检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2011年第24期37卷 150-151页

作者：杨占栋解梅电子科技大学电子工程学院成都611731

在进行人脸识别时,光照、表情、角度等因素的影响会大幅增加数据计算的时空复杂度。为此,提出一种新的图像外观统计模型,在动态形状模型中引入灰度共生矩阵(GLCM),通过计算图像形状对齐情况下的GLCM,建立半动态外观模型。基于ORL人脸数... 详细信息

在进行人脸识别时,光照、表情、角度等因素的影响会大幅增加数据计算的时空复杂度。为此,提出一种新的图像外观统计模型,在动态形状模型中引入灰度共生矩阵(GLCM),通过计算图像形状对齐情况下的GLCM,建立半动态外观模型。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该模型相比动态外观模型,识别准确率更高,速度更快。

关键词：半动态外观模型动态形状模型灰度共生矩阵动态外观模型人脸识别

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基于先验动态形状约束的视频目标提取

引用

四川大学学报（工程科学版） 2009年第2期41卷 185-191页

作者：唐鹏高琳周欣盛鹏四川大学视觉合成图形图象技术国防重点学科实验室

准确的目标提取是机器视觉系统中的基础和关键步骤。然而诸如边界模糊、背景杂乱、目标被部分遮挡等复杂场景情况通常导致仅使用灰度信息的方法难以区分目标和背景。针对此问题,提出了一种针对单摄像机视频图像的目标提取新算法。首先... 详细信息

准确的目标提取是机器视觉系统中的基础和关键步骤。然而诸如边界模糊、背景杂乱、目标被部分遮挡等复杂场景情况通常导致仅使用灰度信息的方法难以区分目标和背景。针对此问题,提出了一种针对单摄像机视频图像的目标提取新算法。首先在马尔可夫随机场的框架下将先验形状约束定义为从分割结果到先验形状之间轮廓变换的距离,并结合目标的检测似然度信息统一为势函数,再用图分割算法获取分割的全局最优解;同时为反映形变的时空相关性,进而提出基于先验知识的动态形状模型,用主成分分析将形状映射到低维度潜变量子空间,并对潜变量变化趋势建立自回归模型,再利用模型预测指导分割过程;最后模型参数和系统状态利用分割结果在线更新。试验表明,该算法能够适应噪声和目标外形变化,并能在目标被部分遮挡或难以从背景区分的情况下准确分割,鲁棒性较好,能够为机器视觉应用提供中级视觉的信息。

关键词：视频监视目标分割动态形状模型图分割算法

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以模型為基礎之分割方法於多種型態醫學影像之應用

以模型為基礎之分割方法於多種型態醫學影像之應用

引用

作者：陳昕辰成功大學

学位级别：博士

解剖构造的分割能提供详细的解剖讯息并有利於後续之量化分析，所以在医学影像相关的研究中是一项基础且重要的工作项目。然而不同解剖构造之间存在着显着的变异性，包含形状、姿势、构造周遭环境，以及运动学特性上。除此之外，各型态... 详细信息

解剖构造的分割能提供详细的解剖讯息并有利於後续之量化分析，所以在医学影像相关的研究中是一项基础且重要的工作项目。然而不同解剖构造之间存在着显着的变异性，包含形状、姿势、构造周遭环境，以及运动学特性上。除此之外，各型态的医学影像也呈现了不同的灰阶特性。这些观察显示出医学影像分割属於解剖构造相依与影像型态相依的问题，很难单纯地利用影像为基础的特徵（如：灰阶梯度或乱度）得到有效的解答。本篇论文致力於设计以模型为基础的分割方法，并应用它们於三个传统分割方法无法解决之解剖构造量化量测的研究议题。第一个研究议题为三维超音波影像之胎儿头部分割与颅面量化量测。为了克服超音波影像中低对比度以及头部模糊边界之困难点，我们提出的分割方法采用了胎儿假体头部形状资讯做为分割时的参考，并自动化地找出影像与模型在解剖上的对应（眼睛与头骨）来进行全域以及区域性模型与影像贴合程度最佳化。本论文中的第二个研究议题为多姿势核磁共振影像之手骨分割与运动模拟。其中，手部复杂的链结构造以及多运动自由度造成在多姿势影像中手部姿势相当大的变异。我们因此提出一个基於可驱动链结模型之分割演算法来克服这样的问题。我们提出的模型演算法包含了指骨关节机制，骨块表面，以及影像灰阶模板，来分割骨块并且模拟骨块之运动。第三个研究议题为应用标记点定位於侧照膝关节X光影像之Insall-Salvati Ratio自动化量测。我们设计了一个新的对位辅助之动态形状模型架构，其中形状模型将先被自动地摆放於影像中，接着透过本论文提出的模型贴合策略来定位出标计点位置。我们提出的方法能有效地克服X光影像标记点定位之困难点，如：目标物边界不稳定之灰阶外观。定性与定量实验皆被实现来验证本论文提出之分割方法准确性。此外，我们也进行了与现有的模型为基础之分割方法（如：动态轮廓模型、Chan-Vese 等位阶函数模型、动态形状模型）之比较，结果显示出本论文提出之方法能提供较准确之分割结果。更重要的是，这三个研究议题之结果传达出相同的概念－利用特定解剖模型之知识（如：形状、运动学或影像之特性）去适当地描绘影像中的变异内容，可以在不同型态医学影像的分割问题中得到好的解答。本论文提出的方法有助於研究人员有效率地进行後续的量化分析，并具有好的延伸性於不同解剖构造的分割问题以及电脑辅助诊疗系统的设计。

关键词：動態形狀模型鏈結模型胎兒假體手指關節機制賈伯特手骨運動模擬模型為基礎之分割核磁共振影像多型態影像量化量測對位動態輪廓模型三維超音波 X光影像

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人脸特征提取及融合方法研究

人脸特征提取及融合方法研究

引用

作者：刘端端东南大学

学位级别：硕士

人脸识别技术具有广阔的应用前景。同时也是模式识别领域的典型问题，具有极高的理论研究价值。虽然人脸识别技术在近几年内得到了巨大的发展，但是仍存在一系列难以解决的关键问题，包括：光照变化，表情变化，遮挡，低分辨率，姿态旋... 详细信息

人脸识别技术具有广阔的应用前景。同时也是模式识别领域的典型问题，具有极高的理论研究价值。虽然人脸识别技术在近几年内得到了巨大的发展，但是仍存在一系列难以解决的关键问题，包括：光照变化，表情变化，遮挡，低分辨率，姿态旋转等。本文就被遮挡人脸识别中展开了近一步的研究。主要的研究内容如下：　　 1）提出了一种基于人脸重建和特征融合的被遮挡人脸识别方法。以往解决遮挡问题的方法一般先对人脸进行子模块划分，然后利用未被遮挡人脸模块局部的特征进行识别。但此方法存在两个问题，一是被遮挡的人脸模块通常包含某些具有判别性能较高的人脸器官，二是此方法忽略了对人脸全局特征的应用。针对以上两个缺点，本文提出了基于被遮挡模块动态搜索重建和人脸特征融合的识别方法。首先，受动态形状模型（Active Shape Model，ASM）和动态纹理模型（Active Appearance Model，AAM）的启发，建立了动态搜索重建算法。在人脸统计模型的基础上，此算法通过局部形状搜索和全局纹理合成重建被遮挡人脸模块的形状和纹理模型。然后，利用特征融合的方法得到具有高判别能力的特征。根据生理学和心理学的研究，全局特征和局部特征对人脸识别均发挥着重要的作用，为了得到具有更高判别能力的人脸特征，利用非负矩阵分解（Non-NegativeMatrix Factorization，NMF）提取人脸的全局特征，利用和局部非负矩阵分解（Local Non-Negative Matrix Factorization，LNMF）提取和人脸子模块的局部特征，然后利用典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）对全局特征和局部特征进行融合，得到两组具有不同特性的融合特征。在实验中，本文对比了不同融合特征之间的识别性能，同时与其它解决被遮挡人脸识别的方法做了比较，实验证明，本方法有效的提高了被遮挡人脸识别的识别率。2）提出了一种基于三维重建和光照补偿的解决人脸多模态干扰的识别方法。在实际应用中，通常只能采集到一张无光照无表情的正面人脸图片作为训练集。如果测试集图片再附加光照和遮挡等干扰，则对识别率的影响更为严重。为了解决这一问题，本文利用三维重建的方法对人脸进行重建，并对重建图片进行人工光照补偿得到新的训练图片，然后根据测试集光照的方向在训练集中加入具有相同光照方向的训练图片。同时，为了避免遮挡产生的影响并保证训练效率，在根据光照调整过训练集的基础上，本文又根据测试集的遮挡情况调整了训练集。最后通过实验证明了本方法在解决人脸多重遮挡和单样本问题上的有效性。

关键词：被遮挡人脸识别人脸重建动态纹理模型动态形状模型非负矩阵分解局部非负矩阵分解典型相关分析特征融合单样本问题多重干扰光照补偿

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