毛顺兵
- 作品数：5 被引量：33H指数：3
- 供职机构：西南大学计算机与信息科学学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学医药卫生更多>>
- 基于目标质心检测和轮廓匹配的瞳孔检测算法
- 针对眼部红外视频的瞳孔检测问题,本文提出了一种结合质心检测和轮廓匹配的检测算法(Centroid-Contour)。对每帧图像,首先进行灰度化并滤波降噪产生平滑图。然后两次使用otsu算法得到阈值,并将平滑图二值化。随后...
- 毛顺兵
- 关键词：瞳孔检测OTSU
- 文献传递
- Hough变换和轮廓匹配相结合的瞳孔精确检测算法被引量：12
- 2016年
- 针对红外眼部视频中瞳孔直径检测精度不够高的问题,提出了一种将Hough圆变换和轮廓匹配相结合的瞳孔检测算法(Hough-Contour)。对每帧图像,首先进行灰度化并滤波去噪;然后提取边缘并利用修改后的Hough梯度法检测出初始圆作为瞳孔参数;最后在滤波后的灰度图上的瞳孔附近用位置和半径在一定范围可变的圆形轮廓去匹配瞳孔,从而计算出瞳孔中心坐标和直径。在Hough变换阶段,将Hough梯度法中的对候选圆心按累加值降序排序这一步骤改为寻找最大值,以降低该操作以及后续计算半径的时耗。通过实验寻找到圆心累加数组最大值的阈值,使其能自动排除闭眼帧且不会导致漏检。在轮廓匹配阶段,实验发现如果圆形轮廓的移动范围和半径伸缩范围取值为初始圆半径的十分之一,点对数取值为40,则可将瞳孔的精确匹配率从Open CV圆变换检测算法的约10%提高至99.8%。对算法的时间性能作了测试,在实验所用的低端电脑上处理一帧需要60 ms,在高端电脑上可以对红外瞳孔视频做到实时检测。
- 毛顺兵
- 关键词：瞳孔检测HOUGH变换红外视频OPENCV
- 复杂背景彩色图像的人脸检测算法研究
- 该文首先归纳和分析了当前人脸检测的典型算法,然后提出了一个由粗到精的多阶段算法用来在复杂背景中检测个数、尺寸和位置皆未知的人脸.该算法利用肤色模型初步提取人脸区域,利用基于区域生长的肤色再提取自适应算法再次提取人脸,利用...
- 毛顺兵
- 关键词：人脸检测肤色模型图像分割
- 文献传递
- 一个用于前向网络权值学习的改进型遗传算法被引量：14
- 2002年
- 在遗传算法 (GA)的基础上引入了梯度算法 ,用它在内层无互联的前向神经网络中代替传统算法来学习和优化权值 ,并对算法的几个主要模块进行了描述 .利用GA的突变性和全局最优性搜索可能的极值 ,用自适应代沟替代策略更好地进行优胜劣汰 ,利用梯度下降算法在较优极值点附近快速收敛 .实验表明 ,这种算法的收敛速度比基本遗传算法要快得多 。
- 毛顺兵程小平
- 关键词：神经网络遗传算法梯度法权值学习
- 利用瞳孔变化评估老年冠心病患者焦虑抑郁情绪被引量：1
- 2014年
- 目的通过对冠心病患者瞳孔进行观察和分析,评估患者焦虑抑郁情绪。方法选择年龄≥60岁的冠心病患者80例,非冠心病患者40例,非冠心病患者为对照组。冠心病患者依据焦虑自评量表(SAS)和抑郁自评量表(SDS)评分分为焦虑抑郁组和非焦虑抑郁组,采集患者瞳孔视频,利用瞳孔图像软件计算瞳孔/虹膜值。结果焦虑抑郁组SAS和SDS评分大于非焦虑抑郁组和对照组(P<0.01),焦虑抑郁组瞳孔/虹膜值大于非焦虑抑郁组和对照组(P<0.05),非焦虑抑郁组瞳孔/虹膜值大于对照组(P<0.05)。焦虑抑郁组SAS、SDS评分和瞳孔/虹膜值呈正相关(r分别为0.485和0.455,P<0.05)。结论冠心病患者瞳孔的变化,提示患者存在自主神经功能失调或紊乱,可以反映患者焦虑、抑郁的程度。
- 程杰张晓刚毛顺兵孙炯
- 关键词：瞳孔冠心病焦虑抑郁
