陈云华
作品数: 57被引量:151H指数:7
  • 所属机构:广东工业大学计算机学院
  • 所在地区:广东省 广州市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:广东省自然科学基金

相关作者

张灵
作品数:91被引量:195H指数:7
供职机构:广东工业大学计算机学院
研究主题:表情识别 卷积 字典 神经网络 残差
曾碧
作品数:329被引量:755H指数:13
供职机构:广东工业大学
研究主题:移动机器人 智能家居 图像 路径规划 遗传算法
陈平华
作品数:204被引量:574H指数:10
供职机构:广东工业大学
研究主题:文本 卷积神经网络 注意力 矩阵分解 用户
丁伍洋
作品数:8被引量:20H指数:4
供职机构:广东工业大学
研究主题:人脸 驾驶员疲劳 视觉信息 人脸区域 哈欠
罗源
作品数:6被引量:15H指数:3
供职机构:广东工业大学计算机学院
研究主题:表情识别 表情识别算法 压缩感知 视觉注意机制 人脸
面向精神疲劳监测的实用虹膜定位方法被引量:1
2013年
针对精神疲劳监测中虹膜定位的实时性要求较高、背景较为固定以及可能存在头部扭转与脸部倾斜和遮挡等特点,利用肤色模型快速定位与检测人脸、椭圆拟合进行人脸姿态估计与倾斜矫正,方差投影粗定位眼睛、直方图统计和自定义窗函数获取自适应虹膜分割阈值对虹膜进行准确分割和定位,形成一种实用虹膜定位与分割方法.实验结果表明,该方法不仅能够快速、准确地定位虹膜,并且对存在较大角度的脸部扭转和倾斜以及头发遮挡的情况均能够有效处理.
陈云华张灵严明玉
关键词:虹膜定位窗函数自适应阈值分割肤色模型
基于结构自相似性和形变块特征的单幅图像超分辨率算法被引量:3
2019年
针对单幅图像超分辨率(SR)复原样本资源不足和抗噪性差的问题,提出一种基于结构自相似和形变块特征的单幅图像超分辨率算法。首先,该方法通过构建尺度模型,尽可能地扩展搜索空间,克服单幅图像超分辨率训练样本不足的缺陷;接着,通过样例块的几何形变提升了局限性的内部字典大小;最后,为了提升重建图片的抗噪性,利用组稀疏学习字典来重建图像。实验结果表明:与Bicubic、稀疏字典学习(Sc SR)算法和基于卷积神经网络的超分辨率(SRCNN)等优秀字典学习算法相比,所提算法可以得到主观视觉效果更为清晰和客观评价更高的超分辨率图像,峰值信噪比(PSNR)平均约提升了0. 35 d B。另外所提算法通过几何形变的方式扩展了字典规模和搜索的准确性,在算法时间消耗上平均约减少了80 s。
向文张灵陈云华姬秋敏
关键词:块匹配字典学习自相似性
双向特征融合与特征选择的遥感影像目标检测被引量:12
2022年
遥感影像中复杂的背景占据图像的大部分区域,严重影响了目标检测效果.本文提出一种可以对特征图进行多特征选择的目标检测网络.设计了双向多尺度特征融合网络,融合深浅层信息,提高复杂背景下小目标的检测效果,在保留常规特征金字塔自上而下路径的同时,增加一条自下而上的路径,减少浅层特征传递到顶层经历的网络层数,从而控制浅层特征损失.为了降低多尺度特征图中无用信息对后续检测网络的干扰,设计了基于注意力机制的多特征选择模块,网络自适应地专注于有用特征,忽略无用特征.针对传统五参数回归法在预测角度时存在严重的边界不连续问题,不能精确预测长宽比值比较大的目标,将角度预测当作分类任务处理.在DOTA数据集和自制数据集DOTA-GF上进行实验,6类典型目标的mAP分别达到0.651和0.641,与主流目标检测算法的对比实验结果表明提出的方法的有效性.
肖进胜张舒豪陈云华王元方杨力衡
关键词:遥感影像目标检测
基于CycleGAN的非配对人脸图片光照归一化方法被引量:1
2018年
针对人脸识别过程中光照对识别结果的影响问题,提出了一种基于CycleGAN的光照归一化方法.使用了生成对抗式的网络结构,利用图像翻译的原理,将较亮图片的光照风格迁移至较暗图片,同时保持原人脸表面平滑且结构基本不变.使用非配对的数据集,无需人工标注标签,简化了数据准备阶段的工作,达到了利用无监督的深度学习方法去除图片光照影响的目的.最后用训练好的模型处理CroppedYale测试集,比较处理前后的人脸识别准确率.实验证明,本文方法具有较强的降低人脸光照对识别率影响的能力且基本不改变人脸结构,有利于提高人脸识别的准确率.
曾碧任万灵陈云华
关键词:人脸识别光照归一化
基于眼动参数云融合模型的疲劳检测方法被引量:5
2013年
针对采用确定性阈值法分析眼动特征,进而检测疲劳中存在的准确性差等问题,提出了一种基于不确定性云模型理论的眼动参数描述方法,实现了对眼动特征的量化、融合,以及最后疲劳状态的判定。结合Haar分类器与LBP算子定位检测眼部状态,提取眨眼时间和次数;采用云发生器算法建立了疲劳监测的眼动参数云融合模型,展开了相关实验研究。研究结果表明,与确定性阈值法相比,该方法检测的准确性更高,能作为驾驶员疲劳判别的可靠依据。
丁伍洋陈云华高素文张灵
关键词:不确定性LBP算子眼动特征
基于L_(1/2)自适应稀疏正则化的图像重建算法被引量:1
2017年
为了解决图像超分辨率重建过程中出现的问题,结合图像的稀疏表示,增加控制邻近块兼容性的约束,建立具有邻近块兼容性约束的L1/2稀疏正则化模型.采用加权L2范式代替Lp(0
叶向荣刘怡俊陈云华熊炯涛
关键词:自适应正则化超分辨率重建
精神疲劳实时监测中多面部特征时序分类模型被引量:4
2013年
针对现有疲劳监测方法仅根据单帧图像嘴巴形态进行哈欠识别准确率低,采用阈值法分析眨眼参数适应性较差,无法对疲劳状态的过渡进行实时监测等问题,提出一种新的进行精神疲劳实时监测的多面部特征时序分类模型。首先,通过面部视觉特征提取张口度曲线与虹膜似圆比曲线;然后,采用滑动窗口分段、隐马尔可夫模型(HMM)建模等方法在张口度曲线的基础上构建哈欠特征时序并进行类别标记,在虹膜似圆比曲线的基础上构建眨眼持续时间时序并进行类别标记;最后,在HMM的基础上增加时间戳,以便自适应地选取时序初始时刻点并进行多个特征时序的同步与标记结果的融合。实验结果表明,本文模型可降低哈欠误判率,对不同年龄的人群眨眼具有很好的适应性,并可实现对精神疲劳过渡状态的实时监测。
陈云华张灵丁伍洋严明玉
关键词:张口度时间序列隐马尔可夫模型
一种基于新型遗传算法的块运动估计算法被引量:4
2005年
提出了一种基于新型遗传算法的块匹配运动估计算法。该算法把块运动向量作为遗传染色体,经过选择变异等操作,将随机搜索与特定目标搜索相结合,解决了以往快速搜索算法易陷于局部最优的问题,同时该算法中所带的模糊评价函数使得对个体的评价更合理、客观,该算法还将运动矢量空间偏置特性用于初始种群的选取,进一步提高了算法性能。实验结果表明,该算法性能上接近于FSA,速度却接近于TSS。
陈云华余永权曾碧
关键词:块匹配运动估计遗传算法
一种改进的ZigBee路由优化算法被引量:6
2015年
ZigBee网络在运行的过程中,各个节点工作任务不均匀,从而会使能耗不均匀,导致整个网络过早产生分割死亡,因此提出一种均衡负载的路由优化算法。该算法首先通过发送定向RREQ来减少网络风暴,然后基于单个节点剩余能量、整个网络平均能量、多条路由路径能量代价和多个邻居节点能量这几个因素,通过选择动态路径来构建网络的动态路由,从而避免单条链路的压力。NS2仿真实验表明,改进的路由算法在节点死亡数、能耗和生存时间上都得到优化。
杜力凯张灵陈云华
关键词:ZIGBEE动态路由
基于嘴巴特征点曲线拟合的哈欠检测被引量:8
2014年
针对疲劳分析中哈欠检测具有嘴角点定位困难、嘴巴张开大小及持续时间因人而异的特点,提出一种基于嘴巴内轮廓角点检测与曲线拟合的哈欠检测方法。首先利用角点检测获取嘴巴内轮廓上的若干点,对这些点进行曲线拟合建立嘴唇内轮廓数学模型;然后再对张口度曲线进行时间维度的分析,对哈欠进行二次判决。实验结果表明,该方法不仅能够更精确地获取开口度的大小,而且还能够降低哈欠的误检率。
谢国波陈云华张灵丁伍洋
关键词:角点检测