国家高技术研究发展计划(2006AA01Z123)
- 作品数：7 被引量：31H指数：3
- 相关作者：王守觉柳培忠金小贤李卫军陈旭更多>>
- 相关机构：中国科学院厦门大学华侨大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信生物学更多>>
- 无约束手掌图像采集系统及相应特征定位算法被引量：2
- 2010年
- 为解决高自由度手掌图像的采集和手掌特征定位问题,本文提出了新型的无约束手掌图像采集系统及相应的特征定位算法。采集系统以弧形采集区域对手掌进行采集,过程中对用户左右手类别,手掌放置的位置、角度,手掌形状和大小无限制。手掌图像特征定位算法利用肤色信息分割手掌区域,以修正手掌重心点为原点建立极坐标系,通过计算掌形边缘点在极坐标下的分布特征,得到指尖指凹点坐标和左右手判别信息,作为手掌特征定位的输出结果。实验表明,本系统所采集的手掌图像清晰,特征定位算法的正确率达到98.5%。
- 戴雷
- 关键词：形态学极坐标
- 一种直观鲁棒的人脸定位方法
- 自动人脸定位（人脸检测）是一项非常重要的工作,它是许多应用如人脸识别、人脸修补、人脸跟踪、人脸监督的第一步。本文提出了一种直观而且鲁棒的计算机人脸定位模型,该方法的输入是含有若干正立人脸的正常静态彩色图像,经过四个步骤:...
- 莫华毅李卫军王守觉
- 关键词：人脸定位低通滤波
- 文献传递
- 一种基于视觉特性的仿生图像增强算法被引量：15
- 2010年
- 常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度对数变换;并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯模型来调整亮度图像的局部对比度;最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该算法的增强效果良好,特别是对于图像边界处,既能很好地增强边缘对比,又可有效地提升区域亮度对比和亮度梯度信息.
- 金小贤李卫军陈旭王守觉
- 关键词：图像增强视觉系统
- 基于遗传算法和BP算法的大庆降雨量神经网络优化模型设计
- 提出了一种改进遗传算法(GA)和BP算法结合的神经网络模型优化方案,基于大庆市三十五年(1970～2004)实测月平均降雨量数据,建立了大庆降雨量GA-BP预测神经网络模型。仿真实验结果表明,改进的遗传算法与BP算法结合...
- 李宏伟杨国为
- 关键词：改进遗传算法GA-BP算法
- 文献传递
- 基于仿生形象思维方法的图像检索算法被引量：8
- 2010年
- 在人类对图像的理解过程中,认知结果是由人脑形象思维活动得到的.模仿人脑从形象思维角度,本文提出了一种图像特征提取方法,设计了一种图像检索算法.把每幅图像都映射为高维特征矢量(每个矢量都被看作是高维特征空间中的一个点),计算高维特征空间中点与点的距离判别函数即可得到图像之间的关系.与其他检索算法比较,实验结果表明该方法在检索效率和检索速度具有优越性.
- 王守觉孙华柳培忠廖英豪丁兴号郭东辉
- 关键词：图像检索形象思维特征提取
- 仿生模式识别在细菌基因组水平转移基因预测中的应用被引量：3
- 2008年
- 水平转移基因的预测对于生物进化过程的理解和物种之间遗传物质进行定性和定量的估计都有重要的意义。本文提出一种利用仿生模式识别原理来对细菌基因组水平转移基因进行预测的方法。仿生模式识别是基于同调连续性原理--特征空间中同类样本的连续性特性,强调用"认识"模式取代传统的模式"分类"与划分,它更接近于人类"认识"事物的特性。仿生模式识别理论已经成功应用于多镜头人脸身份确认,人脸识别,图像复原,语音识别等领域。我们采用超香肠神经元网络对水平转移基因进行识别,结果显示,仿生模式识别方法优于目前预测结果最好的八联核苷酸频率的打分算法,和基于支撑向量机的识别算法。特别是在对大肠杆菌(Escherichia coli K12)基因组,识别率分别提高了42.3%和30.5%。
- 陈阳王守觉
- 关键词：仿生模式识别大肠杆菌
- 利用多维空间同源连续性的图像检索
- 2011年
- 对两个同源的事物,从一个事物逐渐变化到另一个事物的过程存在连续性.该文依据多维空间仿生信息学理论,结合图像特征数据的提取与多维空间的点同源连续性规律,提出一种同源相似度和图像仿生距离相结合的相似性度量方法,实现高效的图像检索.用COREL图像库进行测试,表明所提出的方法可有效提高检索效率.
- 柳培忠王守觉
- 关键词：图像检索相似度度量图像距离
- 覆盖框架与主方向神经网络被引量：1
- 2008年
- 分析了BP、RBF和ARTMAP等人工神经网络在实现非线性映射方面的共同之处,基于RBF等网络对于人脑功能方面的模拟和仿生模式识别的思想,总结出一种处理这类问题的基本框架。该框架的特点是将问题分解为样本覆盖问题和基于模型的映射拟合问题。在利用该框架研究某个函数集在连续函数空间中的稠密性的基础上,提出了一种新的人工神经网络模型——主方向神经网络(PDNN)。通过与BP网络和RBF网络在函数拟合和混沌时间序列预测方面的对比实验,发现PDNN具有非常良好的逼近性能和鲁棒性能。
- 殷维栋
- 关键词：RBF神经网络仿生模式识别主方向
- 基于模式关联的多粒度多对多联想记忆模型
- 现有的多模块多对多联想记忆模型结构复杂,不能够实现多粒度联想。在一对多联想模型基础上,加入项编码逻辑运算网络和粒度控制网络,提出一种能够实现多粒度联想的基于模式关联的多模块多对多联想记忆神经网络模型。该模型结构简单,易于...
- 于晓杨国为王晓燕
- 关键词：人工神经网络
- 文献传递
