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毛凌

作品数:8 被引量:8H指数:2
供职机构:电子科技大学更多>>
发文基金:四川省科技支撑计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇专利
  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇科技成果

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇图像
  • 3篇纹理
  • 3篇纹理特征
  • 3篇目标检测
  • 2篇特征向量
  • 2篇字符
  • 2篇字符分割
  • 2篇向量
  • 2篇方向梯度
  • 2篇车牌
  • 2篇车牌字符
  • 2篇车牌字符分割
  • 2篇车牌字符分割...
  • 1篇形变
  • 1篇遗传算法
  • 1篇直方图
  • 1篇生物特征
  • 1篇生物特征识别
  • 1篇数字图像
  • 1篇数字图像处理

机构

  • 8篇电子科技大学
  • 1篇中国工程物理...

作者

  • 8篇毛凌
  • 6篇解梅
  • 4篇朱伟
  • 2篇何磊
  • 1篇罗俊海
  • 1篇王忠荣
  • 1篇李庆嵘
  • 1篇漆进
  • 1篇杨战平
  • 1篇贾海涛
  • 1篇顾菘
  • 1篇马争
  • 1篇祝崇今
  • 1篇潘力立
  • 1篇杨江峰
  • 1篇张抒
  • 1篇熊彦铭

传媒

  • 1篇电子科技大学...
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 2篇2016
  • 1篇2014
  • 4篇2013
  • 1篇2012
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
一种基于一二阶合并的目标检测区域特征描述方法
本发明提供一种基于一二阶合并的目标检测区域特征描述方法,包括以下步骤:步骤1、提取目标检测矩形区域img1内的方向梯度直方图HOG特征,获得特征向量hog;步骤2、提取目标检测矩形区域img1中真实目标区域的组合特征向量...
解梅毛凌朱伟
文献传递
基于高阶CRF模型的图像语义分割被引量:6
2013年
图像语义分割方法大多基于点对条件随机场模型,不能定位到单个目标,并且难以利用全局形状特征,造成误识。针对这些问题,提出一种新的高阶条件随机场模型,将基于全局形状特征的目标检测结果和点对条件随机场模型统一在一个概率模型框架中,同时完成图像分割、目标检测与识别的任务。利用目标检测器和前背景分割算法获取图像中目标区域,在目标区域上定义新的高阶能量项。新的高阶条件随机场模型就是高阶能量项和点对条件随机场模型的加权混合模型,其最优解即为图像语义分割结果。在MSRC-21类数据库上进行的实验验证了该模型能够显著提升图像语义分割性能,并定位到单个目标。
毛凌解梅
关键词:计算机视觉条件随机场模型
基于遗传算法的时间决策系统标定优化方法被引量:2
2012年
针对由多延时电路并联而成的时间决策系统,提出了新的标定优化方法。综合考虑系统精度和可靠度,将标定问题转换为多目标优化问题,并建立了相应的优化目标函数。利用遗传算法对该问题进行求解,采取自适应交叉和变异策略,改善了遗传算法的收敛性能。仿真算例和工程实际应用表明,新方法具有近似最优的精度和较高的可靠度,具有较高的工程实用价值。
熊彦铭毛凌杨战平
关键词:遗传算法
生物特征识别技术及其应用
解梅马争罗俊海潘力立漆进贾海涛王忠荣祝崇今李庆嵘顾菘张抒毛凌杨江峰
1课题来源与背景1.虹膜识别理论及其应用研究(编号:60472046),国家自然科学基金,项目经费:22万,2004-20062.基于梯度投影和频谱滤波的指纹自动识别系统研究及产业化(编号:2010B090400018)...
关键词:
关键词:数字图像处理自动识别系统
一种复杂场景下的自适应车牌字符分割方法
本发明提供一种复杂场景下的自适应车牌字符分割方法,包括:1)车牌倾斜矫正步骤;2)2、3字符间隔位置预定位步骤:利用投影纹理特征并且结合车牌高宽比,设置多准则判定,以便简单快速地搜索2、3字符间隔位置,为字符分割的下一步...
解梅朱伟毛凌何磊卜英家
文献传递
一种复杂场景下的自适应车牌字符分割方法
本发明提供一种复杂场景下的自适应车牌字符分割方法,包括:1)车牌倾斜矫正步骤;2)2、3字符间隔位置预定位步骤:利用投影纹理特征并且结合车牌高宽比,设置多准则判定,以便简单快速地搜索2、3字符间隔位置,为字符分割的下一步...
解梅朱伟毛凌何磊卜英家
文献传递
基于概率图模型的场景理解方法研究
场景理解作为计算机视觉研究领域中极其重要的基础问题和终极目标,其研究成果已广泛应用于机器人导航、安防、医疗、网络搜索等众多民生领域,彰显出重要的学术研究价值和现实意义。围绕“分而治之”的指导思想,场景理解的各分支任务,如...
毛凌
关键词:目标检测概率图模型纹理特征
一种基于一二阶合并的目标检测区域特征描述方法
本发明提供一种基于一二阶合并的目标检测区域特征描述方法,包括以下步骤:步骤1、提取目标检测矩形区域img1内的方向梯度直方图HOG特征,获得特征向量hog;步骤2、提取目标检测矩形区域img1中真实目标区域的组合特征向量...
解梅毛凌朱伟
文献传递
共1页<1>
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