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基于P300和极限学习机的脑电测谎研究被引量：7: 2014年; 极限学习机基于一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFNs),其有效性在模式识别很多领域得到证实。该文针对当前的测谎方法的准确率不够高及训练时间较长的缺点,将ELM算法应用到测谎研究领域,作为分类器,对说谎者和诚实者的两类脑电信号进行分类识别,并将实验结果和三类典型的分类器:支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和线性分类器(FDA)的分类结果进行比较。实验结果表明,该方法不仅获得最高的训练和测试准确率,而且训练时间也大为缩短,证明了该方法的测谎有效性。; 高军峰张文佳杨勇胡佳佳陶春毅官金安; 关键词：脑电极限学习机测谎神经网络 P300 支持向量机

基于改进各向异性扩散冲击滤波器模型的图像去噪被引量：1: 2014年; 针对各向异性扩散冲击滤波器(ADSF)在图像增强中对噪声敏感的问题,将梯度矢量流(GVF)引入到ADSF中,提出一种新的图像去噪方法 GVF-ADSF。在改进的GVF-ADSF方法中,通过引入曲率差来区分图像的特征区域,并定义一个加权系数来控制滤波器中2个扩散项在图像的边缘区域和平坦区域的扩散程度,使得图像区域之间能够自然的平滑过渡。通过实验对比本文方法与均值滤波、Perona and Mailk(PM)模型、ADSF模型的去噪性能,结果表明所提方法能很好地去除图像噪声并保留图像丰富的纹理细节,得到更高的信噪比。; 黄淑英杨勇; 关键词：梯度矢量流图像去噪

一种基于遗传算法的自适应多聚焦图像融合新方法: 提出一种基于遗传算法的自适应分块多聚焦图像融合新方法,该融合算法的主要思想是选择拉普拉斯能量和sum-modified-Laplacian(SML)作为衡量图像子块清晰的度量,边缘信息保留值作为适应度函数,最终运用遗传算...; 杨勇郑文娟黄淑英魏文明刘心韵; 关键词：多聚焦图像融合适应度函数遗传算法; 文献传递

一种基于遗传算法的自适应多聚焦图像融合新方法: 2013年; 提出一种基于遗传算法的自适应分块多聚焦图像融合新方法,该融合算法的主要思想是选择拉普拉斯能量和sum-modified-Laplacian(SML)作为衡量图像子块清晰的度量,边缘信息保留值作为适应度函数,最终运用遗传算法自动搜寻到最优子块大小实现图像的融合。实验结果表明:本文提出的融合方法性能明显优于传统的图像融合方法。; 杨勇郑文娟黄淑英魏文明刘心韵; 关键词：多聚焦图像融合适应度函数遗传算法

人眼视觉感知特性的非下采样Contourlet变换域多聚焦图像融合被引量：8: 2014年; 目的针对传统的单特征融合方法不足以衡量像素清晰度的问题,同时综合考虑非下采样Contourlet变换(NSCT)系数特点及人眼视觉感知特性,提出一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法。方法首先对来自同一场景待融合的源图像进行NSCT变换;然后对低频分量采用基于局部可见度、局部视觉特征对比度和局部纹理特征的综合特征信息进行融合;对高频分量采用基于邻域和兄弟信息归一化的关联权重局部视觉特征对比度进行融合;最后进行逆NSCT变换得到融合图像。结果将本文方法与传统离散小波变换(DWT)、移不变小波变换(SIDWT)、CT(Contottral变换)、NSCT及基于邻域和兄弟信息的NSCT域多聚焦图像融合方法进行了实验对比,本文方法能获得更好的视觉效果以及较大的边缘信息保留值和互信息值。结论定性和定量的实验结果表明了本文方法的有效性。; 杨勇郑文娟黄淑英方志军袁非牛; 关键词：多聚焦图像融合非下采样CONTOURLET变换视觉感知特性

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江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ13302)