黄婷婷
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合Gabor特征和深度信念网络的人脸姿态分类被引量：1
- 2015年
- 针对多姿态人脸图像分类存在的困难,提出了一种基于Gabor特征和深度信念网络(DBN)的近邻元分析(NCA)方法,通过提取Gabor多姿态人脸图像的尺度图并将其进行融合,从而对多姿态人脸图像具有较好的区分度,利用融合后的特征图来训练样本并作为深度信念网络的输入图像,结合NCA分析对训练样本进行线性变化以寻找到一个更有利于类别分类的线性子空间,提供足够大的数据集来估算模型参数进而对多姿态人脸图像进行分类。对ORL人脸数据集测试结果表明,多姿态人脸分类数据量为1616和2432之间时的平均分类正确率分别为86.67%、84.00%、90.67%和86.67%,与PCA、LDA和RCA三种算法相比,其分类准确率都得到了提高,实验结果验证了这种针对多姿态人脸图像的分类算法的有效性。
- 陈勇黄婷婷张开碧郝裕斌帅峰
- 关键词：BP算法
- 基于NSCT的邻域特性区域化的红外与微光图像融合方法
- 本发明针对微光环境下的同一场景红外与微光图像融合问题提出了一种利用邻域特性区域化处理的非下采样Contourlet变换融合方法。首先对红外和微光源图像进行多尺度、多方向分解；然后对低频系数采用一种邻域能量上改进的区域化能...
- 陈勇熊杰吕霞付徐敏樊强邢江黄婷婷
- 文献传递
- 基于NSCT的邻域特性区域化的红外与微光图像融合方法
- 本发明针对微光环境下的同一场景红外与微光图像融合问题提出了一种利用邻域特性区域化处理的非下采样Contourlet变换融合方法。首先对红外和微光源图像进行多尺度、多方向分解；然后对低频系数采用一种邻域能量上改进的区域化能...
- 陈勇熊杰吕霞付徐敏樊强邢江黄婷婷
- 文献传递
