龚飞
- 作品数：10 被引量：31H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多稀疏表示分类器决策融合的人脸识别被引量：9
- 2018年
- 针对目前人脸识别仍然存在顽健性较差的问题,提出一种多稀疏表示分类器决策融合(FR-MSRC)的人脸识别方法。首先提取3组特征,并训练3个稀疏表示子分类器,然后引入决策融合的思想,根据每个子分类器的分类性能,通过迭代运算过程自适应确定各子分类器的融合权值,最后利用融合权值对多个子分类器的输出结果进行决策,实现不同复杂因素干扰下的人脸识别,分别在Yale B、JAFFE和AR人脸库中进行光照、表情、遮挡以及多类型因素混合干扰实验。实验结果表明,本文提出的方法在复杂的环境中仍保持较高的识别率,顽健性更佳。
- 唐彪金炜符冉迪龚飞
- 关键词：人脸识别
- 主题学习和稀疏表示的MODIS图像超分辨率重建被引量：5
- 2017年
- 针对MODIS图像分辨率受传感器限制和噪声干扰,且分辨率局限在一定水平等问题,提出一种采用主题学习和稀疏表示的MODIS图像超分辨率重建方法,该方法通过双边滤波将MODIS图像的平滑及纹理部分分离,并将纹理部分看成是由若干"文档"组成的训练样本;运用概率潜在语义分析提取"文档"的潜在语义特征,从而确定"文档"所属的"主题"。在此基础上,针对每个主题所对应的图像块,采用改进的K-SVD方法训练若干适用于不同主题的高低分辨率字典对,从而可以运用这些字典对,通过稀疏编码实现测试图像相应主题块的超分辨率重建。实验结果表明,重建图像在视觉效果和PSNR等指标上均优于传统方法。
- 周峰金炜龚飞符冉迪
- 关键词：主题学习概率潜在语义分析超分辨率MODIS图像
- 基于支持向量机的多因子风速预测被引量：4
- 2018年
- 针对目前数值模式预报的风速普遍存在小风预报偏大、大风预报偏小的问题,本文基于支持向量机的方法,结合WRF模式预报和自动观测站的实况数据资料,建立多因子SVM风速预测模型,对渔业避风港锚地风速进行预测修正.实验结果表明,新模型预测的风速和实际风速基本一致,相关性达到了99%,很好地表达了风速与WRF模式预报因子之间的非线性关系,验证了该模型能改进WRF模式输出的风速数据.与仅利用历史风速的非数值SVM和LSSVM风速预报的结果进行比较,进一步证实了多因子SVM风速预测的优越性.
- 钱斌凯何彩芬金炜倪永森龚飞左登
- 关键词：支持向量机风速预测
- 多稀疏表示分类器决策融合修正距离的图像检索被引量：2
- 2018年
- 针对当前许多图像检索方法的检索精度不理想的问题,本文为增强图像特征的表达能力,通过统计图像的颜色矩、多尺度分块局部二值模式、灰度共生矩阵、尺度不变特征变换以及空间位置信息,提取5类能从不同角度表征图像本质特性的特征,并根据图像库中各训练图像的类别信息,以此5类特征构造5个稀疏表示分类器,同时引入决策融合思想,根据每个子分类器的分类性能,通过一个自适应迭代运算过程确定各子分类器的融合权值,以刻画不同类别特征的图像表达能力,并据此构造距离修正因子对不同特征所描述的图像间距离进行修正,从而得到综合各类特征表达能力的图像间的修正距离,实现图像的相似性评价,获得检索结果。实验结果表明,基于Corel-1000图像库,本文提出的方法平均查准率为82.1%,比现有的方法平均提升10个百分点,而且鲁棒性更强。
- 唐彪金炜符冉迪龚飞何彩芬
- 关键词：图像检索
- 融合小波包细节子图及稀疏表示的人脸识别被引量：6
- 2016年
- 针对现有人脸识别方法在光照变化、表情变化及噪声干扰等情况下识别率下降的问题,本文将主成分分析(PCA),图像的小波包分解(WPD)和稀疏表示分类(SRC)等算法结合起来进行研究分析,提出了一种融合小波包细节子图及稀疏表示(FW-SRC)的人脸识别方法。该方法首先将图像小波包分解以后的子图像进行加权融合,对融合后的图像进行特征提取并构造特征空间,然后用样本在特征空间上的投影集构造稀疏字典,最后通过对人脸图像的稀疏表示实现分类识别。采用Yale B、AR和CMU PIE人脸库分别进行了光照、表情及噪声鲁棒性的测试,实验结果表明本文方法不仅提高了人脸识别率,而且在光照强度变化、表情变化以及噪声干扰的情况下具有良好的识别性能。
- 龚飞金炜符冉迪刘箴李纲
- 关键词：人脸识别小波包分解鲁棒性
- 一种基于小波变换及稀疏表示的人脸识别方法
- 本发明公开了通过小波变换对每张待训练的人脸图像进行分解，得到对应的低频分量和三种对应不同细节的高频分量，再用主成分分析方法对三种高频分量进行融合，得到对应的最终高频融合训练图像，并分别构造低频字典和高频字典，最后将测试样...
- 龚飞金炜符冉迪
- 采用双字典协作稀疏表示的光照及表情顽健人脸识别被引量：2
- 2017年
- 提出一种采用小波变换(WT)及双字典协作稀疏表示分类(CSRC)的人脸识别方法——WT-CSRC。WT-CSRC首先利用PCA(主成分分析)将小波分解后的人脸高频细节子图融合成高频细节图像;然后用PCA分别对人脸低频图像和高频细节图像进行特征提取,构造低频和高频特征空间,并用训练样本在两种特征空间上的投影集构造低频字典和高频字典;最后将测试样本在两种字典上进行稀疏表示,并引入互相关系数以增强人脸识别的可靠性,实现了人脸的协作分类。实验结果表明,提出的方法提高了人脸识别率,对光照变化及表情变化具有较强的顽健性,并且具有较高的时间效率。
- 龚飞金炜朱珂晴符冉迪曹燕
- 关键词：人脸识别
- 基于NSST与自适应PCNN相结合的卫星云图融合被引量：3
- 2016年
- 为了综合利用红外和可见光云图的天气信息,本文提出一种基于非下采样shearlet(NSST)与自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外和可见光卫星云图融合方法。首先利用NSST对红外和可见光卫星云图进行多尺度、多方向分解,然后对分解得到的低频子带系数采用基于局部区域方差和局部区域能量的自适应加权方法进行融合,高频子带系数采用改进的自适应PCNN进行融合,其中脉冲耦合神经网络的连接强度依据高频系数区域特征的不同重要性,通过一个S型模糊隶属度函数自适应确定。最后对融合完成的低频和高频分量进行NSST逆变换得到最终的融合云图。实验结果表明,基于本文提出方法的融合图像无论是从主观视觉效果,还是客观评价指标都要优于文中对比的典型融合方法,能为后续的天气分析和处理提供具有更加丰富的气象资料。
- 颜文龚飞周颖周峰金炜符冉迪
- 关键词：卫星云图图像融合模糊隶属度函数
- 一种基于小波变换及稀疏表示的人脸识别方法
- 本发明公开了通过小波变换对每张待训练的人脸图像进行分解，得到对应的低频分量和三种对应不同细节的高频分量，再用主成分分析方法对三种高频分量进行融合，得到对应的最终高频融合训练图像，并分别构造低频字典和高频字典，最后将测试样...
- 龚飞金炜符冉迪
- 文献传递
- 基于PCA、FLD和小波包子图融合的人脸识别算法
- 2018年
- 基于单一理论的识别方法由于各种因素的限制,存在自身固有的局限性。为提高算法的效率和准确率,本文结合主成分分析法(PCA)和Fisher线性判别法(FLD),提出一种基于融合小波包子图的人脸识别方法 FW-PCA-FLD。该方法首先将小波包分解后的人脸子图像根据其能量分布特性进行加权融合,然后利用PCA方法对融合后的小波包图像进行特征提取,最后用Fisher线性判别找到合适的投影空间,通过度量训练样本与测试样本在投影空间上的投影系数进行人脸的分类识别。在CMU PIE人脸库、JAFFE人脸库上的实验结果表明,本文提出的人脸识别算法不仅在正确识别率和识别时间效率上表现较为优越,而且对不同光照、表情、姿态变化下的人脸识别都保持较好的适应性。
- 唐文静周莉龚飞孙玉娟
- 关键词：人脸识别小波包加权融合
