国家自然科学基金(60473038)
- 作品数：10 被引量：30H指数：3
- 相关作者：汪亚明黄文清吴铮孙立夏一民更多>>
- 相关机构：浙江理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 纹理合成的自相关性判别法及其应用
- 2008年
- 从加快纹理相似性的判别速度出发,提出了一种纹理合成的自相关性判别法.传统的纹理合成算法随着邻域和样本的增大,计算量将成倍增加,纹理合成速度减慢的劣势逐渐体现出来.因此,算法对样本纹理建立简单的自相关性距离查找表,利用L邻域内像素的自相关性距离作为像素匹配的判别依据,以查找取代传统匹配过程中的繁琐计算,极大地加快了合成速度,可实现动态的、多精度的合成效果调控,以及避免块匹配中易出现纹理接缝的问题.经验证,该算法可在纹理合成、图像修补及纹理检索中应用,并可很好地达到实时的应用要求.
- 莫灿林陈敏郭绍义
- 关键词：纹理合成图像修补纹理检索
- 配光与照明对织物疵点信号特征值的影响被引量：1
- 2007年
- 为研究配光与照明光照环境对采集织物图像的影响,根据织物的反射特性、光谱特性、颜色饱和特性等光学性质,分析LED、卤钨灯和荧光灯等配光与照明光照环境及参数,用能量、方差、熵、极差和对比度等方法提取织物图像特征值。分析不同光源照明环境条件下织物疵点信号增强的最佳光照参数。实验结果表明,用不同的光源、不同的光照强度对织物疵点信号的增强是不同的,疵点信号的特征值在不同光照度下有明显的响应和差别,由此得到提取疵点信号所需的最佳照度值。
- 罗一平汪亚明周平许建龙
- 关键词：疵点检测配光照明光照强度特征提取
- 基于GA的2DPCA在人脸识别中的应用被引量：5
- 2007年
- 采用基于遗传算法(GA)的二维主成分分析法(2DPCA)进行人脸识别。2DPCA直接以二维图像矩阵为研究对象,以其协方差矩阵的特征向量为投影轴进行特征提取。为了达到识别时的信息最优,将遗传算法融入2DPCA,对协方差矩阵的特征向量进行优化选择得到最优投影轴,并在此基础上提取特征。最后在MIT人脸数据库上进行实验,表明识别率和速度均高于单纯使用2DPCA的方法。
- 孙瑞霞汪亚明黄文清
- 关键词：人脸识别遗传算法特征提取
- 软件产品黑盒测试的测试用例设计被引量：12
- 2007年
- 软件测试是为了发现软件缺陷和错误而执行的过程.传统的穷举测试,受到时间、费用和人工等条件的限制,实施起来是不现实的.为了节省时间和资源,提高测试效率,从大量的可用测试用例中精心选取了少量的测试数据,使得采用这些测试数据能够达到最佳的测试效果,可以高效地发现软件中隐藏的错误和缺陷.
- 段力军
- 关键词：软件产品黑盒测试测试用例
- 基于局部参数运动模型的人脸表情特征提取被引量：1
- 2007年
- 提出了一种基于局部参数运动模型提取人脸表情运动参数的方法.对图像序列进行预处理,提取出能够体现表情的五官特征;用块匹配法跟踪了特征区域的关键点;基于特征点匹配结果和局部参数运动模型,建立特征区域的运动方程;通过非线性约束优化方法估计局部运动参数.实验结果表明,该方法可行有效.
- 丁锡节黄文清汪亚明曹丽帅师
- 关键词：块匹配算法表情脸部特征
- 基于神经网络的运动参数估计被引量：1
- 2008年
- 分别就两种约束使用神经网络对三维刚体运动进行参数估计。一是基于三维点匹配,将预测的运动参数作用于运动前的坐标,与运动后坐标进行比较;二是基于二维运动场,将使用预测的运动参数计算得出的二维运动场与图像序列中计算得出的二维运动场进行比较。两个神经网络均使用Newton-Raphson方法更新权值,以达到目标误差最小化。通过实验验证了该神经网络方法。
- 孙立汪亚明黄文清吴铮夏一民
- 关键词：计算机视觉运动参数估计神经网络
- 基于一种快速鲁棒特征描述子的图像匹配被引量：1
- 2008年
- 基于一种快速鲁棒特征描述子进行图像特征点之间的匹配。此方法基于积分图像,使用快速Hessian检测子来提取图像特征点。对每个特征点,通过计算Haar小波,来寻找它的主方向。然后构造窗口区域,以主方向和与主方向垂直的方向上的小波和来描述特征点。最后以特征描述向量的距离为标准寻找不同图像之间的特征匹配。
- 吴铮孙立夏一民汪亚明
- 关键词：图像匹配积分图像
- 基于CNN和MRF的运动目标分割被引量：1
- 2007年
- 针对动态图像序列中背景成像过程因各种因素而变化存在复杂性,提出了一种基于细胞神经网络(CNN)和马尔可夫随机场(MRF)的目标分割方法。首先根据细胞神经网络与马尔可夫随机场能量函数的相似性,将马尔可夫随机场的最大后验概率模型映射到细胞神经网络近邻系统模型中。然后建立图像每一像素点的邻域系统模型,并且构造相应的能量函数。为使能量函数达到快速收敛,再利用模拟退火算法实现能量函数的最小值,以达到对运动目标的提取。由于CNN是由局部互连的细胞组成,因此易于用VLSI实现。实验的结果表明,该方法能够有效地抑制图像的噪声,对于运动目标的提取有较好的分割效果。
- 周维达汪亚明曹丽黄文清
- 关键词：细胞神经网络马尔可夫随机场图像序列
- 基于像素统计特性及细胞神经网络的运动目标分割被引量：1
- 2006年
- 针对动态图像序列中背景成像过程因各种因素而变化存在复杂性,提出了一种基于像素统计特性及细胞神经网络(CNN)的目标分割方法。首先建立图像每一像素点的高斯分布模型,并根据图像序列中的当前帧及历史帧信息自适应地调整模型的参数。然后结合图像的帧间信息将图像从空间域映射到统计域。最后在统计域中用细胞神经网络方法对其进行目标分割。由于CNN是由局部互连的细胞组成,因此易于用VLSI实现。通过对图像像素建立细胞近邻模型,可以获得较强的鲁棒运动目标分割。实验的结果反映了该方法的有效性。
- 周维达汪亚明许建龙
- 关键词：细胞神经网络图像序列
- 基于隐马尔可夫模型的火焰检测被引量：7
- 2008年
- 提出一种利用隐马尔可夫模型对普通视频中的火焰进行分析的方法,除应用运动和颜色分析对火焰进行识别外,还通过隐马尔可夫模型对火焰的闪烁特性进行分析。实验结果表明,该方法能有效区分火焰和具有火焰颜色的普通运动物体,减少了火灾监测中误报警的次数,具有一定的实际意义。
- 吴铮孙立汪亚明夏一民
- 关键词：计算机视觉火焰检测隐马尔可夫模型
