温福喜
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：西安电子科技大学电子工程学院雷达信号处理国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 人脸识别技术研究
- 在过去的十年里，人脸识别成为计算机视觉的一个热门研究领域，也是图像分析和理解理论最成功的一个应用。由于人脸识别问题的本质，不仅计算机科学家对它感兴趣，神经学家和心理学家也同样对人脸识别有浓厚的兴趣。显然，先进的计算机视觉...
- 温福喜
- 关键词：人脸识别主分量分析隐马尔可夫模型多特征融合
- 文献传递
- 基于中心矩特征的空间目标识别方法被引量：7
- 2007年
- 目标的雷达散射截面(RCS)包含了丰富的目标类别信息,有效地利用目标RCS特征对空间目标的雷达识别具有重要的意义。该文利用空间目标回波的距离维信号来进行识别。中心矩特征具有平移不变性,是一种简单有效的波形特征提取算法。文中首先提取中心矩作为特征向量,再采用Fisher判据进一步进行特征压缩,最后利用支撑矢量机(SVM)分类算法实现识别。基于实测数据的仿真实验结果表明,该方法具有较好的识别性能和推广能力。
- 温福喜刘宏伟
- 关键词：空间目标识别中心矩特征支撑向量机
- 基于主分量分析的空间目标识别方法
- 2007年
- 目标的雷达散射截面(RCS)包含了丰富的目标类别信息,如何有效利用目标RCS特征对空间目标的雷达识别具有重要意义.文中提取中心矩作为特征向量,采用主分量分析(PCA)进一步进行特征压缩,利用支撑矢量机(SVM)分类算法来实现识别.基于实测数据的仿真实验结果表明,该方法具有较好的识别性能和推广能力.
- 温福喜刘宏伟
- 关键词：中心矩特征主分量分析支撑向量机目标识别
- 基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法被引量：10
- 2007年
- 提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性。
- 温福喜刘宏伟
- 关键词：人脸识别二维主分量分析分类器融合
