张智勇
- 作品数：7 被引量：11H指数：2
- 供职机构：广西大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 低秩表达方法在视频信号处理中的应用
- 近年来矩阵的低秩表达方法在图像与视频处理领域得到了较为广泛的应用，如基于低秩矩阵恢复的视频去噪、视频背景提取和前景检测方法等。但是，已有的算法多为低秩矩阵恢复理论的直接运用，模型设计较为简单，算法效果仍有进一步提升的空间...
- 张智勇
- 关键词：视频信号处理
- 文献传递
- 采用低秩与加权稀疏分解的视频前景检测算法被引量：8
- 2017年
- 传统的鲁棒主成分分析模型能较好地解决视频前景检测问题.但是,若该模型的假设条件不能满足,算法性能会变差.针对此问题,本文提出了一种低秩与加权稀疏分解模型,通过对前景矩阵加权以增强其稀疏性.在建立加权矩阵的过程中,采用光流法获取每帧的运动矢量,以区分真实运动区域.其次,进一步提出一种增强模型,通过将加权矩阵作用于观测矩阵及背景矩阵,防止前景与背景的错误分离.实验结果表明,在无噪和有噪的情况下,提出的算法均能有效地分离监控视频中的前景和背景.
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- 关键词：运动目标检测光流法
- 一种针对混合噪声的视频去噪方法
- 本申请公开了一种针对混合噪声的视频去噪方法，包括：对含噪视频序列中的每个图像块进行块匹配，确定对应的相似图像块组，将所述含噪视频序列中所有视频块对应的相似图像块组构成相似图像块组集合；对相似图像块组集合中的每个相似图像块...
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- 应用残差总变分及低秩表示的视频去噪算法被引量：2
- 2016年
- 为了有效地去除视频当中的高斯噪声和脉冲噪声,提出了一种新的视频去噪算法。该算法通过相似图像块组内的残差值总变分及低秩表示来同时探索图像块内的局部相似性以及图像块之间的相似性。首先,采用块匹配的方式在含噪视频中寻找最相似图像块并组合成图像块组;其次将每个相似图像组表达为一个低秩矩阵及一个稀疏矩阵之和,并同时强调低秩矩阵内的残差总变分范数最小化;最后,通过求解最优化问题获得最终的低秩矩阵,即恢复出的图像块组数据。实验结果表明,本文的算法能够有效去除视频当中含有的高斯噪声和脉冲噪声。与同类算法相比,能够获得显著的峰值信噪比提升。
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- 关键词：块匹配
- 人脸识别中基于系数相似性的字典学习算法被引量：1
- 2016年
- 在现有的基于稀疏表示分类算法的人脸识别中,使用通过稀疏学习得到的精简字典可以提高识别速度和精确度。metaface学习(Metaface Learning,MFL)算法在字典学习过程中没有考虑同类样本稀疏编码系数之间具有相似性的特点。为了利用这一信息来提高字典的区分性,提出了一种基于系数相似性的metaface学习(Coefficient-Similarity-based Metaface earning,CS-MFL)算法。CS-MFL算法的学习过程中,在更新稀疏表示系数阶段加入同类训练样本稀疏编码系数相似的约束项。为了求解包含系数相似性约束的新的最优化问题,将目标函数中的两个l_2范数约束项进行合并,将原问题转化为典型l_2-l_1问题进行求解。在不同的人脸库上进行实验,结果表明,提出的CS-MFL算法能够获得比MFL算法更高的识别率,说明由CS-MFL算法学习得到的字典更高效且更具区分性。
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- 关键词：人脸识别字典学习
- 适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法
- 2016年
- 现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像,这样虽然提高了运算速度,但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性,基于标签一致的K奇异值分解(LC-KSVD)字典学习算法,提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量,并在稀疏编码的环节中,对正交匹配追踪(OMP)算法的内积计算准则进行修正,以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验,结果表明:所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。
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- 关键词：彩色图像人脸识别字典学习
- 一种针对混合噪声的视频去噪方法
- 本申请公开了一种针对混合噪声的视频去噪方法，包括：对含噪视频序列中的每个图像块进行块匹配，确定对应的相似图像块组，将所述含噪视频序列中所有视频块对应的相似图像块组构成相似图像块组集合；对相似图像块组集合中的每个相似图像块...
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- 文献传递
