金璟璇
- 作品数：15 被引量：25H指数：3
- 供职机构：延边大学工学院更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金吉林省科技厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信更多>>
- 右转车流及对向行人影响下的行人过街延误模型被引量：2
- 2019年
- 通过分析车头时距随交通流量而变化的统计特性,提出了基于车头时距分布的自适应的行人过街冲突延误计算模型。根据低交通流量情况下车头时距服从负指数分布时的行人过街冲突延误,分别推导出中等交通流量及高交通流量情况下的行人过街冲突延误计算模型;结合无干扰条件下的相位延误和对向行人流阻滞延误得到干扰条件下的行人过街总延误计算模型;通过Vissim仿真实验对模型进行了准确性验证,其偏差小于3%。此外,将提出的行人过街延误模型与以机动车到达间距服从负指数分布为假设前提的行人过街延误模型进行误差比较,结果表明所提出的延误模型误差更小。
- 陶薇同崔荣一金璟璇
- 关键词：信号控制交通流量车头时距
- 一种快速的手掌轮廓特征点提取方法
- 2010年
- 快速而准确地提取手掌轮廓特征点是精确提取在线掌纹图像感兴趣区域的关键。为有效地解决这一问题,提出了快速的手掌轮廓特征点的提取方法。首先,把掌纹图像的灰度直方图谷底对应的灰度值作为全局阈值将图像二值化;其次,利用Log算子检测出手掌的轮廓线并进行跟踪以获得轮廓线的8-邻域链码;最后,根据8-邻域链码在特征点附近的变化规律提取出手掌轮廓特征点。为了验证该方法的有效性,根据提取出的特征点对300幅掌纹图像的感兴趣区域按比例进行了定位分割。实验结果表明该方法效率高且具有良好的平移、旋转不变性。
- 金璟璇王红纪崔荣一
- 关键词：掌纹图像边界链码特征点提取
- 一种基于八邻域链码的掌纹图像定位方法(英文)被引量：1
- 2007年
- 准确地检测出手掌轮廓线的角点是对在线掌纹图像进行精确定位的关键.目前已有的角点检测算法不能自动地提取出定位有用的角点.通过分析手掌轮廓线的8-邻域链码在角点附近的变化规律,提出了一种快速而有效的掌纹图像的轮廓特征点检测方法.首先,采用LOG边缘算子检测出二值掌纹的图像的边缘并用轮廓跟踪方法获得掌轮廓线的8-邻域链码;其次,根据手掌轮廓的8-邻域链在特征点附近的变化规律精确地检测出手掌轮廓特征点;最后,根据检测出的特征点建立参考坐标系,对掌纹图像进行定位.实验结果表明该方法是快速而有效的.
- 金璟璇
- 关键词：掌纹识别角点检测
- 一种新型的基于熵值的分形图像压缩算法(英文)
- 2007年
- 分形压缩技术存在很多优点,但其还存在编码时间过长的缺点.理论已经证明IFS不会改变图像块的熵值.本文提出了一种基于改进熵值的分形压缩算法:一是采用改进的熵值进行判断,降低了算法的复杂度,二是通过合并定义域池使编码时间减少.实验结果表明,采用该方法时的编码时间和PSNR较其他算法有明显提高,压缩比也有所提高.
- 王伟崔荣一金璟璇
- 关键词：迭代函数系统
- 基于生物视觉特征和视觉心理学的视频显著性检测算法被引量：6
- 2017年
- 提出了一种空域和时域相结合的视频显著性检测算法.对单帧图像,受视觉皮层层次化感知特性和Gestalt视觉心理学的启发,提出了一种层次化的静态显著图检测方法.在底层,通过符合生物视觉特性的特征图像(双对立颜色特征及亮度特征图像)的非线性简化模型来合成特征图像,形成多个候选显著区域;在中层,根据矩阵的最小Frobenius-范数(F-范数)性质选取竞争力最强的候选显著区域作为局部显著区域;在高层,利用Gestalt视觉心理学的核心理论,对在中层得到的局部显著区域进行整合,得到具有整体感知的空域显著图.对序列帧图像,基于运动目标在位置、运动幅度和运动方向一致性的假设,对Lucas-Kanade算法检测出的光流点进行二分类,排除噪声点的干扰,并利用光流点的运动幅度来衡量运动目标运动显著性.最后,基于人类视觉对动态信息与静态信息敏感度的差异提出了一种空域和时域显著图融合的通用模型.实验结果表明,该方法能够抑制视频背景中的噪声并且解决了运动目标稀疏等问题,能够较好地从复杂场景中检测出视频中的显著区域.
- 方志明崔荣一金璟璇
- 关键词：显著性检测
- 基于Gestalt视觉心理学和最小F-范数的图像显著区域检测和分割被引量：1
- 2017年
- 根据Gestalt视觉心理学说,提出了一种新的图像显著区域检测方法。通过不同程度降低双对立颜色或亮度的特征图像对比度来抑制图像中次要特征对应的区域,增强主要特征对应的显著性区域;通过矩阵的最小F-范数确定符合Gestalt视觉心理学的特征图像的合成方案,并利用Gestalt视觉心理学的核心理论来检验和自适应修改组合方案,得到最佳的显著图;利用Otsu法对显著图像进行二值化操作来完成图像的分割。实验结果表明,算法可以从复杂的自然彩色图像中较为完整地提取并分割显著目标,实验结果与MSRA数据库手工分割结果相一致,在满足实时性需求的基础上能比传统方法更加准确、完整地提取图像的显著性区域。
- 方志明崔荣一崔荣一
- 关键词：特征图像
- 基于小波变换的掌纹识别技术的研究
- 随着计算机和网络技术的迅速发展，信息安全显示出前所未有的重要性，而安全、方便的个人身份鉴别技术作为信息安全的一个重要方面越来越受到人们的重视。虽然利用掌纹进行个人身份鉴别已经引起了许多研究者的重视，但是，对安全、有效的掌...
- 金璟璇
- 关键词：生物特征掌纹识别技术小波变换图像处理
- 文献传递
- 基于小波统计特征的行块级朝汉文种辨识被引量：2
- 2013年
- 提出了一种基于小波统计特征的朝汉文种识别方法.首先计算行文档图像的垂直及水平方向的投影;其次对垂直方向的投影及水平方向的投影进行一维小波分解并分别计算小波统计特征,然后将两个方向上的小波统计特征进行合并作为该文档图像的特征向量(本文方法构造的特征向量仅为11维);最后通过神经网络进行训练和测试,结果显示平均测试准确率超过94%.
- 金璟璇崔荣一崔旭
- 关键词：文种识别小波分析神经网络
- 聚类与跟踪相结合的人脸数据集生成方法研究被引量：1
- 2019年
- 为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集;其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算法选出高质量的人脸图像;再次,将优选出来的人脸图像进行人脸聚类,以完成视频中每个人的人脸数据集的生成;最后,通过实验对比基于人脸跟踪、基于人脸聚类和基于本文方法的人脸数据集生成效果.实验结果表明,本文方法与基于人脸跟踪的人脸数据集生成方法相比,纯度提升约15%;与基于人脸聚类的人脸数据集生成方法相比,效率提升约50%.
- 王畅金璟璇金小峰
- 一种新的基于小波变换的掌纹图像去噪算法
- 2006年
- 掌纹图像去噪是基于掌纹的身份鉴别技术的第一步.本文提出了一种新的基于小波变换的掌纹图像去噪算法,并通过实验验证了此算法对掌纹图像去噪的有效性.
- 金璟璇孙英杰
- 关键词：去噪低通滤波邻域平均小波变换
