三维深度人脸深度图的校正,再根据曲面等高线来描述人脸的面部特征并使用傅里叶描绘子实现特征提取,最后利用提取的等高线特征进行人脸分类识别.实验结果表明,FDAC方法对于不同姿态下的三维人脸图像有较好的识别率,并且在时间开销方面优于常规的特征脸识别方法.
- 叶长明蒋建国詹曙ANDO Shigem
- 关键词：深度图人脸识别
