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1. 基于可变步长关键帧提取的网络视频拷贝检索

陈晓晖陈秀宏甘月松

计算机应用 2014, 34 (11): 3295-3299. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.11.3295

摘要（185）

PDF （776KB）（499）

为快速有效地检测网络中的拷贝视频,针对现有关键帧提取算法时间复杂度高、关键帧不具有代表性的缺点,提出一种可变步长提取关键帧提取方法。根据视频变化连续性特点,用相似的两近邻帧代表它们之间的视频片段;该方法首先选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域,对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度;然后利用滑动窗口来查找最大相似匹配,从而检测出查询视频中的拷贝片段。在网络数据和MUSCLE-VCD-2007数据上的实验结果表明,该方法相对于现有的基于OM特征拷贝检测法而言,其鲁棒性更强,检测效率更高。

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2. 正交及不相关边界邻域保持嵌入的人脸识别

陈达遥陈秀宏

计算机应用 2013, 33 (11): 3097-3101.

摘要（668）

PDF （733KB）（338）

邻域保持嵌入(NPE)算法本质上仍是一种无监督方法，并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出两种有监督流形学习方法：正交边界邻域保持嵌入(OMNPE)和不相关边界邻域保持嵌入(UMNPE)。首先构造类内和类间邻接图，并定义类内和类间重构误差；然后分别在正交和不相关约束条件下寻找最小化类内重构误差同时最大化类间重构误差的投影向量；将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中，再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明，与线性判别分析(LDA)、边界Fisher分析(MFA)等子空间人脸识别算法相比，所提算法的平均识别率提高了0.5%~3%，验证了算法的有效性。

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3. 完备正交邻域保持判别嵌入的人脸识别

陈达遥陈伟琦陈秀宏

计算机应用 2013, 33 (09): 2667-2670. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2667

摘要（758）

PDF （742KB）（406）

为解决邻域保持判别嵌入算法所面临的小样本问题，并充分利用类内邻域散度矩阵零空间和非零空间中的判别信息进行人脸识别,提出一种完备正交邻域保持判别嵌入的人脸识别算法。首先间接地利用特征分解方法去除总体邻域散度矩阵的零空间;然后分别在类内邻域散度矩阵零空间和非零空间中提取最优判别矢量。此外,为进一步提高算法的识别性能,给出了基于瘦QR分解的正交投影矩阵的求解方法。在ORL和Yale人脸库上验证了以上算法的有效性。

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4. 基于核的半监督的局部保留投影降维方法

薛寺中谈锐陈秀宏

计算机应用 2012, 32 (08): 2235-2244. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02235

摘要（917）

PDF （606KB）（325）

为能有效捕捉数据的非线性特征，特提出一种新的非线性数据降维算法——核半监督局部保留投影(KSSLPP)。该方法利用标记样本的标记信息及所有训练样本的结构重新定义了类间相似度和类内相似度，然后将原始数据映射到高维核空间，在核空间中最大化类间分离度，最小化类内分离度。该方法在核空间保持了数据的局部结构和全局结构，以及数据的标签信息。在Olivetti人脸库和UCI数据库中的对比实验验证了该算法的有效性。

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5. 基于人类视觉系统和离散小波变换的彩色图像水印

张亮亮陈秀宏

计算机应用 2011, 31 (11): 3056-3059. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.03056

摘要（1171）

PDF （656KB）（430）

为了扩大数字水印的适用范围，提出一种基于人类视觉系统（HVS）和离散小波变换(DWT)的彩色图像数字水印算法。首先利用混沌加密算法把一个有意义的二值图像加密成水印;然后将彩色图像从RGB色彩空间转换到YCbCr空间，提取Y分量，对Y分量进行一级离散小波变换；最后求出低频分量LL1的视觉掩蔽值，根据视觉掩蔽值，将水印嵌入到彩色图像的Y分量的低频小波系数域上。实验结果表明，该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。与以往的基于YCbCr颜色空间的算法相比，该算法具有更好的不可见性和鲁棒性。

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6. 基于非线性滤波的万有引力边缘检测方法

张春雪陈秀宏

计算机应用 2011, 31 (03): 763-766. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00763

摘要（1241）

PDF （684KB）（821）

将非线性滤波算子融入到万有引力边缘检测算法中，提出了一种新的边缘检测方法。通过计算图像中每个像素点的非线性梯度值，构造以该梯度值为自变量的归一化函数，用该函数值代替中心像素点灰度值对图像进行万有引力边缘检测。实验结果表明，同传统的边缘检测算法相比，此方法不仅边缘定位准确，而且对于各种噪声图像也具有良好的边缘检测效果。

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7. 分块二维保局投影方法及其在人脸识别中的应用

徐冬冬陈秀宏

计算机应用 2009, 29 (08): 2056-2059.

摘要（1314）

PDF （547KB）（1200）

提出了一种基于图像分块的二维保局投影(分块2DLPP)的人脸识别方法。先对原始图像矩阵进行分块，然后对分块子图像施行2DLPP方法，再将各个分块按照一定的次序整合起来进行特征提取，从而实现图像降维。该方法能有效地提取图像的局部特征。实验表明：该方法在识别性能上优于2DLPP方法。

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8. 基于纹理方向的图像修复算法

魏琳陈秀宏

计算机应用

摘要（1762）

PDF （846KB）（1109）

在使用基于样本的纹理合成技术的图像修复算法中，搜索纹理的匹配块时，利用纹理的方向特性，可以将搜索过程约束到沿着纹理的方向进行。在Criminisi A的算法基础上，加入了确定纹理方向过程，优化了纹理块的优先权和大小的计算方法。实验结果表明，该方法在处理强方向性的纹理图像的修复时有很好的效果，明显地提高了计算效率。

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9. 二维主成分分析方法的推广及其在人脸识别中的应用

陈伏兵，陈秀宏，高秀梅，杨静宇

计算机应用 2005, 25 (08): 1767-1770. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01767

摘要（1508）

PDF （201KB）（1427）

提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法。分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方法相比,使用低维的鉴别特征矩阵,而达到较高(至少是不低)的正确识别率。此外,2DPCA是分块2DPCA的特例。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于2DPCA方法。

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