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广西壮族自治区自然科学基金(2011GXNSFA018162)

作品数:5 被引量:71H指数:4
相关作者:王智文蔡启先陈劲飙王乃嵩李春贵更多>>
相关机构:广西科技大学更多>>
发文基金:广西壮族自治区自然科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 1篇动量项
  • 1篇遗传算法
  • 1篇噪声
  • 1篇指令集
  • 1篇指令集模拟器
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸检测
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇算子
  • 1篇图像
  • 1篇图像处理
  • 1篇自适应运动
  • 1篇字符
  • 1篇字符分割
  • 1篇字符识别
  • 1篇网络
  • 1篇模版

机构

  • 5篇广西科技大学

作者

  • 4篇王智文
  • 2篇蔡启先
  • 1篇王乃嵩
  • 1篇方华
  • 1篇陈劲飙
  • 1篇张虎
  • 1篇郭森
  • 1篇李春贵

传媒

  • 1篇制造业自动化
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇广西工学院学...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 2篇2012
  • 2篇2011
5 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
几种边缘检测算子的性能比较研究被引量:49
2012年
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的重要的环节。文章具体考察了7种常用的边缘检测算子。根据实验结果对其特点和性能进行了比较研究。分析了各种边缘检测算子的特点,以及在处理各种噪声时,对各种边缘检测算法的检测效果进行了分类比较。在对各种图像进行边缘检测时,为选择检测算子提供指导。
王智文
关键词:边缘检测图像处理检测算子噪声
利用肤色分割和自适应模版匹配的人脸检测被引量:10
2013年
针对基于模板匹配人脸检测算法计算量大和基于肤色分割人脸检测算法正确率低、易受类肤色背景影响等缺陷,提出了利用人类肤色分割和自适应模板匹配的人脸检测方法.利用人脸肤色混合高斯模型对人脸进行分割实现迅速检测人脸的目的;采用二维多尺度离散正交小波变换来进行光照补偿,克服亮度对人脸检测的影响;利用自适应模板匹配和二次匹配算法来减少类肤色背景对人脸检测的影响及匹配过程中的计算量.实验结果表明:本文提出的方法能快速检测出人脸,克服亮度和类肤色背景对人脸检测的影响,并提高人脸检测的准确率.
王智文蔡启先陈劲飙王乃嵩
关键词:人脸检测光照补偿混合高斯模型
基于改进混合高斯模型的自适应运动车辆检测算法被引量:5
2014年
道路视频监控中经常存在车辆缓慢运动或短暂停留的情况。针对传统混合高斯模型背景减除法对环境突变敏感和对缓慢运动目标丢失信息的问题,提出一种改进的自适应车辆检测方法。首先,在参数更新前对像素值分类并根据分类结果设置模型更新率,抑制缓慢运动前景被训练成背景;引入一个跟踪环境变化的度量因子,当环境突变时实现背景减除和帧差法的自适应切换,滤除环境变化的干扰;最后通过生态学滤波得到准确的运动目标。实验表明,该算法对白天实时路况视频中的运动车辆具有较好的检测效果。
张虎方华李春贵
关键词:目标检测
MIPS64指令集模拟器动态编译技术研究
2012年
嵌入式开发对指令集模拟器模拟速度的要求越来越高。提出了一种新的细化的动态翻译技术,基本思路是指令集的每条指令被翻译成一条语义函数,通过特定的指针指向符合条件的语义函数,这样,即使执行条件发生改变时也能调用上次编译的结果,从而使模拟速度显著提高,MIPS64指令集模拟器的测试结果给以了验证。
蔡启先郭森王智文
关键词:指令集模拟器MIPS64
基于改进BP神经网络的车牌字符识别被引量:7
2011年
在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率.
王智文
关键词:BP网络动量项遗传算法车牌字符分割车牌字符识别
Optimal Design for Large-Capacity Memory
Large-Capacity Memory (LCM)are researched,as gross of computer datum increase by degrees with fashion of gemin...
WANG Zhi-wen Department of Computer and Engineering
关键词:MSFNASSAN
共1页<1>
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