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国家自然科学基金(61063021): 作品数：21 被引量：61H指数：5; 相关作者：侯振杰梁久祯宦娟常兴治许艳更多>>; 相关机构：常州大学内蒙古农业大学常州信息职业技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省产学研前瞻性联合研究项目浙江省公益性技术应用研究计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生天文地球更多>>

一种快速散乱点自适应滤波方法被引量：1: 2012年; 消除噪声是构造完美三维模型过程中必不可少的一步。梁新合提出基于自适应最优邻域的散乱点云降噪算法。但该算法效率较低,为此提出用准柯西函数取代该算法所采用的高斯函数,提高了算法效率。实验结果表明,本文算法能在有效剔除点模型表面噪声的同时较好地保持表面的尖锐特征。; 顾晓清马正华侯振杰倪彤光; 关键词：点模型自适应高斯核函数

基于Ridgelet变换的多尺度去噪算法研究被引量：2: 2012年; 给出了Ridgelet变换的理论,并提出了一种基于尺度因子与Ridgelet变换的图像去噪算法,将Ridgelet应用于图像去噪并与小波去噪进行比较。实验结果表明,该算法对高斯白噪声污染的图像去噪具有较好的效果,不仅可以提高处理图像的信噪比,而且图像的视觉效果有明显改善。; 王梅侯振杰吕国玲张建华; 关键词：RIDGELET变换小波变换图像去噪

一种基于多尺度几何分析下的图像去噪算法研究被引量：1: 2012年; 图像的边缘和轮廓包含图像的重要特征信息,当图像中数据混有噪声的时候,对边缘的检测比较困难。在多尺度几何分析理论的基础上,提出了一种基于尺度因子与Contourlet变换的图像去噪算法。实验表明,该算法对高斯白噪声污染的图像去噪具有很好的效果,不仅可以提高处理图像的信噪比,图像的视觉效果也明显改善。; 王梅侯振杰吕国玲张建华; 关键词：多尺度几何分析 CONTOURLET变换图像去噪

疏散星团M67中的红团簇巨星被引量：1: 2013年; 红团簇巨星(red clump giant)被理论和观测证明是非常理想的标准烛光,可以用来精确测量天体的距离.利用2MASS星表(the two micron all sky survey)提供的近红外测光数据和UCAC4天体测量星表(the fourth U.S.naval observatory CCD astrograph catalog)提供的自行等数据分析了疏散星团M67,结合自行、颜色-星等图、高精度视向速度和金属丰度,能够辨认出7颗红团簇巨星是M67的成员星.这7颗红团簇巨星的视向速度、金属丰度以及KS星等值高度一致.基于这7颗红团簇巨星计算得到M67的绝对距离模数为9.48±0.04 mag(或表示成距离787±15 pc),比基于主序拟合法得到的距离明显偏小.分析显示有1颗红团簇巨星以18±10 km/s的速度相对于星团核心运动,原因可能是星团内部动力学演化导致能量均分,小质量恒星在碰撞中获得了更高的速度,从星团中逃逸.; 高新华侯振杰朱家群

深度特征重构与权重分配的交通标志识别算法被引量：6: 2019年; 针对目前基于深度学习的交通标志识别方法在空间不变性以及深度有效特征利用率不足等方面存在的问题,提出了一种基于特征重构与权重分配的交通标志识别算法.首先,将交通标志输入预处理空间变换网络,获得具有空间不变性的图像;然后,压缩卷积特征,提取全局特征信息,得到不同通道特征对网络识别交通标志的贡献率,多层全连接学习深度特征重要性,引入缩放参数r,减少网络参数计算,并分配深度特征权重,完成特征重构;最后,确定阶段特征中卷积特征需要重构的位置,完成3个阶段特征的重标定.在公开的德国交通标志数据集(GTSRB)上进行实验,对43类12630张交通标志测试集,识别率可达到99. 32%.; 朱军侯振杰陈树越苏海明; 关键词：交通标志识别

面向行为识别的人体空间协同运动结构特征表示与融合被引量：1: 2019年; 针对人体执行动作时不同身体部位之间的协同关系,提出了基于人体空间协同运动结构特征的行为识别方法。首先度量人体不同部位对完成动作的贡献度,并将不同部位的贡献度转变为协同运动结构特征模型。然后利用模型无监督、自适应地对不同身体部位的运动特征进行约束。在此基础上借鉴跨媒体检索方法JFSSL对不同模态的特征进行特征选择与多模态特征融合。实验表明,所提方法在自建的行为数据库上明显提高了开放测试的识别率,且计算过程简便,易于实现。; 莫宇剑侯振杰常兴治梁久祯陈宸宦娟; 关键词：结构特征多模态融合

禾本科牧草种子图像预处理方法的研究: 2013年; 牧草自动识别是对普通数码相机获取的牧草数字图像进行预处理、特征提取与特征匹配等环节处理,达到利用计算机实现牧草分类的目的。牧草自动识别具有成本低,易于采集,准确性高等优点,是实现草地数字化的基础。图像预处理是保证识别精度的关键环节,本文以典型草原优质牧草禾本科种子为研究对象,研究图像的预处理方法,获取感兴趣区域(Region of Interest,ROI)。主要步骤包括:首先对图像进行去噪、灰度化、二值化处理,然后对二值图像进行形态学腐蚀、膨胀运算,确定种子边缘,最后根据种子主体位置建立坐标系,分割原始图像,获取ROI。为验证预处理方法的有效性,本文利用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)提取特征,对20个样本的禾本科牧草种子1000幅图像进行识别,平均识别率达到94.6%。; 潘新苏静闫伟红刘桂香李燕华侯振杰; 关键词：图像预处理主成分分析禾本科牧草

鲁棒的二维Renyi熵图像阈值分割快速算法被引量：5: 2012年; 二维Renyi熵阈值分割算法是经典的图像阈值分割方法,但其性能对椒盐噪声较敏感。针对此不足,引入图像滤波中对椒盐噪声有较好鲁棒性的中值滤波技术,提出了新的二维直方图构造方法。为了进一步提高算法效率,分析了阈值分割目标函数的特点,使用惯性权重递增的粒子群算法对其进行优化。通过实验与原方法比较说明了此方法的优越性。; 顾晓清孙玉强侯振杰; 关键词：二维直方图阈值分割二维RENYI熵

使用人眼几何特征的视线追踪方法: 2019年; 目的视线追踪是人机交互的辅助系统,针对传统的虹膜定位方法误判率高且耗时较长的问题,本文提出了一种基于人眼几何特征的视线追踪方法,以提高在2维环境下视线追踪的准确率。方法首先通过人脸定位算法定位人脸位置,使用人脸特征点检测的特征点定位眼角点位置,通过眼角点计算出人眼的位置。直接使用虹膜中心定位算法的耗时较长,为了使虹膜中心定位的速度加快,先利用虹膜图片建立虹膜模板,然后利用虹膜模板检测出虹膜区域的位置,通过虹膜中心精定位算法定位虹膜中心的位置,最后提取出眼角点、虹膜中心点等信息,对点中包含的角度信息、距离信息进行提取,组合成眼动向量特征。使用神经网络模型进行分类,建立注视点映射关系,实现视线的追踪。通过图像的预处理对图像进行增强,之后提取到了相对的虹膜中心。提取到需要的特征点,建立相对稳定的几何特征代表眼动特征。结果在普通的实验光照环境中,头部姿态固定的情况下,识别率最高达到98.9%,平均识别率达到95.74%。而当头部姿态在限制区域内发生变化时,仍能保持较高的识别率,平均识别率达到了90%以上。通过实验分析发现,在头部变化的限制区域内,本文方法具有良好的鲁棒性。结论本文提出使用模板匹配与虹膜精定位相结合的方法来快速定位虹膜中心,利用神经网络来对视线落点进行映射,计算视线落点区域,实验证明本文方法具有较高的精度。; 苏海明侯振杰梁久祯许艳李兴

多聚点子空间下的时空信息融合及其在行为识别中的应用被引量：4: 2022年; 基于深度序列的人体行为识别,一般通过提取特征图来提高识别精度,但这类特征图通常存在时序信息缺失的问题.针对上述问题,本文提出了一种新的深度图序列表示方式,即深度时空图(Depth space time maps,DSTM).DSTM降低了特征图的冗余度,弥补了时序信息缺失的问题.本文通过融合空间信息占优的深度运动图(Depth motion maps,DMM)与时序信息占优的DSTM,进行高精度的人体行为研究,并提出了多聚点子空间学习(Multi-center subspace learning,MCSL)的多模态数据融合算法.该算法为各类数据构建多个投影聚点,以此增大样本的类间距离,降低了投影目标区域维度.本文在MSR-Action3D数据集和UTD-MHAD数据集上进行人体行为识别.最后实验结果表明,本文方法相较于现有人体行为识别方法有着较高的识别率.; 杨天金侯振杰李兴梁久祯梁久祯宦娟; 关键词：信息融合

国家自然科学基金(61063021)

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