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一种基于HHT的信号周期性分析方法及应用被引量：13: 2005年; 提出了一种基于HHT(Hilbert＿HuangTransform)的信号周期性分析方法,通过分析信号的非线性对主频分布的影响,找到了具有丰富高频含量的近似周期信号的主频与其周期性的近似对应关系,实验表明,根据信号的主频分布来估计信号的周期性具有很好的精确性。将其应用于自然纹理图像的分析,能很好地提取纹理图像的周期特征,为纹理分类、分割、识别和图像检索提供了新的解决途径。; 杨志华齐东旭杨力华吴立军; 关键词：HILBERT-HUANG变换纹理分析

轮廓矩不变量及其在物体形状识别中的应用被引量：49: 2004年; 为了有效地刻画物体的形状特征 ,在基于区域的 Hu矩不变量的基础上 ,构造了一种基于物体轮廓曲线的新的矩不变量 ,即轮廓矩不变量。该不变量不仅独立于物体本身的颜色和灰度级 ,而且具有平移、旋转和尺度不变性 ,因此可将轮廓矩不变量应用于物体形状的识别 ,为了能快速地进行物体形状识别 ,还讨论了小波边缘检测和轮廓的获取问题及其算法。实验表明。; 刘亦书杨力华孙倩; 关键词：模式识别小波变换计算机视觉

一种基于Hilbert-Huang变换的基音周期检测新方法被引量：29: 2006年; 利用Hilbert-Huang变换对语言信号处理中基于事件的基音周期检测问题提出了一种新的检测方法.该方法利用Huang等人1998年提出的具有高时频分辨能力的H ilbert-Huang变换分析语音信号,并提取其瞬时能量,通过精确定位声门脉冲发生的时刻,从而精确地跟踪基音周期的变化,达到精确检测基音周期的目的.与传统方法相比,其优点主要表现在:(1)不需要对语音信号作短时平稳性假设;(2)检测精度高,适应范围广;(3)具有跟踪基音周期变化的能力;(4)能精确区分清浊音;(5)与传统方法相比,帧长大大增加,因而,在提取连续语音信号的基音轮廓时,用于分帧和拼合的开销大大减少,帧间拼合痕迹小.仿真数据和实际语音信号检测实验均获得了相当精确的检测结果.最后,需要指出的是,H ilbert-Huang变换作为一种新的信号分析方法,被成功地用于提取语音信号的基音周期,这本身是一个有意义的探索,它为拓展H ilbert-Huang变换理论的应用给出了一个新的尝试.; 杨志华齐东旭杨力华; 关键词：HILBERT-HUANG变换基音周期基音检测

基于多进制小波变换的纹理图像分割被引量：11: 2004年; 多进制小波分析是二进制小波理论的推广和延伸,冈此其在很多方面具有比二进制小波更优良的特性.本文提出了一种基于多进制小波变换的纹理特征提取方法,通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量,利用C-均值聚类算法进行纹理分割.实验结果好于二进制小波.; 李峰黄达人毕宁戴青云; 关键词：小波变换多进制纹理分割 C-均值聚类

基于ICA和SVM的虹膜识别方法被引量：2: 2005年; 提出了一种基于独立分量分析和支持向量机的虹膜识别方法—ICA提取虹膜特征,SVM实现模式匹配.与G abor小波的方法比较,在编码长度和编码时间方面有较明显地改进.实验结果表明,该算法能够有效地应用到身份鉴别系统中.; 李峰刘国彦章登勇朱峰; 关键词：虹膜识别生物特征识别独立分量分析

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广州市科技计划项目(2003J1-C0201)