薛乃玉
- 作品数：4 被引量：24H指数：3
- 供职机构：曲阜师范大学物理工程学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法被引量：4
- 2012年
- 从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。
- 王玉德赵焕利薛乃玉
- 关键词：特征提取与识别支持向量机
- 基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪被引量：4
- 2013年
- 根据噪声和信号的小波系数在不同分解尺度、不同方向上高频系数的分布不同,结合Context模型,提出基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪算法。该算法通过对不同尺度和方向的小波分解系数应用不同的阈值方法进行去噪。实验表明,方法能较好地去除图像噪声和保留图像边缘细节信息,在提高去噪图像信噪比值和改善视觉效果方面都表现出了良好的性能。
- 薛乃玉王玉德赵焕利
- 关键词：图像去噪小波变换自适应
- 小波变换和特征加权融合的人脸识别被引量：16
- 2012年
- 在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。
- 赵焕利王玉德张学志薛乃玉
- 关键词：人脸识别小波变换主成分分析加权融合支持向量机
- 基于Bayes估计和Contourlet变换的图像去噪算法研究
- 图像去噪的基本思想是在尽可能保留原始图像信息的前提下最大程度的去除噪声。论文主要研究了基于小波变换域和 Contourlet变换域图像去噪方法。小波变换具有三个细节方向,对图像能够实现一定的稀疏性表示,但只能最优的表示图...
- 薛乃玉
- 关键词：图像去噪算法BAYES估计CONTOURLET变换边缘信息小波分析
- 文献传递
