采用照明不变神经网络的计算机视觉系统和方法

    公开(公告)号:CN1723468A

    公开(公告)日:2006-01-18

    申请号:CN200380105643.2

    申请日:2003-12-08

    CPC classification number: G06K9/6273

    Abstract: 利用归一化的交叉相关(NCC)测量来对对象进行分类,以比较在照明不均匀的条件下所获得的两个图像。对输入模式进行分类,以分配试验性的分类标签和数值。将输入模式分配给在径向基函数网络中具有最大分类值的输出节点。如果输入模式和与该节点相关联的图像(称为节点图像)两者都具有均匀的照明,则接受该节点图像并且将概率设置为高于用户规定的阈值。如果测试图像或节点图像不均匀,则不接受该节点图像并且将分类值保持为分类器所分配的数值。如果测试图像和节点图像两者不均匀,则使用NCC测量并且将分类设置为NCC值。

    使用进化算法的面部识别

    公开(公告)号:CN1666220A

    公开(公告)日:2005-09-07

    申请号:CN03815090.5

    申请日:2003-06-16

    CPC classification number: G06K9/00288

    Abstract: 本文提出了通过进化算法(例如遗传算法),确定用于面部识别的参数的系统和方法。对于给定环境下的面部识别性能,评估候选参数集合。使用最有效的参数集合生成后代参数集合,之后对这些后代集合进行针对面部识别的评估。重复此过程,其中每一代的后代集合都继承最成功集合的属性,直到系统收敛于一个在给定环境下表现优越性能的参数集合。类似,为其它环境确定其它参数集。当使用面部识别系统时,依照目标图像产生的环境,使用适当的参数集合。这样,该系统在其运行的各种环境中,都表现出优越的性能。

    使用半脸图像的脸部识别
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN1659578A

    公开(公告)日:2005-08-24

    申请号:CN03812740.7

    申请日:2003-05-19

    CPC classification number: G06K9/00268

    Abstract: 在脸部识别算法中,将左和右半脸图像作为独立的部分加以处理。为了实现与全脸图像识别系统的兼容,半脸图像的镜象被用来创建与每一个左和右半脸图像对应的全脸图像。采用传统的脸部识别算法,将每个创建出的全脸图像与参考全脸图像进行比较。通过比较每个左脸图像和右脸图像,系统克服了方向性或不均匀的光照所引起的识别问题。可选地,可以基于每个左和右半脸图像的特征的混合来创建合成的全脸图像,从而滤除掉光照的变化。

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