中国博士后科学基金(200902563)
- 作品数：5 被引量：23H指数：4
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- 基于特征显著性的多特征融合车牌定位算法被引量：2
- 2010年
- 在分析已有车牌定位技术以及目标检测共有特性的基础上,提出了基于视觉显著性的特征选择方法.算法依据先验样本的统计学习,利用导致最小错误概率判决方法,得到目标的特征显著性分析.在车牌定位过程中,根据得到的特征显著性序列,依次赋予特征不同的权值,然后采用融合的方式得到所需要的车牌区域.实验结果表明,该算法提高了使用单一特征进行车牌定位的准确率.
- 陈振学常发亮刘成云
- 关键词：多特征融合车牌定位
- 区域特征动态加权的IHS小波遥感图像融合被引量：5
- 2012年
- 研究传统的IHS变换、小波变换和两者结合的图像融合方法,提出一种区域多元特征动态加权的IHS小波遥感图像融合算法。结合IHS变换和小波变换的优点,对匹配后的新全色分量和IHS变换后多光谱图像的亮度分量,采用多元特征动态加权法进行小波融合。实验结果表明,与传统融合算法相比,该算法在空间细节增强和光谱信息保持方面性能较优。
- 刘成云常发亮刘春生尹秉坤
- 关键词：遥感图像融合IHS变换小波变换动态加权
- 基于Adaboost算法和人脸特征三角形的姿态参数估计被引量：7
- 2011年
- 提出了一种基于Adaboost算法和人脸特征三角形的姿态参数估计方法。首先利用Adaboost算法训练人脸器官检测器,然后根据人脸器官的几何特征定位人脸特征点,利用获得的人脸特征点构建人脸特征三角形。当人脸发生姿态变化时,利用特征三角形的位置变化进行姿态参数的初步估计。
- 陈振学常发亮刘春生徐建光
- 关键词：人脸姿态ADABOOST人脸特征
- 基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合被引量：4
- 2010年
- 在遥感图像融合中,传统PCA算法会损失部分有用信息,从而使得融合结果的光谱分辨率受到较大影响,针对这种情况,借助小波变换优良的时频分析特性,利用特征量积来融合多光谱图像的第一主成分,实现了一种基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合算法。通过对来自不同场景不同卫星的多光谱和全色图像进行融合实验,结果表明,该算法无论在主观视觉还是在客观统计数据上,均具有比其他方法较佳的融合效果。
- 刘成云陈振学常发亮尹秉坤
- 关键词：特征量积遥感图像融合小波变换
- 基于生物视觉显著性的车辆车型识别被引量：5
- 2010年
- 车型的识别问题是典型的目标识别问题,根据生物视觉与模式识别理论,对车辆车型的检测与识别进行了研究,提出了基于最小错误概率的特征显著性车型识别算法。该算法对车型的多个特征进行显著性比较,对较显著的特征赋予较大的权值,然后对多特征的识别结果进行融合处理。实验结果表明该算法对车型的识别具有较高的识别率。
- 陈振学刘成云常发亮
- 关键词：车型识别
