检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2006年第11期32卷 211-212,264页

作者：王晓勇胡福乔赵宇明上海交通大学图像处理和模式识别研究所上海200030

针对图像分割中角点提取对图像增强的要求,探讨了同态滤波图像增强技术,研究了同态滤波在频域中的实现方法,同时探讨了其在时域中的对应形式,并且实现了基于小波变换的同态滤波。通过实验验证了算法的有效性,给出了实验分析和结论。实... 详细信息

针对图像分割中角点提取对图像增强的要求,探讨了同态滤波图像增强技术,研究了同态滤波在频域中的实现方法,同时探讨了其在时域中的对应形式,并且实现了基于小波变换的同态滤波。通过实验验证了算法的有效性,给出了实验分析和结论。实验结果表明,对图像采取同态滤波增强方法,可以增强图像角点提取的准确性。

关键词：图像增强同态滤波图像分割角点提取

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新石器时代古陶器的化学计量学研究

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分析化学 2006年第12期34卷 1767-1770页

作者：王向阳姚莉秀杨杰陈念贻上海交通大学图象处理与模式识别研究所上海大学计算机化学研究室

本工作采用化学计量学方法抽提古陶器发明和技术演变的历史信息。数据分析表明:若干早期陶器的烧制是用在土中掺入未燃烧完全的植物茎叶灰,采用含铁较高的粘土,使之含有能形成低温共熔体的氧化亚铁、磷酸盐等组分,成为能在较低温度烧结... 详细信息

本工作采用化学计量学方法抽提古陶器发明和技术演变的历史信息。数据分析表明:若干早期陶器的烧制是用在土中掺入未燃烧完全的植物茎叶灰,采用含铁较高的粘土,使之含有能形成低温共熔体的氧化亚铁、磷酸盐等组分,成为能在较低温度烧结的制陶原料。因此,当时能在700;00℃低温烧制成功。其后随着窑的发明和窑技术的进步,达到1000℃以上的烧成温度,所用制陶原料亦相应发生改变。但类似的易熔组分和添加草木灰又成为配制原始瓷铀的配方,从而过渡到原始瓷器的发明的一个重要因素。

关键词：新石器时代古陶器化学计量学富铁粘土植物灰分

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基于样条小波的增强算法在角点提取中的应用

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计算机工程与应用 2006年第15期42卷 56-58页

作者：张兆伟赵宇明胡福乔王晓勇上海交通大学图像处理和模式识别研究所上海200030

文章分析了样条小波在尺度空间中描述图像的特点,针对图像分割中角点提取对图像增强的要求,探讨了样条小波增强技术。算法利用小波域的多尺度点积来设定门限,提高了图像对比度,增强了图像的几何特征。实验结果表明,对图像采用样条小波... 详细信息

文章分析了样条小波在尺度空间中描述图像的特点,针对图像分割中角点提取对图像增强的要求,探讨了样条小波增强技术。算法利用小波域的多尺度点积来设定门限,提高了图像对比度,增强了图像的几何特征。实验结果表明,对图像采用样条小波增强方法,改善了视觉效果,加强了边缘和细节,增加了角点提取的准确性,为进一步图像匹配奠定了良好的基础。

关键词：图像增强样条小波多尺度点积角点提取

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一种自动红眼消除方法

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电路与系统学报 2006年第6期11卷 124-128页

作者：路明赵群飞施鹏飞上海交通大学图像处理和模式识别研究所上海200030

提出了一种在人脸检测的基础上自动消除数码照片中红眼的方法。该方法首先在类哈尔特征的基础上,运用AdaBoost学习算法的目标检测方法得到照片中的人脸区域。然后根据人脸区域红色度分布,将检测到的区域分为典型红眼和弱红眼两种不同的... 详细信息

提出了一种在人脸检测的基础上自动消除数码照片中红眼的方法。该方法首先在类哈尔特征的基础上,运用AdaBoost学习算法的目标检测方法得到照片中的人脸区域。然后根据人脸区域红色度分布,将检测到的区域分为典型红眼和弱红眼两种不同的类型进行红眼区域的检测。最后在找到的红眼区域进行色彩的修正和边界的平滑,使修正后的照片恢复正常的色彩。实验结果表明,该方法能有效地消除数码照片中的红眼现象,并且具有较好的鲁棒性和快速性,适合于嵌入式应用。

关键词：红眼消除人脸检测色彩修正

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基于局部线性嵌套的虹膜识别方法

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微型电脑应用 2006年第1期22卷 1-2,24页

作者：上官英俊施鹏飞上海交通大学图象处理与模式识别研究所

虹膜识别技术由于与其它生物特征识别技术相比具有更高的准确率而一直备受关注。本文采用局部线性嵌入算法对虹膜样本进行训练,来提取虹膜纹理特征,并以最小距离分类器作为决策空间的判决准则。实验表明本文提出的虹膜识别方法取得了良... 详细信息

虹膜识别技术由于与其它生物特征识别技术相比具有更高的准确率而一直备受关注。本文采用局部线性嵌入算法对虹膜样本进行训练,来提取虹膜纹理特征,并以最小距离分类器作为决策空间的判决准则。实验表明本文提出的虹膜识别方法取得了良好的识别效果。

关键词：虹膜识别局部线性嵌套纹理特征

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鞋印匹配算法

鞋印匹配算法

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第十三届全国图象图形学学术会议

作者：肖睿陆乃将施鹏飞上海交通大学图象处理与模式识别研究所上海科比生物识别技术有限公司

鞋印是案件现场留下的主要线索,在案件侦破中起着十分重要的作用。传统的鞋印匹配算法是基于人工编码的,识别能力有限且对操作者依赖性强。本文提出了基于功率谱密度（PSD:power spectral density）和 Zernike 矩的鞋印匹配方法。针对... 详细信息

鞋印是案件现场留下的主要线索,在案件侦破中起着十分重要的作用。传统的鞋印匹配算法是基于人工编码的,识别能力有限且对操作者依赖性强。本文提出了基于功率谱密度（PSD:power spectral density）和 Zernike 矩的鞋印匹配方法。针对捺印图片或现场获取的花纹清晰的鞋印图片,利用功率谱密度的相关系数实现匹配。针对背景复杂或花纹不清晰的现场鞋印图片,将鞋印用一系列不规则形状表示,通过插值对形状进行平移、尺度标准化,并将变换后的形状归一化到单位圆内计算各阶 Zernike 矩。利用 Zemike 矩重构原形状,依据各阶矩的重构能力进行特征选择,构成特征向量,最后通过特征向量间的加权欧式距离实现匹配。实验对400余幅真实的鞋印进行了测试,结果表明,识别率在86%以上,可有效地实现鞋印的匹配。

关键词：鞋印匹配功率谱密度 Zernike 矩不变性法庭科学

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二叉决策树生成算法的VC维上界

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计算机仿真 2005年第2期22卷 74-78,126页

作者：杨杰叶晨洲周越陈念贻上海交通大学图象处理及模式识别研究所上海200030

在统计学习理论中 ,尤其对于分类问题 ,VC维扮演着中心作用。大多数常用算法的VC维未知。该文计算了二叉决策树生成算法的VC维上界 ,获得了定理 2 ,认为该上界随决策树的复杂度和节点可调参数个数的增大而提高。作为补充 ,还计算了单变... 详细信息

在统计学习理论中 ,尤其对于分类问题 ,VC维扮演着中心作用。大多数常用算法的VC维未知。该文计算了二叉决策树生成算法的VC维上界 ,获得了定理 2 ,认为该上界随决策树的复杂度和节点可调参数个数的增大而提高。作为补充 ,还计算了单变量决策树非叶子节点的VC维上界 ,获得了定理 3。为了评估定理 2的数值结果 ,通过实验验证了有关的经验结论 ,发现它们在决策树复杂度较大时能够与实际符合。比较定理 2和经验结论发现两者存在较大的数值差别但是变化趋势相同。

关键词：决策树维统计学习理论

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基于Adaboost算法的人脸检测

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计算机仿真 2005年第9期22卷 167-169,253页

作者：郑峰杨新上海交通大学图象处理与模式识别研究所上海200030

该文提出了一种基于改进的Adaboost算法的人脸检测方法。Adaboost是一种构建准确分类器的学习算法,它将一族弱学习算法通过一定规则结合成为一个强学习算法,从而通过样本训练得到一个识别准确率理想的分类器。但是,Adaboost在有高噪音... 详细信息

该文提出了一种基于改进的Adaboost算法的人脸检测方法。Adaboost是一种构建准确分类器的学习算法,它将一族弱学习算法通过一定规则结合成为一个强学习算法,从而通过样本训练得到一个识别准确率理想的分类器。但是,Adaboost在有高噪音样本的情况下,有可能发生过配现象,该文在Adaboost算法的基础上,对其权值更新规则做了改进,并结合PCA进行人脸检测。仿真试验表明,该方法具有良好的性能,同时可以在一定程度上有效防止过配现象的发生。

关键词：人脸检测算法主分量分析过配

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基于偏最小二乘法与支持向量机的人脸识别

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计算机仿真 2005年第12期22卷 166-168页

作者：楼安平杨新上海交通大学图象处理与模式识别研究所上海200030

该文认为在人脸识别中,偏最小二乘回归方法作为一种新的降维方法,在处理小样本问题时具有明显优势,而主元分析方法作为一种传统的降维方法在选择分量时没有考虑类信息,因而有可能忽略掉重要的分类信息。支持向量机(SVM)模式识别方法具... 详细信息

该文认为在人脸识别中,偏最小二乘回归方法作为一种新的降维方法,在处理小样本问题时具有明显优势,而主元分析方法作为一种传统的降维方法在选择分量时没有考虑类信息,因而有可能忽略掉重要的分类信息。支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性。该文提出了一种基于偏最小二乘与支持向量机的人脸识别方法。利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别。ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。

关键词：人脸识别偏最小二乘支持向量机

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基于信息理论的合作聚类算法研究

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计算机学报 2005年第8期28卷 1287-1294页

作者：沈红斌杨杰王士同董一飞上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030 江南大学信息工程学院无锡214063 新南威尔斯大学计算机科学和工程学院

传统的聚类算法是针对一个独立数据集的学习分类算法,如FCM(Fuzzy-C-Means)聚类算法.在现实生活中,一个数据集独立于其它数据集,而往往通过与别的数据集交换信息与之相互合作.因此在聚类过程中,需要考虑来自其它数据集的影响,从而得到... 详细信息

传统的聚类算法是针对一个独立数据集的学习分类算法,如FCM(Fuzzy-C-Means)聚类算法.在现实生活中,一个数据集独立于其它数据集,而往往通过与别的数据集交换信息与之相互合作.因此在聚类过程中,需要考虑来自其它数据集的影响,从而得到更能反映现实的数据结构.该文提出了一种基于信息理论的信息增益方法来建模并定量分析多个数据集间的合作关系.在此基础上,导出了相应的新合作聚类算法CCA(CooperativeCluste-ringAlgorithm).理论分析表明该算法最终收敛.实验结果也进一步表明了该合作聚类算法的可行性与有效性.

关键词：信息论聚类模糊模式识别

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