湖南省教育厅科研基金(04C076)
- 作品数：9 被引量：41H指数：4
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- 基于聚类算法和层次支持向量机的人脸识别方法被引量：3
- 2006年
- 提出一种基于聚类算法和层次支持向量机的人脸识别方法。该方法在训练阶段把利用小波变换提取的图像特征先进行聚类,再利用聚类的结果来训练层次支持向量机;识别阶段先利用层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人,最后利用免疫算法对待识别的人脸图像进行确认。实验表明,该算法效果较佳。
- 陈荣元蒋加伏
- 关键词：聚类算法层次支持向量机免疫算法小波变换
- 基于免疫算法和层次支持向量机的人脸识别方法被引量：1
- 2006年
- 给出了一种基于免疫算法及层次支持向量机的人脸识别方法,该方法先利用Gabor小波变换提取待识别的人脸图像的特征向量,然后利用层次支持向量机初步判断该图像最可能所属的人,最后利用免疫算法对待识别的人脸图像进行确认。实验表明,该算法效果较佳。
- 蒋加伏陈荣元唐贤瑛
- 关键词：免疫算法层次支持向量机GABOR小波变换
- 基于SVM的小波图像去噪被引量：4
- 2005年
- 在小波分析的基础上,运用支持向量机(SVM)方法来对噪声和非噪声数据进行分类。首先,把一带有噪声的信号进行多尺度小波分解;然后通过试验检测出小波分解系数中部分噪声信号和非噪声信号,得到样本数据来训练SVM;最后对所有的小波系数用训练后的SVM来进行分类得到非噪声信号,并且对这部分非噪声信号进行小波重构即达到了去噪的目的。
- 王志明蒋加伏唐贤瑛
- 关键词：图像去噪支持向量机多尺度小波变换噪声信号SVM图像处理
- 基于神经网络和层次SVM的多姿态人脸识别被引量：4
- 2006年
- 提出了一种基于神经网络和层次支持向量机的多姿态人脸识别方法。该方法在训练阶段先利用神经网络把姿态人脸图像特征向准标准人脸图像特征映射,再根据聚类结果来训练支持向量机。识别阶段是利用神经网络变换得到待识别图像所对应的准标准图像的特征,再让层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人,最后利用否定算法对待识别的人脸图像进行确认。实验表明该算法效果较佳。
- 陈荣元蒋加伏蒋卫祥
- 关键词：神经网络层次支持向量机离散余弦变换聚类算法
- 一种图像增强的自适应免疫遗传算法被引量：3
- 2005年
- 图像增强处理中,Tubbs曾将几种常用的非线性变换函数表示成一个归一化的非完全Beta函数,进行图像增强方面的研究,但确定Beta函数的参数仍是一个复杂的问题。现将自适应免疫遗传算法应用到图像的增强处理中,利用自适应免疫遗传算法的快速搜索能力,对给定的测试图像,自适应地变异、搜索、直至最终确定变换函数的最佳参数α,β值,从而实现图像的自适应增强。与穷举法相比,大大节约了求解的时间和计算的复杂度,提供了一个解决图像增强方面问题的途径。现通过对自然图像的仿真实验可以看出上述方法的有效性。
- 张斌蒋丽峰蒋加伏
- 关键词：图像增强免疫遗传算法自适应变异
- 基于聚类算法和层次SVM的姿态人脸识别方法
- 2007年
- 提出了一种基于神经网络和层次支持向量机的多姿态人脸识别方法。该方法在训练阶段先利用神经网络把姿态人脸图像特征向准标准人脸图像特征映射,再根据聚类结果来训练支持向量机。识别阶段是先利用神经网络变换得到待识别图像所对应的准标准图像的特征,再让层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人,最后利用否定算法对待识别的人脸图像进行确认,实验表明该算法效果较佳。
- 石良武陈荣元陈海军蒋加伏
- 关键词：人脸识别层次支持向量机离散余弦变换聚类算法
- 基于小波和快速模糊算法的医学图像边缘检测被引量：7
- 2007年
- 在医学图像中,常常需要得到图像的边缘轮廓线,以便诊断病变情况。为适应这种需求,文中提出了基于小波分解和快速模糊算法的医学图像边缘检测方法。针对用模糊算法构造相应隶属函数进行图像边缘检测中存在的低频信号得不到有效利用、边缘检测速度较慢等问题,利用小波分解和快速模糊算法的优点构造边缘检测算法。这种方法使得小波分解后的低频信号中所包含的有用信息得到了利用,简化了算法并提高了算法的效率,增强了算法的适应性。文中算法检测出的图像边缘与经典边缘算子提取的图像边缘相比较,结果更加清晰完整。
- 刘莉蒋加伏唐贤瑛
- 关键词：医学图像小波分解
- 基于SVM和模糊免疫网络的交通标志图像识别被引量：7
- 2006年
- 提出了一种检测和识别交通标志的方法。该方法根据交通标志的颜色和形状,利用支持向量机的非线性分类能力将其图像区域从实景图像中检测和提取出来,然后利用具有多样性、较强容噪能力的模糊免疫网络来识别。使用不同环境下的实景图像进行实验,结果证明本方法具有平移、旋转、缩放、拉伸不变性和较强的容噪能力。
- 罗晓萍蒋加伏唐贤瑛
- 关键词：交通标志图像识别支持向量机
- 改进的遗传算法在车牌自动识别系统中的应用被引量：12
- 2006年
- 在车牌自动识别系统中,如何选择对车牌字符分类能力强的特征组合是系统面临的关键问题。针对传统组合优化方法用于特征选择的种种缺陷和简单遗传算法过早收敛的缺点,提出了利用伪并行、最优解保存和自适应参数调整相结合的改进的遗传算法对提取的车牌字符图像众多特征进行优化选择的策略。仿真实验证明,改进的遗传算法不但从收敛速度和搜索能力上优于简单的遗传算法,而且可以有效的避免出现早熟现象,防止陷入局部最优;所提出的特征选择算法不仅提高了车牌字符识别率,而且识别结果十分稳定。
- 虞安军吴海珍蒋加伏
- 关键词：车牌自动识别系统简单遗传算法
