国家自然科学基金(60970034)
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
- 相关作者：詹宇斌刘新旺殷建平周书仁梁昔明更多>>
- 相关机构：国防科学技术大学中南大学长沙理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Otsu阈值和水平集算法的非接触指纹背景分割研究被引量：2
- 2017年
- 论文主要研究了基于Otsu阈值分割和水平集算法的非接触指纹背景分割。其目的是将采集来的非接触指纹图像中的前景部分从整个图像中提取出来,分割图像的背景和前景部分。论文提出以Otsu阈值分割算法的结果作为水平集算法的初始轮廓,实现了初始轮廓的自动选取,从而大大提高了水平集算法的收敛速度。实验表明算法较好地实现了非接触指纹的背景分割。
- 李永
- 关键词：OTSU水平集
- 融合独立分量分析与支持向量聚类的人脸表情识别方法被引量：4
- 2011年
- 针对人脸表情特征提取及自动聚类问题,提出了融合独立分量分析(ICA)与支持向量聚类(SVC)的人脸表情识别方法。采用ICA方法进行人脸表情的特征提取,然后采用混合因子分析(MFA)的交互参数调整方法得到局部约束支持向量聚类(LCSVC)的半径,有效降低了表情类别聚类边缘的部分干扰,这比单独采用支持向量聚类(SVC)方法效果要好。测试样本时通过比较新旧半径的值进行判决,实验结果表明该方法是有效的。
- 周书仁梁昔明
- 关键词：表情识别独立分量分析
- 局部切空间对齐算法的核主成分分析解释被引量：5
- 2010年
- 基于核方法的降维技术和流形学习是两类有效而广泛应用的非线性降维技术,它们有着各自不同的出发点和理论基础,在以往的研究中很少有研究关注两者的联系。LTSA算法利用数据的局部结构构造一种特殊的核矩阵,然后利用该核矩阵进行核主成分分析。本文针对局部切空间对齐这种流形学习算法,重点研究了LTSA算法与核PCA的内在联系。研究表明,LTSA在本质上是一种基于核方法的主成分分析技术。
- 詹宇斌殷建平刘新旺
- 关键词：降维流形学习核方法核主成分分析
