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高婷婷

作品数:2 被引量:24H指数:2
供职机构:武汉大学电子信息学院更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇织物
  • 1篇织物疵点
  • 1篇织物疵点检测
  • 1篇直方图
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇生长型
  • 1篇梯度直方图
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇主成分分析法
  • 1篇字符
  • 1篇字符识别
  • 1篇耦合神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇纹理
  • 1篇纹理分析
  • 1篇脉冲耦合
  • 1篇脉冲耦合神经...
  • 1篇方向梯度

机构

  • 2篇武汉大学

作者

  • 2篇郑宏
  • 2篇高婷婷
  • 1篇刘操
  • 1篇张清
  • 1篇殷羽
  • 1篇杨关辉
  • 1篇罗骏尧

传媒

  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于区域生长型PCNN模型的织物疵点分割被引量:2
2011年
提出一种新的织物疵点自动分割的方法。该方法将待检测织物图像的像素点映射为脉冲耦合神经网络中的神经元,根据织物疵点图像的特点将改进的脉冲耦合神经网络模型同区域生长的理论结合起来,同时综合无疵点样本织物图像的统计信息完成了图像疵点区域的自动分割。最后,通过对TILDA数据库中疵点图像的检测实验,说明了该方法在织物疵点检测中应用的有效性和可行性。
张清杨关辉高婷婷郑宏罗骏尧
关键词:脉冲耦合神经网络织物疵点检测纹理分析
基于联合HOG特征的车牌识别算法被引量:22
2015年
为解决车牌中汉字识别未考虑汉字结构特征的问题,提出联合方向梯度直方图特征(HOG)结合支持向量机(SVM)的车牌识别算法。将灰度图、二值图、16值图的HOG特征在一定的权重下融合为联合HOG特征,使用核主成分分析法(KPCA)对联合HOG特征进行降维;对汉字和数字字母分别利用支持向量机进行分类,利用交叉验证方法对参数进行优化,得到最优预测模型;利用预测模型预测识别结果。实验结果表明,相对于传统车牌识别算法,该算法可以应用于复杂环境下的车牌字符识别,车牌识别率提高了10%左右,鲁棒性强且便于硬件实现。
殷羽郑宏高婷婷刘操
关键词:车牌识别字符识别
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