江娟娟
- 作品数：10 被引量：42H指数：4
- 供职机构：安徽工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽高校省级自然科学研究基金国家级大学生创新创业训练计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 基于PCA算法的人脸识别研究及其GUI实现被引量：1
- 2015年
- 随着科学技术的飞速发展,传统的身份识别(如门禁卡,身份卡,口令等)安全系数比较低,容易被破解,而生物特征识别技术使得身份鉴别更加可靠,能够达到期望的安全系数;针对上述问题,介绍了一种人脸识别常用的算法及其算法的改进,并采用ORL数据库作为实验库进行了算法改进前后的识别率比较实验,最后在Matlab中通过图形化界面进行了验证实现。
- 毕运锋许钢江娟娟林园胜周伟峰吴益红
- 关键词：人脸识别MATLAB图形化界面
- 改进型SIFT算法在BOW模型图像分类中的应用研究
- 2017年
- 为了获得较高的图像分类正确率,针对传统SIFT算法在提取图像边缘特征及受光照影响大的缺陷,提出了一种改进型SIFT算法。实验表明,改进型SIFT算法在BOW模型中对图像的分类效果较原算法有明显的提升。
- 殷贺贺许钢江娟娟刘亚梅
- 关键词：SIFT算法图像分类
- SVM与组合矩在工件识别中的应用研究被引量：3
- 2015年
- 针对工件识别问题,提出了一种应用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与组合矩对工件进行识别的方法;通过对提取图像的Hu不变矩进行处理,形成利用组合矩进行工件识别的新方法;改进后的算法降低了特征维数,缩减了识别时间,提高了识别准确率;结合试验比较了两种方法的分类效果,其中提取Hu不变矩作为特征的识别率为82.3%,而采用组合矩作为特征的识别率高达94.1%,高于Hu不变矩作为特征的识别率.
- 周伟峰江娟娟林园胜许钢
- 关键词：HU不变矩
- 一种新型棋盘格角点检测算法被引量：1
- 2016年
- 针对摄像机标定中棋盘格标定板的角点检测,给出了一种基于图像像素点分布的角点检测算法.首先通过判断像素点8邻域范围内相似点个数除去平坦区域点,然后根据棋盘格图像高度对称的特性提取对角线上矩阵,通过此矩阵来判定中心点是否为候选角点,最后通过计算候选角点的算术平均求取最终角点坐标.
- 毕运锋许钢江娟娟吴益红刘亚梅
- 关键词：摄像机标定角点检测
- 基于LabVIEW的温湿度监测系统设计与实现被引量：6
- 2014年
- 目前,温湿度监测系统的应用领域越来越广泛,为解决传统温湿度监测系统中存在的问题以及减少系统开发成本,提出了一种基于LabVIEW的温湿度监测系统的设计与实现;系统硬件电路部分由单片机和SHT11组成、应用LabVIEW完成系统数据处理及人机交互软件设计,进而完成温湿度的测量和数据分析;实验结果表明,系统实现了温湿度自动测量、温湿度趋势图绘制、数据显示及存储和超限报警等功能;系统硬件电路简单,人机交互界面友好,设计过程快速、高效,开发成本低。
- 林园胜许钢江娟娟吴益红毕运锋
- 关键词：温湿度监测系统LABVIEW单片机SHT11
- 改进型SIFT立体匹配算法研究被引量：10
- 2015年
- 针对机器人视觉系统立体匹配中存在的匹配重复或错误等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT算法)和余弦相似度匹配规则的立体匹配方法。该方法以左、右两幅图像中特征向量较多的图像作为基准匹配图像,另一幅图像作为待匹配图像;再由二者的特征向量之间的余弦相似度所建立的匹配规则进行立体匹配。实验结果表明,改进型立体匹配方法有效地降低了匹配错误或重复比,具有较强的鲁棒性,匹配效果较佳,更加有利于机器人视觉系统的三维重建与定位。
- 许钢林园胜江娟娟江明
- 关键词：机器人视觉余弦相似度
- 基于KPCANet的工件图像特征提取研究被引量：1
- 2016年
- 为了获得较高的分类准确率,从机器视觉在工业上的应用出发,利用一种简单的基于深度学习的图像特征提取框架KPCANet提取静止状态下的工件图像特征并进行分类。实验结果表明,与Bo W模型和PCANet框架相比,该算法能达到更高的工件分类准确率。
- 刘亚梅许钢江娟娟殷贺贺
- 关键词：特征提取
- 一种用于工件识别的LBP-HOG特征融合方法被引量：5
- 2016年
- 针对目前机器人在工业现场对工件目标识别过程中出现的低识别率问题,提出一种基于GA寻优的LBP-HOG特征融合方法,结合SVM对工件图像进行分类识别.首先,分别运用了基本LBP算子、LBP等价模式以及LBP旋转不变模式,结合不同去噪方式,评价并选择最优的LBP算子,然后,利用LBP和HOG算子分别提取工件特征,并以组合向量方式融合两类特征.最后,利用GA寻优两类特征的融合权重,通过反复评价SVM对融合特征的识别效果,更新权重,最终得到最优权重和最优识别精度.实验结果表明,单独使用LBP和HOG的图像识别率分别为80%和84%,而GA寻优后的LBPHOG组合模型,准确率提高到了96%.
- 吴益红许钢江娟娟毕运锋
- 关键词：局部二值模式方向梯度直方图支持向量机
- 基于LBP和SVM的工件图像特征识别研究被引量：18
- 2016年
- 针对工业现场诸如粉尘、光照、遮挡、摄像机抖动等复杂环境下工件目标的识别问题,提出一种基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)和支持向量机(support vector machine,SVM)的组合模型,对工件图像进行特征提取与类别判定。运用基本LBP模式、LBP等价模式以及LBP旋转不变模式,并结合多种去噪方法对工件图片进行特征提取,得出LBP特征直方图。根据这些特征直方图,利用分类模型对工件进行分类识别。实验结果表明:基于均值滤波去噪的LBP基本特征算子较好地满足了工件图像的特征提取要求,为后续的工件图片分类提供了保障,使得图片识别准确率达96%,识别效果较佳。
- 吴益红许钢江娟娟毕运锋
- 关键词：局部二值模式支持向量机特征提取
