陈红波
- 作品数：10 被引量：123H指数：5
- 供职机构：中国科学院合肥智能机械研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学农业科学更多>>
- 一种基于人脸表情图像的GGH特征提取方法
- 本发明公开了一种基于人脸表情图像的GGH特征提取方法，其特征包括如下步骤：1、对人脸表情图像提取Gabor特征图；2、将相同尺度和不同方向上的Gabor特征图按梯度方向构造五个尺度上的Gabor特征融合图：3、对Gabo...
- 胡敏朱弘陈红波江河李堃王晓华
- 文献传递
- 基于多分类器选择集成的农作物叶部病害识别研究
- 近年来由于农业信息化的迫切需要，关于农作物病害识别的研究引起了人们的重视，对于常见的农作物病害识别问题很多学者从多个角度、利用多种方法进行了有效识别，但想要应用于实际生产中，仍然需要解决很多问题。从自然环境下采集农作物叶...
- 陈红波
- 关键词：农作物叶部病害
- 一种基于人脸表情图像的局部特征表征方法
- 本发明公开了一种基于人脸表情图像的局部特征表征方法，其特征包括如下步骤：1.利用海尔检测器和人脸三庭五眼关系分割出人脸表情图像的眉毛子图像、眼睛子图像和嘴巴子图像；2.获得充分矢量三角形编码；3.利用充分矢量三角形编码对...
- 胡敏王晓华任福继江河黄忠朱弘李堃陈红波孙晓
- 一种基于人脸表情图像的局部特征表征方法
- 本发明公开了一种基于人脸表情图像的局部特征表征方法，其特征包括如下步骤：1利用海尔检测器和人脸三庭五眼关系分割出人脸表情图像的眉毛子图像、眼睛子图像和嘴巴子图像；2获得充分矢量三角形编码；3、利用充分矢量三角形编码对眉毛...
- 胡敏王晓华任福继江河黄忠朱弘李堃陈红波孙晓
- 文献传递
- 基于深度稀疏学习的土壤近红外光谱分析预测模型被引量：11
- 2017年
- 提出一种基于深度稀疏学习的土壤近红外光谱分析预测模型。首先,使用稀疏特征学习方法对土壤近红外光谱数据进行约简,实现土壤近红外光谱内容的稀疏表示;然后采用径向基函数神经网络以稀疏表示特征系数为输入,以所测土壤成分为输出,分别建立土壤有机质、速效磷、速效钾的非线性预测模型。结果表明用该模型预测土壤有机质的含量是可行的,但对土壤速效磷和速效钾含量的预测还需对模型做进一步的优化。
- 王儒敬陈天娇汪玉冰汪六三谢成军张洁李瑞陈红波
- 关键词：神经网络模型
- 精确局部特征描述的表情识别被引量：9
- 2014年
- 目的针对传统局部特征提取方法在表情识别上的局限性,提出一种精确局部特征描述的表情识别方法。方法首先将人的眉毛、眼睛和嘴巴3个对表情识别起关键作用的器官分割出来,使得特征描述更具有针对性。然后,构造充分矢量三角形以统计图像的轮廓特征与细节特征。最后,对于不同的表情器官采用不同尺度的充分矢量三角形描述,对于同种表情器官采用多种尺度的充分矢量三角形联合描述,从而充分描述关键器官的图像信息。结果该算法在日本女性表情人脸库(JAFFE)、cohn-kanade库(CK)以及Pain expressions库上进行实验,分别取得了95.67%、97.83%、84.0%的平均识别率以及11.70 ms、30.23 ms、11.73 ms的平均特征提取时间,实验结果表明,精确局部特征描述的表情识别方法可以较快、较准确的进行人脸表情识别。结论精确局部特征描述的表情识别方法通过器官的分割以及充分矢量三角形模式的构造与灵活运用,良好地表达了图像的局部特征且具有较低的时间复杂度,本文算法与目前典型的表情识别算法的实验对比结果也表明了本文算法的有效性。
- 胡敏江河王晓华陈红波李堃任福继
- 关键词：表情识别
- 基于多分类器融合的玉米叶部病害识别被引量：48
- 2015年
- 针对单分类器识别的局限性和玉米叶部病害的复杂性,该文提出了一种基于自适应加权的多分类器融合的玉米叶部病害识别方法。首先,对采集的玉米叶部病害图像的病害区域分别提取颜色、颜色共生矩阵和颜色完全局部二值模式3种特征,并相应地构建3个基于支持向量机的单分类器;然后,利用K近邻和聚类分析的方法计算各单分类器的自适应动态权值;最后,通过线性加权的方式进行融合判决,得到最终的分类结果。利用该方法对7种常见的玉米叶部病害图片进行了试验,平均识别率达94.71%。结果表明,其性能优于目前常见的单一特征或特征组合构建的同类分类器及多分类器融合方法。研究结果为其他农作物病害诊断提供了借鉴和参考。
- 许良凤徐小兵胡敏王儒敬谢成军陈红波
- 关键词：病害图像处理多分类器融合自适应加权支持向量机
- 一种基于人脸表情图像的GGH特征提取方法
- 本发明公开了一种基于人脸表情图像的GGH特征提取方法，其特征包括如下步骤：1、对人脸表情图像提取Gabor特征图；2、将相同尺度和不同方向上的Gabor特征图按梯度方向构造五个尺度上的Gabor特征融合图：3、对Gabo...
- 胡敏朱弘陈红波江河李堃王晓华
- 文献传递
- 基于稀疏编码金字塔模型的农田害虫图像识别被引量：27
- 2016年
- 相较于一般物体的图像,农作物害虫图像因具有复杂的农田环境背景,分类与识别更加困难。为提高害虫图像识别的准确率,该文提出一种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。该方法利用大量非标注的自然图像块构造过完备学习字典,并运用该学习字典实现对害虫图像的多空间稀疏表示。与此同时,结合多核学习,该文设计了一种害虫图像识别算法。通过对35种害虫的识别,试验结果表明:在相同方法下,该文所提特征提取方法可使平均识别精度提高9.5百分点;此外,进一步通过对221种昆虫及20种蝴蝶的识别,试验结果表明:与传统方法相比较,该文所提方法使得平均识别精度提高14.1百分点。
- 谢成军李瑞董伟宋良图张洁陈红波陈天娇
- 关键词：图像识别害虫控制字典学习金字塔模型
- 基于颜色和纹理特征的黄瓜病害识别算法被引量：29
- 2015年
- 为了提高黄瓜叶部病害的识别效果及实用性,增强特征描述能力,提出一种新的黄瓜病害图像分割及颜色、纹理特征提取算法。首先,对自然环境中采集的病害图片进行不同颜色空间的预处理和分割,对分割结果图像进行融合处理;然后,对病斑区域提取模糊量化直方图、颜色聚合度作为颜色特征,利用颜色相似性度量函数计算颜色共生矩阵,提取病斑的纹理特征;最后,通过核主成分分析对颜色和纹理特征进行融合,去除冗余成分,利用支持向量机对病害进行分类识别。在采集的黄瓜病害实验库上进行实验,取得了94.11%的识别率。通过充分利用病害识别中占主要识别依据的颜色信息,并结合纹理信息,较好地表达了病斑特征。和其他方法的实验对比结果表明,本文方法能有效提高黄瓜病害的识别率。
- 胡敏陈红波许良凤谢成军江河
- 关键词：叶部病害核主成分分析
