-
公开(公告)号:CN104992148A
公开(公告)日:2015-10-21
申请号:CN201510341519.0
申请日:2015-06-18
申请人: 江南大学
IPC分类号: G06K9/00
CPC分类号: G06K9/00228 , G06K9/00281 , G06K9/00288
摘要: 本发明公开了一种基于随机森林的ATM终端部分遮挡人脸关键点检测方法,包括以下步骤:当银行卡插入ATM机时采集图像;通过多尺度Retinex增强方法提高灰暗图像对比度;采用Haarcascade人脸检测算法定位人脸;基于随机森林姿态估计树模型推测人脸姿态;通过Viola Jones框架判断人脸遮挡类型;根据估计的人脸姿态,选择随机森林关键点检测模型,标定未遮挡位置的人脸关键点。本发明通过基于随机森林的姿态预估计降低了姿态对人脸关键点检测的影响,通过遮挡部位自动识别及非遮挡部位关键点标记减弱了遮挡对人脸特征的影响,能够为基于ATM的遮挡人脸的身份识别提供高精度的人脸局部特征,提高人脸身份识别精度。
-
公开(公告)号:CN103810496A
公开(公告)日:2014-05-21
申请号:CN201410009445.6
申请日:2014-01-09
申请人: 江南大学
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种基于图像深度信息的3D高斯空间人体行为识别方法。基于图像深度信息的3D高斯空间人体行为识别方法包括以下步骤:提取深度信息中的人体骨骼3D坐标并对其进行归一化操作,过滤对人体行为识别率低的关节及冗余关节;针对各个行为构建兴趣关节群,基于高斯距离核对人体动作空间特征进行AP聚类,获得行为特征单词表并对其进行数据清理;构建人体行为条件随机场识别模型,据此实现对人体行为的分类。本发明对人体具体方向、骨骼尺寸、空间位置都具有较强的抗干扰性,对不同实验个体引入的动作差异有很强的泛化能力,对不同类的相似行为也有很好的识别能力。
-