姜文瀚
- 作品数：18 被引量：56H指数：5
- 供职机构：公安部第一研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术政治法律更多>>
- l_1范数最近邻凸包分类器在人脸识别中的应用被引量：7
- 2007年
- l1范数作为重要的距离测度,在模式识别中有着较为广泛的应用。在不同的范数定义下,相同分类机理的分类算法一般会有不同的分类效果。本文提出l1范数下的最近邻凸包人脸识别算法。该算法将最近邻凸包分类算法的范数定义由l2范数推广到l1范数,以测试点到各训练类凸包的l1范数距离作为最近邻分类的相似性度量。在ORL标准人脸数据库上的验证实验中,该方法取得了良好的识别效果。
- 周晓飞姜文瀚杨静宇
- 关键词：人脸识别L1范数
- 深度伪造技术应用的公共安全挑战与治理被引量：5
- 2023年
- 面向公共安全领域深度伪造技术应用带来的安全问题,分析了相应的风险和挑战,概述了视频、音频、图像、文本各类型伪造应用和伪造检测技术现状,以及相关法律法规、标准规范情况,提出了技术研究、规制管理、宣传教育三个方面的系统性治理措施建议,展望了未来技术发展趋势和安全治理方向。
- 姜文瀚田青郭小波
- 关键词：身份鉴别身份认证
- Fisher鉴别特征的最近邻凸包分类被引量：4
- 2007年
- 基于Fisher准则的特征提取方法是模式识别技术的重要分支,其中,Foley-Sammon变换和具有统计不相关性的最佳鉴别变换是这一技术典型代表,本文将它们与一种新型分类器—最近邻凸包分类器相结合,从而实现Fisher鉴别特征的有效分类。最近邻凸包分类器是一类以测试样本点到各类训练集生成类别凸包的距离为分类判别依据的模式分类新方法,具有非线性性,无参性,多类别适用性等特点。实验证实了本文方法的有效性。
- 姜文瀚杨静宇周晓飞
- 关键词：特征提取凸包
- 核仿射子空间最近点分类算法
- 2008年
- 受支持向量机的几何解释和最近点问题启发,提出一种新型的模式分类算法——核仿射子空间最近点分类算法。该算法在核空间中,将支持向量机几何模型中的最近点搜索区域由2类训练特征集凸包推广到2类特征样本各自生成的仿射子空间,以仿射子空间作为特征样本分布的粗略估计,通过仿射子空间中的最近的2个点构造平分仿射子空间间隔的最优分类超平面。该算法在ORL人脸识别数据库上的比较实验中取得了较好的识别效果。
- 周晓飞姜文瀚杨静宇
- 关键词：核函数支持向量机
- 核子类凸包选样的核最近邻凸包分类器
- 2008年
- 为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,本文提出一种与该分类器相结合的核子类凸包样本选择方法。核子类凸包样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子类凸包最远的样本。在Head Pose Image Database系列1图像集上的实验中,本文方法不但可以取得较高的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多。
- 姜文瀚周晓飞杨静宇
- 关键词：人脸识别
- 一种训练假脸检测深度模型的方法及系统
- 本发明公开了一种训练假脸检测模型的方法及系统。该方法包括如下步骤：采集真实人脸图像和假人脸图像，通过梯度深度学习反向传播的原理，计算得到造假显著区域；基于造假显著区域随机生成擦除面具；将假人脸图像和擦除面具输入至增强网络...
- 刘宁姜文瀚翟军治
- 一种新颖的核学习算法用于小波特征的人脸识别被引量：3
- 2007年
- 文中将一种新颖的核学习算法—核最近邻凸包分类算法用于人脸的小波特征识别。该算法的设计受到支持向量机几何解释启发,利用核函数方法将数据映射到高维核空间,并在核空间构造以训练集凸包为扩展类集的最近邻分类器。文中采用的人脸图像的小波低频特征对人脸识别十分有效。人脸的小波低频特征不但保留了人脸的主要信息,而且具有较少的维度。在ORL人脸图像库上的“leave-one-out”测试方法的实验中,这种基于小波低频特征的核最近邻凸包分类算法取得了99.25%的识别率。
- 周晓飞姜文瀚杨静宇
- 关键词：小波变换模式识别人脸识别
- 基于小波和最近邻凸包分类器的人脸识别被引量：5
- 2008年
- 本文提出一种新型的人脸识别方法。该方法首先通过二维小波变换提取人脸图像的低频特征,然后采用最近邻凸包分类器对该特征进行分类。二维小波变换是提取图像特征的有效方法之一,在保留原始图像的主要特征的同时,还能够有效降低图像维数;最近邻凸包分类器是一种以测试样本点到各类别训练样本凸包的距离作为相似性度量的分类算法。本文将这两项技术相结合在ORL人脸识别数据库上取得了良好的实验效果。
- 姜文瀚周晓飞杨静宇
- 关键词：小波变换凸包图像识别人脸识别
- 证件指纹算法评测关键技术研究被引量：2
- 2014年
- 指纹算法评测是指纹技术在证件领域有效应用的关键因素。对国内指纹算法评测现状及指纹在证件中的应用特点进行了介绍,并对证件用指纹算法的性能评测问题进行分析,重点说明了注册失败率及其测试方法在算法性能评测方面的重要意义。同时,在注册失败率设定的基础上,进一步分析了等错误率、错误拒绝率为某值时的错误接受率、响应时间等技术指标的评测意义及计算方法。
- 张旭东尹德森丁增喜祁卫炜姜文瀚
- 关键词：证件指纹算法性能评测
- 基于样本选择的最近邻凸包分类器被引量：5
- 2008年
- 最近邻凸包分类算法是一种以测试点到各类别样本凸包的距离为分类度量的最近邻分类算法。然而,该算法的凸二次规划问题优化求解的较高的计算复杂度限制了其在较大规模数据集上的应用。本文提出一种样本选择方法——子类凸包生长法。通过迭代,选择距离选出样本凸包最远的点,直到满足终止条件,从而实现数据集的有效约简。ORL数据库和MIT-CBCL人脸识别training-synthetic库上的实验结果表明,子类凸包生长法选出的少量样本生成的凸包能够很好的表征训练集,在不降低最近邻凸包分类器性能的同时,使得算法的计算速度大为提高。
- 姜文瀚周晓飞杨静宇
- 关键词：凸包
