陈才扣
- 作品数：78 被引量：260H指数：9
- 供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学电子电信更多>>
- 基于主分量分析的最优鉴别特征抽取被引量：1
- 2008年
- 传统的主分量分析方法(PCA)是最为经典的图像特征抽取方法之一,由于其本质上是在最小均方差意义下给出了模式样本的最优表示,所以它通常被作为对高维图像模式进行降维的一种常用方法。但就模式分类而言,这种表示并非是最有效的。首先从统计相关性的角度揭示了PCA抽取的特征本身就具有统计不相关的良好特性。然后通过引入一种新的最大散度差类别可分性判据,从而为在PCA抽取的特征中最优鉴别特征的选取提供了一种有效策略。最后,在AR标准人脸库上的实验结果验证了算法的有效性。
- 刘永俊陈才扣王正群
- 关键词：主分量分析特征抽取人脸识别
- 一种基于图像patches分割的自监督生成对抗模型
- 2023年
- 近年来,通过将基于角度旋转的自监督模型引入到生成对抗网络中,一定程度上缓解了生成对抗模型稳定性不足与模式坍塌问题。但是,这种自监督模型基于全局信息对比,缺乏局部相关性,模型特征提取能力不足,导致生成图片的全局相似度较高而像素精度不足。因此,提出一种新型自监督生成对抗模型,将图像块(patches)引入到传统的角度旋转自监督模型中,通过对图像进行分块,将局部图像与整体图像作为输入,在旋转角度判别器的基础上新增位置判别器,在提高模型全局相似性的同时,增强了局部特征相关性。在CIFAR-10与STL-10数据集上进行测试,实验结果表明,基于图像patches分割的自监督生成模型比角度旋转自监督模型的效果更好。
- 陈才扣高俊
- 关键词：PATCHES
- 二维非线性鉴别分析及人脸识别被引量：2
- 2008年
- 二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文通过引入著名的"核技巧",将二维最大散度差线性鉴别分析扩展到非线性空间,提出了一种新的二维核最大散度差鉴别分析方法.该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个统一的构架.最后在AR标准人脸库中的实验结果验证了本文算法的有效性.
- 刘永俊宋东兴何世明陈才扣
- 关键词：核方法人脸识别
- 基于分块独立分量分析的人脸识别被引量：9
- 2009年
- 提出了一种基于分块独立分量分析(BICA)的特征提取方法。该方法通过将人脸分块降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响,并先后将分块后重组的矩阵的行和列作为训练样本提取独立分量,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统独立分量分析(ICA)方法中存在的高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间。在Yale人脸库和AR人脸库上验证了该算法的有效性。
- 陈才扣黄璞
- 关键词：分块特征提取人脸识别
- 基于差空间的最大散度差鉴别分析及人脸识别被引量：15
- 2006年
- 提出了一种新的基于差空间的最大散度差鉴别特征抽取方法。该方法首先通过构造人脸图像的差空间,部分地消除由于光照条件不同而引起的人脸图像的不稳定性,然后采用最大散度差鉴别准则函数进行最优鉴别特征的抽取,这样从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析中存在的“小样本问题”。最后,在ORL标准人脸库和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。
- 刘永俊陈才扣
- 关键词：最大散度差鉴别分析人脸识别
- 一种快速的基于稀疏表示分类器被引量：19
- 2012年
- 基于稀疏表示的分类器(sparse representation-based classifier,SRC)被证实是一种非常有效的分类器.但SRC往往要通过一个超完备基来求得测试样本的稀疏表示,当数据库的数据量较大时,算法的计算复杂度成为限制其优良性能的瓶颈,致使SRC无法用于实时识别.针对该问题,提出一种简便有效的改进算法,其试图寻求一个较小的超完备基来计算测试样本的稀疏表示,从而大大的缩减算法的计算复杂度.具体来说,对于每个测试样本点,首先,求出该测试样本点可能归属的类别,而后利用可能归属类的样本而并非所有的训练样本来对测试样本进行稀疏表示计算.ORL人脸库和FERET人脸库上的实验结果表明改进算法不仅能较大程度的缩减算法的计算复杂度,而且排除了干扰类的影响,从而在某种程度上提高了算法的识别率.
- 陈才扣喻以明史俊
- 关键词：K-近邻人脸识别
- 二维核最大散度差鉴别分析及人脸识别
- 二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的 Fisher 线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高。本文通过引入著名的"核技巧",将二维最大散度差线性鉴别分析扩展...
- 刘永俊陈才扣
- 关键词：核方法人脸识别
- 文献传递
- 加权图像分块人脸识别方法
- 2010年
- 利用各图像与类内均值图像之间的距离作为加权依据，产生新的加权样本，使新的样本比原有样本更接近真实人脸，并结合图像分块的思想，将加权后的结果进行图像分块，并用PCA对分块后的图像进行特征提取。这种方法能减轻光照和姿态的影响，并能提取图像局部信息，实验证明它比分块PCA有更高的识别率。
- 冯颖凌王宏玉陈才扣王长波
- 关键词：图像分块特征提取加权
- 具有统计不相关性的广义图像投影鉴别分析
- 2004年
- 提出了一种新的图像投影鉴别分析方法 .首先 ,与 L iu投影鉴别分析方法相比 ,具有能够消除投影特征分量之间相关性的优点 .其次 ,该方法从整体上考虑投影集的可分性 .即样本在图像最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性 .另外 ,所提出的方法是直接基于图像矩阵的 ,与以往的基于图像向量的鉴别方法相比 ,它的突出优点是大大地提高了特征抽取的速度 .最后 ,在 ORL标准人脸库上的试验结果表明 ,所提出的图像投影鉴别分析方法较 L iu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高 ,在普通的分类器下达到 95 %识别率 .该识别率明显优于颇有影响的 Fisher-faces方法 ,其特征抽取的速度提高了近 19.6 8倍 .
- 高秀梅杨静宇陈才扣杨健
- 关键词：图像特征抽取人脸识别
- 基于位平面图像的人脸特征抽取
- 2007年
- 提出一种新的基于位平面图像的特征抽取方法.该方法通过对原始图像进行"位切片",将1幅图像分解为8幅位平面图像,然后针对不同的位平面图像的特点,对不同的单幅位平面图像和合成的位平面图像进行特征抽取,为从复杂的人脸图像中抽取出有效的鉴别特征提供了一种有效措施.ORL标准人脸库中的实验数据验证了该方法的有效性.
- 刘永俊黄建平陈才扣王正群
- 关键词：特征抽取主分量分析人脸识别
