许一菲
- 作品数：5 被引量：1H指数：1
- 供职机构：南昌大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 小波分析在像素级融合中的应用
- 分析小波理论的变换过程,将两幅图像通过小波分解和重构得到新的融合图像。通过实验仿真,结合客观评价标准比较小波变换方法和其他方法的融合效果,结果表明了小波变换在像素级融合的优越性。
- 胡中中许一菲武和雷
- 关键词：小波分解
- 文献传递
- 小波分析在像素级融合中的应用
- 分析小波理论的变换过程，将两幅图像通过小波分解和重构得到新的融合图像。通过实验仿真，结合客观评价标准比较小波变换方法和其他方法的融合效果，结果表明了小波变换在像素级融合的优越性。
- 胡中中许一菲武和雷
- 关键词：小波分解图像重构
- 人脸识别分类器的设计及决策融合算法
- 人脸识别是当前模式识别、机器视觉领域的研究热点。分类器设计是人脸识别的关键技术,其性能的优劣对整个人脸识别系统有重大影响。传统的人脸识别分类器存在原理复杂、识别率较低、对光照、表情变化和遮挡等复杂环境的适应能力较差等问题...
- 许一菲
- 关键词：人脸识别分类器信心指数
- 二阶分块PCA的人脸特征提取方法研究被引量：1
- 2016年
- 为了提取更为有效的鉴别特征,在已有的二阶特征脸方法和分块主成分分析(PCA)方法上,提出了二阶分块PCA人脸特征提取方法。该方法对原始人脸图像和经重建得到的剩余图像分别运用分块PCA,将提取的一阶和二阶特征线性组合为一个特征矩阵,再进行分类识别。此特征能更充分反映人脸图像的低频和高频特性。采用ORL人脸库和FERET人脸库的实验结果表明该二阶分块PCA正确识别率优于普通分块PCA算法,具有较强的特征提取能力。
- 项晓丽武圣许一菲龙伟郭杭武和雷
- 关键词：特征提取
- 基于识别信心决策融合的分块PCA方法
- 2012年
- 分块主成分分析(BPCA)方法忽视模块间特征向量的质量差异,在遮挡环境中的识别率较低。为此,提出基于识别信心决策融合的分块PCA人脸识别方法。该方法将人脸图像划分为子模块,利用PCA和最近邻分类器分别识别各模块,得到模块识别结果及其对应的识别距离,依据识别距离区分各模块识别信心的大小,最终决策结果判定为对应最大识别信心的模块识别结果。AR人脸库的实验结果表明,该方法在遮挡环境中的识别率明显优于PCA和BPCA方法,对遮挡环境的适应能力显著增强。
- 许一菲肖俊武和雷
- 关键词：人脸识别分块策略主成分分析
