辽宁省教育厅资助项目(2010095)
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 相关作者：张艳珠李小娟李媛王艳梅更多>>
- 相关机构：沈阳理工大学东软飞利浦医疗设备系统有限责任公司更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 简化型PCNN的混合噪声图像滤波算法研究被引量：6
- 2013年
- 针对脉冲噪声和高斯噪声构成混合噪声的特点,提出了一种基于简化型脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)滤波算法,利用了简化模型的几个技术特性,适当的选取参数,并在算法中结合了形态学方法、中值滤波和维纳滤波,该算法相对于均值滤波和中值滤波算法来说具有更好的抑制混合噪声干扰的能力,能较好地保持图像的边缘和细节信息。通过大量实验证实,应用简化型PCNN滤波算法对滤除灰度图像所受混合噪声的效果较好。在与其他算法的比较中,该算法优于传统的滤波算法,不但能有效地滤除混合噪声,并且计算量适中,具有较好的实时性,同时随着图像受混合噪声污染程度的增大,优势更加明显。
- 张艳珠李媛李小娟
- 关键词：脉冲耦合神经网络混合噪声滤波
- 基于支持向量机的人脸识别方法的研究被引量：3
- 2013年
- 针对模式识别中小样本、非线性和高维数的问题,提出了一种将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的人脸识别的方法。首先利用主成分分析法对人脸图象进行特征提取,利用网格法对参数进行寻优,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别,通过ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸库进行了仿真,实验结果表明,识别率可以达到94.5%。
- 王艳梅张艳珠郑成文
- 关键词：主成分分析支持向量机人脸识别参数寻优
