国家自然科学基金(40801164)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
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- BEMD在复杂背景下弱小目标检测中的应用被引量：2
- 2012年
- 针对复杂背景下的弱小目标检测与识别问题,提出了一种基于二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)的检测算法。待检测的原图像经过BEMD分解筛选出多个二维的内蕴模函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)和趋势图像,使用全局门限法分割各个IMF,将处理后的IMFs综合成一个分割出待检测目标的结果图像。实验结果表明,该方法使用简洁的步骤,有效、准确地检测出弱小目标。
- 邓江华王然陈忠程家聪
- 关键词：二维经验模态分解弱小目标
- 一种新的构造SVM分类器的几何最近点法被引量：3
- 2010年
- 引入了尺度化凸壳(Scaled convex hull,SCH)的概念,证明了与之相关的性质,通过这些性质可以把求解线性不可分支持向量机(Support vector machine,SVM)的问题转化为计算两类训练样本分别生成的尺度化凸壳间的最近点对的问题.然后可以用几何最近点法计算尺度化凸壳间的最近点对,把垂直平分连接最近点对线段的超平面作为线性不可分问题的分类超平面.此外,还把这种方法推广到非线性情形,并给出了解决非线性问题的一种简化算法.理论分析和实验均表明,与已有的方法相比,尺度化凸壳法在取得相同分类成功率的同时,训练时间大大减少,特别适用于样本较多的大规模分类问题.
- 刘振丙陈忠刘建国
