【摘 要】
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针对传统的人脸表情识别方法中提取表情特征时没有去除个体性差异及突出表情关键部位的高层次特征,本文提出一种将图像差分与改进的卷积深度置信网络(CDBN)相结合的表情识别方法。首先对人脸表情图片进行裁剪、降维等预处理,之后将各类表情图像与中性表情图像做差分运算提取各类表情的差分图像,为了提取表情关键部位的深层次特征,本文将卷积受限玻尔兹曼机(CRBM)的可见层单元划分为多个区域,分区进行特征学习,并将
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针对传统的人脸表情识别方法中提取表情特征时没有去除个体性差异及突出表情关键部位的高层次特征,本文提出一种将图像差分与改进的卷积深度置信网络(CDBN)相结合的表情识别方法。首先对人脸表情图片进行裁剪、降维等预处理,之后将各类表情图像与中性表情图像做差分运算提取各类表情的差分图像,为了提取表情关键部位的深层次特征,本文将卷积受限玻尔兹曼机(CRBM)的可见层单元划分为多个区域,分区进行特征学习,并将此CRBM堆叠起来,形成分区卷积深度置信网络(PCDBN),之后将各表情的差分图像作为PCDBN可视层的
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在表计数字识别的应用中,噪声对识别率有很大影响,本文提出一种基于神经网络的算法来有效去除表计图片中的不同类型的噪声,从而为后面的图片识别进行更好的数据预处理。在神经网络算法中,模拟生物神经网络的工作原理,对生物神经元进行建模,从而模拟生物神经元的功能,构建神经网络。本文神经网络的学习算法是反向传播算法,通过在大量数据集上实验证明,本文的方法能够实际有效的去除高斯、椒盐和随机噪声。
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人脸识别在公民身份验证、监控与社会公共安全领域具有重要应用前景。人脸识别寻求在自然场景下滤除姿态、表情、光照以及遮挡等情况还原人脸图像的真实身份。特征学习是人脸识别的核心问题之一。有效地提取具有分辨意义的特征对于提高人脸识别系统的性能具有相当重要的作用。本文介绍了多方向尺度不变特征:基于高斯差分函数的导数的多方向滤波器,重归一所有像素点的值,提取互为补充的人脸图像的纹理信息。
本文提出一种基于中值滤波的otsu改进算法。此算法首先对图像中的主要噪声进行中值滤波,最后运用二维的otsu算法对图像进行精准分割。实验结果表明,该算法在对含噪声的灰度图像的分割结果良好且具备良好的抗噪性。
近年来,随着互联网以及通信技术的迅速发展,移动互联网进入了高速发展时期,各大互联网公司以及通信运营商开始争夺移动互联网市场。而在终端系统方面,谷歌公司、苹果公司以及微软公司已经占据了智能手机操作系统的90%以上,而Android系统在全球占据了46%的市场,具有非常强大的发展潜力。本文在此背景下基于Android平台分析图像特效处理设计,提出图像特效设计的主要方法。
本文截取视频的一帧,针对手势肤色的特殊性和手势的易形变性,通过建立肤色模型和基于haar的AdaBoost分类器,实现手势分割,通过CamShift算法实现手势的实时追踪。通过卷积神经网络进行手势识别,实现对10种常用手势数字的识别,识别率达到98.3%。
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为更好保持修复后图像的结构连贯性及与邻域信息的连续一致性,提出了基于HSI梯度统计特性的图像修复算法。该方法首先在HSI色彩空间提取图像的梯度特征,利用梯度均值和方差等统计量重新定义样本块的结构相似性,在此基础上构造加权的数据项和平滑项的全局能量约束方程,同时自适应地确定计算全局能量的样本块尺寸和多分辨率层数,并利用图割算法进行最优化求解。由于HSI色彩空间能更加充分地提取图像的梯度特征,利用样本