钱乐乐 作品数:6 被引量:10 H指数:2 供职机构: 合肥工业大学图像信息处理研究室 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 安徽省优秀青年科技基金 教育部“新世纪优秀人才支持计划” 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
非负性约束的图像稀疏编码 本文探讨了一种基于非负特性的图像稀疏编码(non-negative spare coding,NNSC)算法,它是将非负约束应用于稀疏编码而形成的一种新的图像高阶统计特征表示方法。非负稀疏编码(NNSC)模型模拟了人眼以... 钱乐乐 高隽 徐小红关键词:自然图像 非负矩阵分解 ICA 文献传递 基于视觉层次感知机制的图像理解方法研究 图像理解研究利用计算机系统解释图像,实现类似人类或其他高等生物视觉系统理解外部世界的行为,是当前计算机领域的研究热点和难点。图像理解与计算机视觉都在于研究并体现具有与人类视觉认知水平相当的能力,因此从人类视觉感知系统出发... 钱乐乐关键词:图像理解 视觉认知 图像处理 一种改进的Snapshot模型研究及其实现 研究并实现了—种改进的Snapshot模型。首先,构建出地标导航的场景;其次,从全景相片中提取出地标的信息,利用导航函数对在'家'的位置和目前的位置两幅全景相片中的地标信息进行计算,得到20组'回家'矢量的方向;最后,使... 卢鹏 高隽 赵莹 钱乐乐关键词:全景视觉 地标导航 SNAPSHOT 文献传递 一种新的拓扑保持ART模型 被引量:1 2008年 基本ART模型缺乏对样本集拓扑结构及分布特性的学习,导致其抗噪性能较差,容易产生类别增殖现象,进而导致分类性能不稳定。本文将基本ART模型与SOM、GNG的侧向连接和动态拓扑结构相结合,提出了一种具有拓扑保持结构的ART模型(topology preserving ART model,TPART)。利用构建的模型对聚类状分布的高斯分布数据集进行测试,在受到大量孤立噪声点干扰和输入样本顺序的影响下,其性能相对于Fuzzy ART有较大提高。进一步将其应用于灰度图像分割,也取得了较FuzzyART更好的分割结果。 钱乐乐 高隽 赵莹 卢鹏关键词:自适应共振理论 自组织映射 拓扑结构 图像分割 一种融合神经稀疏编码机制的层次目标识别算法 被引量:2 2010年 针对基本层次化目标识别计算模型缺乏明确学习概念和有效学习方法的问题,利用神经稀疏编码的学习规则,生成原型向量集合。通过模拟复杂细胞的感受野特性,实现层次化的稀疏编码过程,提出基于神经稀疏编码的层次目标特征提取算法。并利用简化的分类器设计,完成复杂场景下的广义目标识别问题。在Caltech-101数据库上进行实验对比,结果表明本文算法相对Serre计算模型在识别正确率上有较大提高,时间复杂度增加并不明显,且更加符合生物视觉机理。 钱乐乐 高隽 谢昭一种基于Fuzzy-ART的层次化彩色图像分割算法 被引量:3 2008年 针对传统彩色图像分割中出现的单纯利用颜色空间,只考虑图像的全局分布,或是只考虑图像的局部区域和边缘信息等问题,提出了一种基于Fuzzy-ART模型的层次化彩色图像分割算法。该算法有效地利用图像的亮度空间分布、细节信息以及颜色空间信息,对图像进行分级特征提取,利用Fuzzy-ART模型基于人类视觉特性的稳定、快速的在线学习和记忆能力,对图像进行层次化的区域划分,形成对图像的分层表达方式,从而达到良好的分割效果;将其与FFCM算法进行比较,取得了较好的结果。 钱乐乐 高隽 范之国 胡良梅关键词:彩色图像分割