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吉林省科技发展计划基金(20070322)

作品数:5 被引量:17H指数:3
相关作者:张瑾卜倩孙红光李欢利乔双更多>>
相关机构:东北师范大学长春理工大学中国科学院长春光学精密机械与物理研究所更多>>
发文基金:吉林省科技发展计划基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 1篇优化算法
  • 1篇正交小波
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸表情
  • 1篇人脸表情识别
  • 1篇弱目标
  • 1篇弱目标检测
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇双正交
  • 1篇双正交小波
  • 1篇内置
  • 1篇转换器
  • 1篇子群
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应门限
  • 1篇网络
  • 1篇小波
  • 1篇粒子滤波
  • 1篇粒子群

机构

  • 5篇东北师范大学
  • 2篇长春理工大学
  • 2篇中国科学院长...

作者

  • 2篇乔双
  • 2篇李欢利
  • 2篇孙红光
  • 2篇卜倩
  • 2篇张瑾
  • 1篇张慧杰
  • 1篇吕英华
  • 1篇潘毓学
  • 1篇崔景霞
  • 1篇王大博
  • 1篇黄帅
  • 1篇朱宁

传媒

  • 5篇东北师大学报...

年份

  • 1篇2011
  • 2篇2010
  • 2篇2009
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
粒子群优化算法在可供选择城市规划方案中的应用被引量:1
2010年
运用改进的粒子群优化算法帮助规划者完成了城市用地规划方案.在算法中,增加了对惯性权重的选择,适应度的选取应用了各类用地单元的空间协调性,采用从左到右、从上到下顺序,依次计算每个用地单元的空间协调性的方法.由于用地单元之间的位置是离散的,所以算法中粒子速度采用了离散的粒子速度.利用此改进算法,在实验中能够快速地收敛到可行的规划方案,实验结果表明该算法是有效的.
朱宁王大博乔双
关键词:粒子群优化算法惯性权重城市规划用地
云层背景下粒子滤波目标跟踪方法研究被引量:3
2010年
对粒子滤波理论及其实现方法进行了研究.通过模拟实验验证了其优于卡尔曼跟踪的性能,并结合基于双正交小波的边缘形心提取方法和粒子滤波跟踪方法,构建了其跟踪框架.通过粒子数和系统状态转移方程的恰当选择,实现了云层背景下对背景简单的点目标和存在遮挡和旋转变化情况下的大目标进行跟踪.最后通过实验分析了粒子数目和状态方程的选取对跟踪精度的影响.实验证明,结合鲁棒性的小波检测方法和具有"多峰"描述的粒子滤波算法构造成的跟踪器,在运动目标存在局部遮挡和旋转变化等情况下能够实现稳定的目标跟踪.
孙红光张瑾潘毓学卜倩李欢利
关键词:粒子滤波双正交小波贝叶斯滤波卡尔曼滤波
SPCE061A内置ADC非线性误差的补偿方法被引量:3
2011年
针对SPCE061A单片机模-数(A/D)转换器存在非线性问题,给出了一种补偿其非线性误差的方法.首先在硬件上通过TL431提供稳定参考电压,然后在软件上应用平均值法和分段函数补偿法补偿其非线性误差.实际测试表明,转换结果与理论值基本吻合,非线性误差得到有效补偿.
黄帅乔双
关键词:SPCE061AA/D转换器非线性
基于OTSU分割的云层背景下弱目标检测算法研究被引量:7
2009年
在各种背景的弱目标检测算法研究中,采用了最大类间方差(OTSU)分割的检测算法,对于不同大小的目标提出了两种不同的处理方法.在背景简单的小目标的预处理中利用中值滤波和OTSU相结合的方法;对于背景相对复杂的大目标的检测采用自适应门限、拉普拉斯(Log)滤波和OTSU分割的检测算法,把目标提取出来.自适应门限用于增强图像,使图像的背景灰度变得均匀;Log高通滤波器可以有效地去除背景;OTSU是经典的非参数,无监督自适应阈值选取方法,对图像经过阈值分割后,图像将变成包含少量可能目标点的二值图像.仿真实验表明:该算法能够有效地去除背景天空的强浮云,具有计算量小等优点,能够很好地检测出目标.
孙红光卜倩李欢利张瑾张慧杰
关键词:自适应门限
基于FWT-Projection-BPNN的表情识别被引量:3
2009年
提出了一种基于快速小波变换-投影-BP神经网络(FWT-Project-BPNN)的人脸表情识别方法.该算法首先利用快速小波变换(FWT)对表情图像进行变换,以期在不明显损失图像信息的基础上达到压缩数据量的目的.然后分别对变换后的水平方向与垂直方向的高频数据子图做水平方向与垂直方向投影.将得到的水平与垂直向量组成该表情识别算法的特征向量,最后建立一对一的BP神经网络来进行训练.实验结果表明,该算法能够在一定条件下快速且较准确地识别出悲伤、愤怒、高兴、惊讶、恐惧、厌恶、中性7种通用样本表情.
吕英华崔景霞
关键词:人脸表情识别BP神经网络
共1页<1>
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