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基于信息融合的三维人脸识别
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作者 廖广军 曾玮 +2 位作者 刘屿 李致富 胡跃明 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期16-22,共7页
为了克服二维人脸识别的不足,提出采用Kinect采集设备并基于信息融合进行三维人脸识别.在人脸检测方面,利用双眼位置定位人脸,并通过肤色模型和深度信息实现人脸过滤.在人脸识别方面,将动态时间规整算法应用于人脸轮廓快速提取,并提出... 为了克服二维人脸识别的不足,提出采用Kinect采集设备并基于信息融合进行三维人脸识别.在人脸检测方面,利用双眼位置定位人脸,并通过肤色模型和深度信息实现人脸过滤.在人脸识别方面,将动态时间规整算法应用于人脸轮廓快速提取,并提出了一种改进的局部区域二值化特征(LBP)匹配来实现人脸识别,将彩色图像信息和人脸生理特征信息的分析应用于区域LBP算法的权值确定.实验表明:文中提出的基于信息融合的三维人脸识别方法具有使用价值,识别方法的实时性和鲁棒性方面得到一定提升. 展开更多
关键词 人脸检测 三维人脸识别 信息融合 动态时间规整 区域特征匹配
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Island instantaneous coastline extraction based on the characteristics of regional statistics of multispectral remote sensing image
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作者 王丰 刘书明 +3 位作者 卢文虎 杜琼玮 姜伟男 刘金 《Marine Science Bulletin》 CAS 2014年第1期25-37,共13页
This study adopted IKONOS remote sensing images and selected spectral characteristic areas, through regional pixel statistics and calculating weight coefficients of each band, processed the images with the spectral no... This study adopted IKONOS remote sensing images and selected spectral characteristic areas, through regional pixel statistics and calculating weight coefficients of each band, processed the images with the spectral normalized method, which made the features of islands, land and water features more obviously in the images. On this basis, the OTUS was used to determine the optimal segmentation threshold, and the normalization image binarization was made, thus the island coastline was extracted. This method used the characteristic curve method to separate the land and water, obtained the binarization images and maintained the original edge effectively. The coastline that was extracted by Binary Morphology was continuous, reliable and high signal-to-noise ratio. The results showed that this method could extract the coastline fast, simply and effectively, which had the practical value. 展开更多
关键词 coastline extraction ISLANDS spectral characteristics of regional statisticsBinary Morphology IKONOS
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基于几何模型的目标快速分类方法
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作者 李冶 张磊 +2 位作者 何思远 张云华 朱国强 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第18期383-390,共8页
随着合成孔径雷达(SAR)技术的发展,SAR获取的数据量迅速增加,利用SAR图像对目标进行识别时,计算量大、耗时长。为了快速、有效地识别目标,提出了一种基于几何模型的目标快速分类方法。该方法选择二值目标区域和阴影区域为特征,首先利用... 随着合成孔径雷达(SAR)技术的发展,SAR获取的数据量迅速增加,利用SAR图像对目标进行识别时,计算量大、耗时长。为了快速、有效地识别目标,提出了一种基于几何模型的目标快速分类方法。该方法选择二值目标区域和阴影区域为特征,首先利用目标几何模型的光学可见信息进行正向特征预测。然后将实测SAR图像中提取的二值区域与预测得到的二值区域对齐,建立相关性。最后通过融合相似度准则进行判断,实现目标分类,并在MSTAR数据集上验证了该方法的高效性和有效性。由于该方法不涉及耗时的电磁计算,在减小计算量的同时,加快了目标识别速度。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 二值区域特征 快速分类方法 几何模型
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