张乐
- 作品数：3 被引量：23H指数：2
- 供职机构：山东大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于小波分析和SVM的人脸表情识别被引量：1
- 2008年
- 提出了一种能量特征与支持向量机(SVM)相结合的面部表情识别方法。首次提出了小波能量特征在表情识别中的应用。由于小波能量特征具有表现表情纹路的能力,与人脸表情识别的要求正好相符,所以把小波能量特征加入到原始图像中,再用Fisher线性判别法(FLD)进行特征提取,然后采用SVM进行识别。通过对在日本JAFFE人脸表情库中的七种表情(生气、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤、惊讶)进行实验,验证了该方法的有效性。它不仅能获得高的表情识别率,而且过程简单,易于实现。
- 亓晓旭姜威张乐
- 关键词：人脸表情识别FLD支持向量机
- 多分辨力分析在自动聚焦算法抗噪声性能中的应用被引量：6
- 2007年
- 自动聚焦是数码设备、计算机视觉中的一项关键技术。自动聚焦过程中,聚焦的准确性和抗噪声性能至关重要。以高频分量作为度量的聚集评价函数具有灵敏性高、聚焦准确的优点,适用于实时系统,但是对噪声十分敏感,受噪声污染时可能导致聚焦失败。因此,提出了一种具有噪声稳健性的高频分量自动聚焦评价函数。该函数通过小波多分辨力分析提取高频分量,利用了信号的每个子带的小波系数存在一定相关性,而噪声不存在这样的相关性的特点,设定高频子带阈值,认为低于阈值的系数是噪声的贡献,大致分离图像信号与噪声信号,从而将其滤除。经过大量的实验,证明提出的方法具有单峰性好、灵敏度高等优点,特别是在抗噪声性能方面有很大提高。
- 张乐姜威
- 关键词：图像处理抗噪声性能自动聚焦
- 数字图像一阶矩的自动聚焦区域选择算法被引量：17
- 2008年
- 聚焦区域选择是自动聚焦算法中的重要模块,直接影响评价函数曲线的尖锐性、准确性和稳定性。针对中心取窗和多点取窗等传统聚焦区域选择算法的局限性,提出了一种基于数字图像一阶矩的自动聚焦区域选择算法,它是通过图像灰度或边缘一阶矩定位聚焦区域的。传统聚焦区域选择是一种定点估计,实验证明一阶矩方式选择可以跟踪偏离中心的主体景物,是一种具有自适应性的前景位置估计算法,提高了聚焦精确度和速度。
- 张乐姜威高赞
- 关键词：自动聚焦自适应性
