重庆市科技攻关计划(CSTC2007AC2018)
- 作品数：6 被引量：50H指数：5
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- 双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪被引量：12
- 2009年
- 为了改善降质图像质量,提出一种基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪算法。分析了双密度双树复小波变换的原理及特点,推导了双变量收缩函数(BSF)。通过并行使用4个2D双密度离散小波变换,且行和列采用不同的滤波器组,实现了对噪声图像的双密度双树复小波分解。根据小波系数的统计特性以及层内和层间系数的相关性,采用结合局域方差估计的双变量收缩函数对小波系数进行处理,并用收缩后的小波系数重构去噪图像。最后,将该算法用于灰度图像和彩色图像去噪实验。实验结果表明:与噪声图像相比,在噪声方差为30时,经该算法去噪后的图像获得的最高峰值信噪比增益达11.72 dB,平均结构相似度最高增加了2.7倍,复合峰值信噪比增益达11.68 dB。此外,对不同噪声方差下的不同噪声图像,该算法在滤除噪声的同时可保留更多的图像细节,极大地改善了去噪图像的视觉质量。
- 龚卫国刘晓营李伟红李建福
- 关键词：图像去噪
- 基于复合分类特征的红外图像人体实时检测被引量：7
- 2009年
- 针对红外图像中人体区域的检测问题,提出了一种基于复合分类特征的人体实时检测方法。首先根据红外图像中人体区域的特点,使用自适应的两级方向投影获得人体候选区域的可能位置,然后融合方向梯度直方图特征、人体形状特征及亮度分布惯性特征以充分描述人体区域的特点,并且采用支持向量机算法对候选目标中存在的人体进行分类检测。实验结果表明,本文提出的方法充分利用了复合分类特征各自的优点,具有较好的实时性和鲁棒性。
- 李建福龚卫国杨金妃李伟红
- 关键词：红外图像支持向量机
- 基于小波熵的低误报率人体热释电红外信号识别被引量：5
- 2009年
- 提出一种基于双密度双树复小波变换小波熵特征的热释电红外(PIR)信号人体识别方法。首先对人体和狗的PIR探测器输出信号进行去噪预处理,然后提取信号的双密度双树复小波变换的小波熵作为特征,最后采用最小二乘支持向量机对特征进行分类。实验结果表明:所提取的特征及分类方法对人体与狗的热释电红外信号的识别率可达93.6%。因此该识别方法能大大降低PIR探测器的误报率,并可进一步提升PIR探测器在安防和智能家居系统中应用。
- 王林泓龚卫国刘晓营梁光清贺莉芳
- 关键词：热释电红外探测器最小二乘支持向量机
- 热释电红外信号人体运动特征识别被引量：9
- 2010年
- 根据人体在热释电红外(PIR)探测器的检测区域内沿不同路径和不同方向运动时信号在时域及频域的分布特点,提出一种基于单只PIR探测器信号的人体运动特征识别方法。首先提取人体PIR信号的频谱和短时频谱能量特征;然后进行主元分析(PCA)特征降维,根据典型相关分析(CCA)进行特征融合;最后采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法进行分类识别。实验以不同人体、不同运动方式的PIR探测器数据为研究对象。分析结果表明,提出的特征提取、特征融合及识别方法能有效地对人体运动特征进行识别。
- 王林泓龚卫国贺莉芳肖红黄宜民
- 红外图像序列中的人体检测算法被引量：1
- 2010年
- 为克服亮度分布惯性特征不能充分体现人体区域亮度特征的不足,提出一种红外图像序列中的人体检测算法。采用MAP-MRF模型得到人体可能存在的感兴趣区域(ROI),根据红外图像中人体的成像特点,在以ROI中心点为圆心的各个圆环域中统计亮度信息,构建基于亮度-距离联合空间的人体特征,并采用支持向量机分类器对候选区域进行分类检测。在不同红外图像序列中的实验结果均表明,该算法具有较好的鲁棒性。
- 龚卫国杨金妃李建福
- 关键词：红外图像
- 公共场所典型异常声音的特征提取被引量：16
- 2010年
- 针对采用梅尔倒谱系数(MFCC)表征异常声音时识别率低下问题,提出获取MFCC的改进方法,包括对公共场所典型异常声音信号的特性分析和MFCC提取过程中滤波器组的重新设计。基于公共场所异常声音数据库的实验结果表明,与MFCC特征提取方法相比,该方法提高了特征参数在识别系统中的效率,具有一定的优越性和实用性。
- 栾少文龚卫国
- 关键词：滤波器组隐马尔可夫模型特征提取
