基于Gabor相位的局部导数模式的人脸识别

文章对人脸的特征提取进行了深入的研究,提出了基于Gabor小波的局部导数模式的特征提取方法。基于Gabor的局部二值模式(LGBP)和基于Gabor的局部导数模式(LGDP),主要针对LBP以及多阶的LDP算法分别在灰度图像和Gabor小波图像进行识别实验,并对比其实验结果。得出的结果可以看出高阶的LDP算法的识别效果比LBP算法好。随着LDP阶数的增高,其获得的人脸的细节越详细,在三阶时效果越好,高于三阶的LDP算法其获得的信息会包含较多的噪声不利于识别。而基于Gabor的识别方法的识别率高出了在灰度图像的识别率。所以得出三阶的基于Gabor的局部倒数模式(LGDP)具有最高的识别效果。     

基于支持向量机的局部二值模式加权算法在人脸识别中的应用

针对人脸特征的提取问题,提出了在SVM的基础上结合局部二值模式(LBP)加权算法。首先描述了人脸图像的LBP和深度LBP特征,通过加权形成人脸特征向量,通过这些向量采用支持向量机进行分类,依托人脸数据库进行仿真。实验结果表明,本文算法提高了人脸平均识别率以及识别效率,具有一定的推广价值。     

基于支持向量机的局部二值模式加权算法在人脸识别中的应用

针对人脸特征的提取问题,提出了在SVM的基础上结合局部二值模式(LBP)加权算法。首先首先描述了人脸图像的LBP和深度LBP特征,通过加权形成人脸特征向量,通过这些向量采用支持向量机进行分类,依托人脸数据库进行仿真。实验结果表明,本文算法提高了人脸平均识别率以及识别效率,具有一定的推广价值。     

基于Gabor和CS-LBP的人脸识别研究

由于使用Gabor小波描述的人脸易忽略人脸的局部特征,且存在一定的冗余度,本文研究了一种基于Gabor滤波和中心对称局部二值模式(CS-LBP)的人脸识别方法。该方法结合了Gabor提取人脸图像在空域和频域局部信息的优势和CS-LBP提取细节纹理特征的优势,可以提取出更好的用于识别的特征。在Yale人脸数据库上的测试结果显示,此方法得到的识别率更高,鲁棒性更好。     

一种基于指纹人脸的多生物特征身份认证方法

本文分别介绍了一种基于指纹人脸识别的多生物特征身份认证方法,并针对传统的指纹人脸方法提出相应的改进算法。对指纹识别,本文提出采用局部归一化方法结合Gaussian滤波器来计算指纹方向,再对局部脊线补偿法(Loca lRidge Compensation)进行快速运算,能够更加快速准确地进行指纹识别。人脸识别通过定位人脸位置并且进一步提取人脸特征来进行匹配,使用LBP(Local binary patterns)算子对人脸样本进行局部特征提取,对LBP处理后的人脸图像使用主成分分析(PCA)进行降维,并采取了极限学习机(Extreme learning machine,ELM)分类器进行匹配,将指纹、人脸的识别结果在决策层进行融合,最后做出判断,从而得到准确稳定的身份认证系统。     

基于局部LBP特征的人脸识别

将人脸图像划分为互不相交的矩形块,提取各分块的LBP特征,并将各块LBP特征按序组合表征人脸图像。利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法对训练分类器,进行人脸识别。在YALE人脸库上进行的实验表明,基于局部LBP特征的支持向量机分类器的准确率能够达到93.33%。     

基于小波变换和稀疏表示的人脸识别方法研究

在传统的基于小波变换的人脸识别方法的基础上,加入稀疏表示的方法对人脸识别进行研究,进一步提高人脸识别率。小波变换把人脸图像分解为一幅低频人脸图像和三幅高频人脸图像,低频人脸图像代表人脸图像的全局(整体)信息,高频人脸图像代表人脸图像的纹理和边缘等细节信息。低频人脸图像在人脸识别中起到关键性作用,用正交投影的方法对低频人脸图进行识别得到的低频人脸图像分类隶属度。高频人脸图像在人脸识别中同样存在不可忽略的作用,用基于领域能量的方法把三幅高频人脸图像融合为一幅高频融合人脸图像,然后用稀疏表示的方法对融合图像进行识别得到高频人脸图像分类隶属度。最后把高、低频分类隶属度融合确定人脸图像所属类别,与传统人脸识别方法相比,进一步提高了人脸识别率。     

融合SIFT特征和保局投影的人脸识别

提出一种人脸识别方法用于解决姿态变化对识别准确率的影响。首先检测人脸图像的SIFT特征,然后根据SIFT特征计算人脸图像间的多示例距离;基于此多示例距离,用保局投影将人脸图像映射至流形空间,最后在流形空间中采用K近邻方法进行人脸识别。该方法有三个特点：(1)采用SIFT特征减小了未知姿态对识别准确率的影响;(2)通过保局投影将特征变换到流形空间一个点,避免了复杂的SIFT特征匹配策略;(3)借助流形方法滤除高维特征中的噪声。实验结果表明与已有方法相比,在人脸姿态不确定的情况下,该方法能提供较为理想的识别准确率。     

基于改进GAN的局部遮挡人脸表情自动识别方法

传统的局部遮挡人脸自动识别方法识别出的人脸特征中存在批量不定的无效数据,难以高效适应批量的变化,本文提出基于改进生成式对抗网络的局部遮挡人脸表情自动识别方法。利用激光扫描技术获得人脸表情图像,统一处理图像和图像中的细节特征,使用改进生成式对抗网络技术提取图像中已遮挡的表情特征,将其输入到正则化编码的稀疏分类器中,实现局部遮挡人脸表情的自动识别。实验结果表明,该方法在大批量数据和小批量数据区域内,对不同表情都具有较高的累积匹配成功率,适应能力得到了提升。     

一种基于二维经验模式分解的人脸识别方法

针对小波变换在人脸识别中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于二维经验模式分解的人脸识别方法。首先利用二维经验模式分解对人脸图像进行分解,再提取各分解子图像的能量作为人脸特征向量,并采用支持向量机进行训练和识别。经剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验表明,所提方法的识别率高于小波方法,正确率达到98.6%。     

嵌入地方产业特色的优势学科群发展模式研究

针对现有的学科群建设同地方特色产业相互脱节的发展现状,提出嵌入地方产业特色的优势学科群的概念划分.按其与地方特色产业的协同发展关系,将优势学科群的成长周期划分为孕育期、萌芽期、发展期以及进化期四个阶段,并按照每个阶段的不同发展特点,论述包括人才培养层次、社会服务对象以及人才输出规格等在内的各不同阶段优势学科群应选择的具体发展模式和政府层面应给予不同的支持政策.     

地方本科院校应用型人才培养的理论探讨

本文从＂人才培养模式＂的内涵入手,就当前教育阶段现状、人才培养现状和大学生就业现状所反映出来的一些问题,提出地方院校培养应用型人才的必要性,并从人才培养目标与规格、专业设置、人才培养体系、人才培养途径、人才质量评价机制、教育经费六个方面对地方院校的应用型人才培养提出建议。     

地方高校转型背景下“计量经济学”教学模式改革探索研究

针对当前地方高校转型的现实背景,本文从教师结构、实验教学模式以及学生参与程度等方面,详细分析了计量经济学教学存在的相关问题,并针对这些问题提出了优化教师队伍、设置自主实验教学以及增加自主调研活动等与问题密切相关的对策,为我国地方高校在转型过程中建设计量经济学教学课程提供一定的决策依据。     

地方高校国际化人才培养新途径的探索

经济全球化时代需要复合型、创新型国际化人才,而我国的人才现状在短期内很难适应这一要求,这就要求高校在培养人才方面急需探索国际化人才培养模式。从教育国际化的视角、结合国际化人才培养的实践,对国际化人才培养模式进行总结,从培养方式等角度论述国际化人才培养的一般做法,探索我国地方普通高校国际化人才培养之路。     

农村幼儿园利用乡土资源开展区角活动的策略

乡土资源是乡土课程的母体,它可遵循整合性、共同参与性、生态性和经济性的原则转化为乡土课程。农村学前教师在开展区角活动时,要创造性地利用乡土课程,关注儿童经验的获得与发展,通过研究并编制乡土课程教师指导用书来增强课程的可操作性。     

我国地方政府的网络影响力评估研究

政府网络影响力的评价可以反映出在网络环境下政府的信息资源被利用的情况,其影响力的大小直接影响到政府公共管理和服务的效果。利用层次分析法和专家调查法确定了政府网络影响力的评估体系,并对我国31个省级政府的网络影响力进行了测评,结合评估结果对各指标进行了定量和定性分析。     

地方政府财政能力解析:基于财政维度的逻辑顺序

政府间财政关系的纵向与横向不均衡的本质是地方政府财政能力的差异。地方政府的职能定位决定了地方政府财政能力的内涵。本文从转型期地方政府职能转变的视角出发重新界定了地方政府财政能力的内涵,指出地方政府财政能力应包括回应能力、公共品供给能力、财政汲取能力和制度创新能力,并提出了提高政府财政能力的政策建议。     

初中地理教学中乡土地理课程资源利用研究

新课程标准要求教育要结合实际,要让学生能动地、积极地参与教学过程。根据初中生好奇心强,探索欲强的特点,初中地理课堂中合理、有效地穿插乡土地理知识显得尤为重要。让乡土地理走进初中地理课堂,很好地契合了新课程标准的要求,也能够很大程度地提高地理课堂的质量。