於俊
- 作品数：49 被引量：108H指数：5
- 供职机构：中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省科技攻关计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术电子电信机械工程更多>>
- 人脸表情运动跟踪与表情识别算法被引量：1
- 2011年
- 对于人脸视频中的每一帧,提出一种静态人脸表情识别算法,人脸表情运动参数被提取出来后,根据表情生理知识来分类表情;为了应对知识的不足,提出一种静态表情识别和动态表情识别相结合的算法,以基于多类表情马尔可夫链和粒子滤波的统计框架结合生理知识来同时提取人脸表情运动和识别表情.实验证明了算法的有效性.
- 於俊汪增福
- 关键词：人脸表情识别粒子滤波马尔可夫链
- 基于经验模式分解和多种评价准则的电子稳像被引量：2
- 2014年
- 针对摄影中易产生视频抖动的问题,提出一个实时鲁棒的视频去抖动系统.该系统具有如下特性:1)提取参考帧和当前帧的Sift特征点,并对它们进行匹配,通过随机采样一致(RANSAC)算法来得到全局运动参数;2)基于经验模式分解以及多种评价准则(全局运动参数和特征点对位置误差)来确定抖动参数以实现对当前帧的运动补偿;3)结合图像纹理合成算法来修复运动补偿后的视频帧,从而得到稳定和完整的输出视频.通过比较抖动视频和去抖动后的视频结果表明:该系统能够在保持实时性的同时提高视频的平均信噪比约7.2dB,大大提高人对视频中内容的辨识度和观察舒适感.
- 於俊汪增福
- 关键词：图像匹配视频修复
- 人机情感接口:人脸运动参数提取、传输、动画合成及表情识别研究
- 人机情感接口：人脸表情运动参数跟踪提取、参数传输并合成具有真实感的语音同步人脸动画以及表情识别，是当今计算机视觉和图形学领域的一个热点问题，它在人机交互、视频编码、娱乐和虚拟现实等方面有着非常多的应用。本文面向的一个重要...
- 於俊
- 关键词：动画合成表情识别视频编解码
- 文献传递
- 一种基于多模态的自动化论文图表标题生成方法
- 本发明提出了一种基于多模态的自动化论文图表标题生成方法，本发明属于计算机技术领域，用于自动生成论文图表的信息丰富且高质量的标题，包括，步骤1.获取输入，在获取输入部分，将论文图表转化为本文描述，并将该文本描述和该论文图表...
- 凌强齐晓滑於俊方毅
- 一种可形变物体的高真实感动画合成方法
- 本发明公开了一种可形变物体的高真实感动画合成方法，该方法包括：基于扫描设备重建可形变物体的精确三维网格模型；从该三维网格模型中提取若干用于驱动该可形变物体发生形变的网格点作为控制点，并将若干控制点的真实位移作为输入，获得...
- 罗常伟汪增福於俊
- 文献传递
- 一种基于经验模式分解和多种评价准则的视频去抖动方法
- 本发明公开一种基于经验模式分解和多种评价准则的视频去抖动方法，涉及视频修复、图像处理技术领域，是一种能去除视频中不稳定、抖动效果的视频去抖动技术。本发明提出的方法首先利用Sift算法来提取参考帧和当前帧中的特征点，并对它...
- 汪增福於俊
- 文献传递
- 一种模型基人脸视频编码参数压缩算法被引量：1
- 2016年
- 面向极低码率下的人脸视频编码领域,提出一种模型基人脸视频编码参数压缩算法.首先采用基于几何归一化人脸规范化过程的卡洛南-洛伊变换对人脸纹理进行压缩,与采用基于经典规范化过程的卡洛南-洛伊变换的压缩算法相比,提高了信噪比约0.5db;接着根据人脸运动单元来构造人脸运动基向量,并据此来消除同一帧内人脸表情运动参数的相关性,进而结合帧间编码和帧内编码在无编码延迟下完成对人脸表情运动参数的压缩.实验证明了该算法能够显著地提升模型基人脸视频编码参数的传输效率.
- 於俊
- 关键词：模型基编码
- 一种建立富有情感表达能力的三维虚拟眼睛运动模型的方法
- 本发明提供一种建立富有情感表达能力的三维虚拟眼睛运动模型的方法，它涉及人机交互、人脸动画、情感合成与表达等技术领域。在这些领域，由于眼睛运动对于虚拟人的非语言交流与情感表达起着至关重要的作用，因此本发明构建了一个生动的逼...
- 汪增福江辰於俊
- 文献传递
- 低比特率真实感人脸视频编码研究
- 人机情感接口(人脸表情运动参数的跟踪和提取、表情识别、参数传输以及高真实感语音同步人脸动画的合成)是当今计算机视觉和图形学领域的一个研究热点，它在人机交互、视频编码、娱乐和虚拟现实等方面有着非常多的应用。在过去的三十年中...
- 於俊
- 关键词：人脸表情识别
- 文献传递
- 一种基于壳向量的SVM快速增量学习算法被引量：4
- 2006年
- 该文提出了一种新的支持向量机学习算法—基于壳向量的增量学习算法(HVISVM)。选取一部分最有可能成为支持向量的样本—壳向量,再进行SVM增量学习。由于提取壳向量的过程只需线性规划运算,之后的训练过程又只需处理原训练样本中的一部分;增量学习既能继承先前所学习的知识,又能减少由于新样本的加入而重新学习的时间。使整个算法的训练速度大为提高。与经典支持向量机的快速算法比,精度相当,但速度可以提高数倍以上。
- 於俊周维
- 关键词：模式识别统计学习理论支持向量机
