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自适应的纹理图像光照不变特征提取方法
被引量:
1
1
作者
尚赵伟
胡德恒
+1 位作者
赵恒军
杨君
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第11期254-258,263,共6页
为降低光照变化对纹理图像的影响,提出自适应的纹理光照不变特征提取方法。利用小波变换提取对数域纹理图像的高、低频分量,并分别采用不同方法对两者进行处理,提取其光照不变量图像,运用主分量分析法得到光照不变量数据的特征,使...
为降低光照变化对纹理图像的影响,提出自适应的纹理光照不变特征提取方法。利用小波变换提取对数域纹理图像的高、低频分量,并分别采用不同方法对两者进行处理,提取其光照不变量图像,运用主分量分析法得到光照不变量数据的特征,使用K-最近特征线分类器进行图像分类。实验结果表明,该方法在光照条件复杂的Outex14数据集上能够取得较好的分类效果,分类正确率高于现有方法5.56%--22.10%。
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关键词
BayesShrin
k
算法
小波去噪模型
自适应
主成分分析
k
-
最近
特征
线
分类器
光照不变
特征
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职称材料
基于BM3D预处理的纹理光照不变特征提取算法
2
作者
占俊杰
尚赵伟
《计算机与现代化》
2015年第10期50-54,共5页
为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配(BM3D)预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低...
为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配(BM3D)预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低、高频分量分别运用小波和Bayes-Shrink算法降噪,并构造光照不变量,最后采用主成分分析(PCA)降低特征维度,取得特征向量,并利用K-最近特征线分类器进行图像分类。在Outex_TC_00014纹理数据库的实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。
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关键词
三维块匹配(BM3D)
小波变换
Bayes-Shrin
k
主成分分析(PCA)
k
-
最近
特征
线
分类器
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职称材料
基于局部特征提取的目标自动识别
被引量:
42
3
作者
贾平
徐宁
张叶
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期1898-1905,共8页
提出一种基于局部特征提取的目标识别方法,用于自动识别不同尺度,视角和照度条件下的目标。首先,建立图像的尺度空间;结合海森矩阵和Harris算法提取局部特征点,计算该特征区域的方向和灰度梯度及方向;统计出每块子区域的标准灰度梯度直...
提出一种基于局部特征提取的目标识别方法,用于自动识别不同尺度,视角和照度条件下的目标。首先,建立图像的尺度空间;结合海森矩阵和Harris算法提取局部特征点,计算该特征区域的方向和灰度梯度及方向;统计出每块子区域的标准灰度梯度直方图,得到128维的特征向量。然后,基于主成分分析的降维算法来降低特征向量的维数,加快识别的计算速度。最后,采用特征空间分类器增加目标识别的速度。实验结果表明:基于局部特征提取的目标识别达到了较高的识别率,在视角、尺度和照度变化下的识别率分别为61.9%,80.5%和84.4%,平均识别时间为130.9ms。与尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比,本算法不仅在不同的视角,目标尺度及照度条件下具有较高识别率,而且识别速度比SIFT方法高。
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关键词
目标自动识别
局部
特征
提取
主成分分析
最近
特征
空间
分类器
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职称材料
基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别
被引量:
3
4
作者
余慧海
申金媛
刘润杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第26期183-185,共3页
提出了一种基于最近邻特征线(NFL)与最近邻(NN)联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析(PCA)降维,然后用快速独立变量分析(FastICA)提取独立基,分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法...
提出了一种基于最近邻特征线(NFL)与最近邻(NN)联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析(PCA)降维,然后用快速独立变量分析(FastICA)提取独立基,分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势,充分利用了同类之间相似,距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率,是一种可行的人脸识别方法。
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关键词
主分量分析
独立变量分析
最近
邻
特征
线
分类器
最近
邻
分类器
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职称材料
数据加长和最近邻特征线分类器用于距离像识别
5
作者
曹向海
刘宏伟
吴顺君
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期930-934,共5页
给出了一种新的距离像预处理技术——数据加长,有效减小了距离像相关对齐的误差;并针对距离像分布的特点,提出在距离像模板的局部方位区域内对模板进行扩充,使得最近邻特征线分类器的运算量大大降低,而识别性能却得到了提高;最后将数据...
给出了一种新的距离像预处理技术——数据加长,有效减小了距离像相关对齐的误差;并针对距离像分布的特点,提出在距离像模板的局部方位区域内对模板进行扩充,使得最近邻特征线分类器的运算量大大降低,而识别性能却得到了提高;最后将数据加长与改进的最近邻特征线分类器结合起来对距离像进行识别,基于实测数据和仿真数据的实验结果验证了该方法的有效性.
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关键词
距离像
数据外推
数据加长
最近
邻
特征
线
分类器
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职称材料
基于KPCA+CCA的人脸性别分类
6
作者
张天刚
张景安
《软件》
2011年第7期54-56,60,共4页
KPCA+CCA方法在人脸特征的提取、分类和分析中的有效性已受到有关研究人员的重视,用该法可从一张原始灰度人脸图像中直接识别出一个人的性别。将核方法引入到主分量分析中,由于CCA(Canonical Correlation Analysis)用到了KPCA(KernelPri...
KPCA+CCA方法在人脸特征的提取、分类和分析中的有效性已受到有关研究人员的重视,用该法可从一张原始灰度人脸图像中直接识别出一个人的性别。将核方法引入到主分量分析中,由于CCA(Canonical Correlation Analysis)用到了KPCA(KernelPrincipal Component Analysis)变换后样本的全部核主分量,在分析中没有丢失任何鉴别信息,因而在不同光照、表情、姿态和脸部细节的原始灰度人脸图像中鲁棒性更高。在ORL人脸数据库中用基于核的最近邻特征分类器进行实验,取得了96%的平均准确率。
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关键词
性别
分类
核方法
主分量分析
最近
邻
特征
分类器
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职称材料
题名
自适应的纹理图像光照不变特征提取方法
被引量:
1
1
作者
尚赵伟
胡德恒
赵恒军
杨君
机构
重庆大学计算机学院
中国人民解放军西藏林芝军分区
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第11期254-258,263,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61173130)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2010BB221)
文摘
为降低光照变化对纹理图像的影响,提出自适应的纹理光照不变特征提取方法。利用小波变换提取对数域纹理图像的高、低频分量,并分别采用不同方法对两者进行处理,提取其光照不变量图像,运用主分量分析法得到光照不变量数据的特征,使用K-最近特征线分类器进行图像分类。实验结果表明,该方法在光照条件复杂的Outex14数据集上能够取得较好的分类效果,分类正确率高于现有方法5.56%--22.10%。
关键词
BayesShrin
k
算法
小波去噪模型
自适应
主成分分析
k
-
最近
特征
线
分类器
光照不变
特征
Keywords
BayesShrin
k
algorithm
wavelet denoising model
self-adaptive
principle component analysis
k
-nearest feature lineclassifier
illumination invariant feature
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于BM3D预处理的纹理光照不变特征提取算法
2
作者
占俊杰
尚赵伟
机构
重庆大学计算机学院
出处
《计算机与现代化》
2015年第10期50-54,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61173130)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC-2010BB2217)
文摘
为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配(BM3D)预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低、高频分量分别运用小波和Bayes-Shrink算法降噪,并构造光照不变量,最后采用主成分分析(PCA)降低特征维度,取得特征向量,并利用K-最近特征线分类器进行图像分类。在Outex_TC_00014纹理数据库的实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。
关键词
三维块匹配(BM3D)
小波变换
Bayes-Shrin
k
主成分分析(PCA)
k
-
最近
特征
线
分类器
Keywords
three dimensional bloc
k
-matching(BM3D)
wavelet transform
Bayes-Shrin
k
principal component analysis(PCA)
k
-nearest feature line classifier
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于局部特征提取的目标自动识别
被引量:
42
3
作者
贾平
徐宁
张叶
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院航空光学成像与测量重点实验室
中国科学院大学
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期1898-1905,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(No.60902067)
吉林省重大科技攻关资助项目(No.11ZDGG001)
文摘
提出一种基于局部特征提取的目标识别方法,用于自动识别不同尺度,视角和照度条件下的目标。首先,建立图像的尺度空间;结合海森矩阵和Harris算法提取局部特征点,计算该特征区域的方向和灰度梯度及方向;统计出每块子区域的标准灰度梯度直方图,得到128维的特征向量。然后,基于主成分分析的降维算法来降低特征向量的维数,加快识别的计算速度。最后,采用特征空间分类器增加目标识别的速度。实验结果表明:基于局部特征提取的目标识别达到了较高的识别率,在视角、尺度和照度变化下的识别率分别为61.9%,80.5%和84.4%,平均识别时间为130.9ms。与尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比,本算法不仅在不同的视角,目标尺度及照度条件下具有较高识别率,而且识别速度比SIFT方法高。
关键词
目标自动识别
局部
特征
提取
主成分分析
最近
特征
空间
分类器
Keywords
automatic target recognition
local feature extraction
principle component analysis
nearest feature space classifier
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别
被引量:
3
4
作者
余慧海
申金媛
刘润杰
机构
郑州大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第26期183-185,共3页
基金
教育部留学回国人员科研启动基金
河南省杰出青年基金(No.512000400)
河南省创新人才培养对象~~
文摘
提出了一种基于最近邻特征线(NFL)与最近邻(NN)联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析(PCA)降维,然后用快速独立变量分析(FastICA)提取独立基,分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势,充分利用了同类之间相似,距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率,是一种可行的人脸识别方法。
关键词
主分量分析
独立变量分析
最近
邻
特征
线
分类器
最近
邻
分类器
Keywords
Principal Components Analysis(PCA)
Independent Components Analysis(ICA)
Nearest Feature Line(NFL)
Nearest Neighbor(NN)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
数据加长和最近邻特征线分类器用于距离像识别
5
作者
曹向海
刘宏伟
吴顺君
机构
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期930-934,共5页
基金
教育部长江学者和创新团队支持计划资助(IRT0645)
国家自然科学基金资助(60772140)
+1 种基金
国家部委预研
国家部委预研基金联合资助
文摘
给出了一种新的距离像预处理技术——数据加长,有效减小了距离像相关对齐的误差;并针对距离像分布的特点,提出在距离像模板的局部方位区域内对模板进行扩充,使得最近邻特征线分类器的运算量大大降低,而识别性能却得到了提高;最后将数据加长与改进的最近邻特征线分类器结合起来对距离像进行识别,基于实测数据和仿真数据的实验结果验证了该方法的有效性.
关键词
距离像
数据外推
数据加长
最近
邻
特征
线
分类器
Keywords
HRRP
data extrapolation
data lengthening
nearest feature line method
分类号
TN951 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于KPCA+CCA的人脸性别分类
6
作者
张天刚
张景安
机构
山西大同大学数学与计算机科学学院
出处
《软件》
2011年第7期54-56,60,共4页
文摘
KPCA+CCA方法在人脸特征的提取、分类和分析中的有效性已受到有关研究人员的重视,用该法可从一张原始灰度人脸图像中直接识别出一个人的性别。将核方法引入到主分量分析中,由于CCA(Canonical Correlation Analysis)用到了KPCA(KernelPrincipal Component Analysis)变换后样本的全部核主分量,在分析中没有丢失任何鉴别信息,因而在不同光照、表情、姿态和脸部细节的原始灰度人脸图像中鲁棒性更高。在ORL人脸数据库中用基于核的最近邻特征分类器进行实验,取得了96%的平均准确率。
关键词
性别
分类
核方法
主分量分析
最近
邻
特征
分类器
Keywords
Gender Classification
k
ernel Method
Principal ComponentAnalysis
Nearest Feature Classifiers
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应的纹理图像光照不变特征提取方法
尚赵伟
胡德恒
赵恒军
杨君
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
1
下载PDF
职称材料
2
基于BM3D预处理的纹理光照不变特征提取算法
占俊杰
尚赵伟
《计算机与现代化》
2015
0
下载PDF
职称材料
3
基于局部特征提取的目标自动识别
贾平
徐宁
张叶
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
42
下载PDF
职称材料
4
基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别
余慧海
申金媛
刘润杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
3
下载PDF
职称材料
5
数据加长和最近邻特征线分类器用于距离像识别
曹向海
刘宏伟
吴顺君
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
0
下载PDF
职称材料
6
基于KPCA+CCA的人脸性别分类
张天刚
张景安
《软件》
2011
0
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职称材料
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