李争名
- 作品数：20 被引量：41H指数：3
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- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金深圳市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 基于压缩域的自适应场景叠化检测算法
- 2008年
- 给出了一种压缩域中快速有效的自适应场景叠化检测算法,该算法综合利用了视频帧中宏块类型信息的场景叠化和非场景叠化特征,并利用中值滤波对形成的数据流进行滤波,再利用滑动窗口准确地检测出场景叠化的开始帧和结束帧。实验结果达到了较高的查全率、查准率和F度量,并和现存的场景叠化算法进行了对比实验。
- 李争名
- 关键词：MPEG视频检索视频分割
- 基于原子Fisher判别准则约束字典学习算法被引量：1
- 2017年
- 为了提高字典的判别性能,提出基于原子Fisher判别准则约束的字典学习算法AFDDL。首先,利用特定类字典学习算法为每个原子分配一个类标,计算同类原子和不同类原子间的散度矩阵。然后,利用类内散度矩阵和类间散度矩阵的迹的差作为判别式约束项,促使不同类原子间的差异最大化,并在最小化同类原子间差异的同时减少原子间的自相关性,使得同类原子尽可能地重构某一类样本,提高字典的判别性能。在AR、FERET和LFW三个人脸数据库和USPS手写字体数据库中进行实验,实验结果表明,在四个图像数据库中,所提算法在识别率和训练时间方面均优于类标一致的K奇异值分解(LC-KSVD)算法、局部特征和类标嵌入约束的字典学习(LCLE-DL)算法、支持矢量指导的字典学习(SVGDL)算法和Fisher判别字典学习算法;且在四个数据库中,该算法也比稀疏表示分类(SRC)和协同表示分类(CRC)取得更高的识别率。
- 李争名杨南粤岑健
- 关键词：字典学习FISHER判别准则图像分类
- 基于PC机并口通信的多媒体设备控制系统的设计与实现
- 2009年
- 用VC++语言开发一个多媒体设备控制系统,采用线程实现对多媒体设备遥控板数据的采集、保存和发送,利用软件对信号进行调制以简化硬件电路,并通过计算机并口实现对多媒体设备使用的控制。
- 唐捷蔡智圣李争名赵士滨
- 关键词：并口通信线程
- 基于头发模型和人脸检测的运动人体识别算法被引量：1
- 2010年
- 提出一种多方位运动人体识别算法,首先利用混合高斯模型检测出运动物体,对检测出的运动区域利用线形变换后的YCbCr颜色空间建立头发模型,对侧面和背面人体进行识别,正面人体采用Adaboost人脸检测算法进行识别,实验结果表明该算法能识别出运动人体。
- 李争名
- 关键词：ADABOOST人脸检测
- 风机远程控制系统的设计与实现被引量：3
- 2009年
- 风机远程控制系统上位机采用PC机,下位机采用AVR单片机,通过集散控制方法实现现场和远程都可控制任意台号风机的启停、调速、显示故障及设备编号,具有过流、过压的自动保护及报警功能,采用继电器控制风机等方法,减少了低速时控制板和风机噪声对系统的影响,提高了系统的稳定性。
- 唐捷何仲叶鹏举吴家明李争名
- 关键词：风机远程控制AVR单片机
- 基于双权重约束的判别字典学习算法
- 2017年
- 为了提高字典学习算法的分类性能,提出基于编码系数和原子的双权重约束判别字典学习算法(DWCDL)。利用编码系数矩阵的行向量(Profiles)构造原子权重约束项,促使相似的原子重构同类训练样本,并减少原子间的自相关性。利用训练样本的类标设计编码系数的权重,促使同类的训练样本有相似的编码系数。实验结果表明DWCDL算法比七个稀疏编码和字典学习算法取得更高的分类性能。
- 李争名杨南粤
- 关键词：字典学习图像分类
- 基于局部特征约束的多样本判别字典学习算法
- 2017年
- 为了提高人脸识别的性能,提出基于局部特征约束的多样本判别字典学习算法。首先,利用人脸的对称性特征设计虚拟样本,并结合原始训练样本构造多样本判别字典学习算法。其次,利用原子间的相似性特征,构造基于原子局部特征约束的判别式模型,促使字典继承训练样本的局部特征,增强字典的判别性能。在LFW和FERET两个人脸数据库中,实验结果表明所提出的算法比5个稀疏编码和字典学习算法取得更高的分类性能。
- 李争名杨南粤
- 关键词：字典学习人脸识别
- 基于宏块类型信息的自适应场景变换检测算法被引量：3
- 2006年
- 提出了一种压缩域中利用B帧的宏块类型信息自适应场景变换检测算法,采取滑窗方式自适应地检测场景突变和场景渐变的准确位置。利用电影、动画、新闻等素材作为实验视频库,并利用MPEG-2作为实验平台,取得了较高的查全率和查准率。
- 李争名肖国强江健民
- 关键词：MPEG视频检索
- 面向测试人脸的局部特征约束字典学习算法
- 2017年
- 为了提高基于字典学习的人脸识别算法的性能,提出面向测试人脸样本的局部特征约束字典学习算法。首先,利用测试人脸样本从训练人脸样本集合中选择部分训练人脸样本,并利用其为每个测试人脸样本学习一个字典。其次,利用字典中的原子构造基于局部特征约束的判别式项,增强字典的判别性能。在LFW和FERET两个人脸数据库中,实验结果表明提出的算法比五个稀疏编码和字典学习算法获得更好的分类性能。
- 李争名杨南粤
- 关键词：字典学习人脸识别
- Profiles局部特征约束字典学习算法
- 2017年
- 利用编码系数矩阵的行向量(Profiles)与原子的一一对应关系,构造Profiles局部特征约束字典学习算法。利用Profiles构造自适应的拉普拉斯图,使其表示编码系数矩阵的局部特征;利用原子衡量Profiles的相似性,构造基于局部特征约束的判别式模型,该判别式模型提高了编码系数的判别性能,减少了原子间的自相关性。实验结果表明,较5个对比算法,该算法取得了更高的识别率。
- 李争名杨南粤岑健
- 关键词：字典学习图像分类
