上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030
分析了传统的基于整体特征的人脸识别方法(如PCA和FLD等)的原理及其局限性,提出将增强型Fisher判别(EFM)应用于人脸识别中.基于EFM的人脸识别的实验取得了良好的实验结果,与PCA和FLD等方法相比优势明显,并适合于大型人脸数据库的识别任务.
人脸识别 主元分析 Fisher线性判别 增强型Fisher模型 Face recognition Principle component analysis Fisher linear discrimination Enhanced Fisher model
上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030
提出了基于图像内容特征的主动网格生成方法和网格节点运动估计方法,网格的边界与运动场景的边界有很好的一致性,避免了相同三角形小片内存在不同的运动物体,克服这种情况下运动估计失效的问题.块匹配的运动补偿方法的缺陷在于块效应,基于主动网格的运动补偿消除了块效应和边界不连续现象,运动场的估计与实际运动场有很好的近似,对局部运动也有更好的逼近.
主动网格 运动补偿 运动估计 Active mesh Motion compensation Motion estimation
上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030
计算机3D人脸对象的应用范围十分广泛,包括虚拟现实、辅助教学、远程会议、人机交互、游戏娱乐、电影制作等诸多方面.提出了利用区域差值法的算法实现基于两幅人脸图像生成具有特定人特征的3D人脸模型,并在生成的特定人3D人脸模型的基础上实现了基于MPEG-4的特定人的人脸动画功能,实验取得了良好的效果.
3D人脸模型 人脸动画 人脸动画参数 3D face model Face animation MPEG-4 MPEG-4 Face animation parameter
上海交通大学,图像处理与智能系统研究所,上海,200030
基于内容的图像分割和建立运动目标模型都需要选择图像的特征点,均匀采样会丢失过多的细节特征.图像受噪声和光照的影响,通常特征点不是很稳健,普通的边界检测算子和角点检测算子对噪声敏感,提出采用2D Gabor小波变换计算目标的局部特征能量,利用能量系数进行特征点检测,能很好克服噪声的影响;然后采用基于能量系数加权的动态聚类,提取局部特征点,避免了聚类中心偏离实际特征部位.通过特征点提取,建立一种基于图像特征的主动网格.
特征提取 主动网格 Gabor小波 Feature extraction Active mesh Gabor wavelet
上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200030
提出的人脸检测方法利用人类肤色在色度空间分布的稳定性,检测出图像中的皮肤区域,然后将其在特征脸空间中投影、重建,通过求重建图像的信噪比进行判断.实验结果证明了方法的有效性.
人脸检测 颜色模型 高斯分布 特征脸 Face detection Color model Gaussian distribution Eigenfaces
1 上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200030
2 上海交通大学电子工程系,上海,200030
噪声环境下的基音检测在语音信号分析和识别中占有重要地位.自相关法和平均幅度差函数是两种常用的基音检测方法.结合两种方法,提出了一种有效的噪声环境下基音检测方法.实验表明,该方法是可行的,与传统方法相比鲁棒性好,特别适用于信噪比较低的情况.
基音检测 自相关法 平均幅度差函数 Pitch detection Autocorrelation Average magnitude difference function
上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200030
从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点,其中的困难之一是消除运动背景的影响.提出一种基于均匀稀疏采样减少仿射变换参数估计计算量的快速方法,并且利用Huber函数对误差的敏感度不同的特性,使得背景的仿射参数估计过程只对背景像素点敏感,减少了前景运动物体对参数估计造成的误差,提高参数估计的精度.
背景运动估计 仿射变换 Huber函数 Background motion estimation Affine transform Huber function
