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云南省应用基础研究基金(2012FD003)

作品数:7 被引量:40H指数:5
相关作者:聂仁灿周冬明金鑫姚绍文余介夫更多>>
相关机构:云南大学云南师范大学更多>>
发文基金:云南省应用基础研究基金国家自然科学基金云南省教育厅科学研究基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...

主题

  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇耦合神经网络
  • 3篇网络
  • 3篇脉冲耦合
  • 3篇脉冲耦合神经...
  • 2篇噪声
  • 2篇人脸
  • 2篇人脸识别
  • 2篇时间序列
  • 2篇图像
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  • 2篇椒盐
  • 2篇椒盐噪声
  • 2篇S-P
  • 2篇CNN
  • 1篇多聚焦图像
  • 1篇多聚焦图像融...
  • 1篇兴趣点

机构

  • 6篇云南大学
  • 1篇云南师范大学

作者

  • 7篇聂仁灿
  • 6篇周冬明
  • 3篇金鑫
  • 2篇姚绍文
  • 2篇余介夫
  • 1篇徐翔俊
  • 1篇王佺
  • 1篇袁刚
  • 1篇李翔

传媒

  • 3篇计算机科学
  • 1篇激光与光电子...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇云南大学学报...
  • 1篇激光与红外

年份

  • 1篇2016
  • 3篇2015
  • 2篇2014
  • 1篇2013
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于简化脉冲耦合神经网络的噪声人脸识别被引量:3
2015年
利用简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN),提出一种处理椒盐噪声污染的人脸识别新方法.首先采用S-PCNN的相似群神经元同步发放脉冲特性对原图像进行噪声检测,然后结合数学形态学实现对噪声点的消除,最后使用S-PCNN的时间序列(OTS)和欧氏距离进行人脸识别.通过计算机仿真实验表明所提算法是有效的.
袁刚周冬明聂仁灿
关键词:椒盐噪声数学形态学人脸识别
基于位置的社会网络中面向时序特征的兴趣点推荐算法被引量:5
2015年
兴趣点推荐是基于位置的社会网络的重要研究内容之一。传统的兴趣点推荐算法或者应用基本的协同过滤方法,或者在基本的协同过滤算法中引入空间特征,而没有充分发掘时序特征对推荐算法的重要性。为了进一步提高兴趣点推荐算法的性能,提出了一种面向时序特征的兴趣点推荐算法。给出了基本的基于用户的协同过滤方法,分别描述了时间特征和空间特征的作用,并给出了相应的模型表示方法;将时间特征和空间特征进行融合,提出了一种联合推荐算法。实验表明,提出的算法与其他相关算法相比,准确率和召回率显著提高,因此更适合兴趣点的推荐服务。
徐翔俊聂仁灿
关键词:兴趣点签到
基于简化脉冲耦合神经网络的人脸识别被引量:11
2014年
基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN),提出了一种新颖的人脸识别方法。首先通过对神经元振荡特性的分析,将神经元振荡时间序列(OTS)分解为捕获性振荡时间序列(C-OTS)和自激性振荡时间序列(S-OTS)。然后通过图像几何变换和振荡频图,分析了X-OTS(OTS、C-OTS和S-OTS)的鉴别特性。最后利用C-OTS+S-OTS和余弦距离测度给出了人脸识别的系统结构。人脸库中的实验结果验证了所提方法的有效性,显示了它比其它传统算法具有更好的识别性能。
聂仁灿姚绍文周冬明
关键词:人脸识别
S-PCNN与二维静态小波相结合的遥感图像融合研究被引量:2
2015年
在色度、饱和度、纯度(HSV)彩色空间,结合简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与二维离散静态小波(SWT)提出一种有效的遥感图像融合算法。将多色光谱转换到HSV色彩空间,对多色光谱的V分量与全色光谱进行二维静态小波分解,再将分解后的高频系数输入S-PCNN模型进行融合。低频部分进行第二次小波分解并采用不同规则将其融合,对融合的小波系数进行小波逆变换得到融合的V分量,并将多色光谱的H、S与融合后的V分量转换到RGB空间。通过一组常用的遥感图像融合实验,表明本文算法的融合效果优于传统算法,且融合图像细节明显、色彩保留较好,是一种有效的遥感图像融合算法。
金鑫聂仁灿周冬明余介夫贺康建
关键词:图像处理遥感图像融合HSV彩色空间
基于脉冲耦合神经网络的椒盐噪声滤波被引量:9
2013年
基于脉冲耦合神经网络,提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法。首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声,并给出了神经元参数的估计方法。然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似,提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波。仿真表明,本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能,和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势。
聂仁灿姚绍文周冬明李翔
关键词:椒盐噪声滤波脉冲耦合神经网络
基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法被引量:8
2016年
基于拉普拉斯金字塔(LP)与脉冲耦合神经网络(PCNN)变换,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先,利用拉普拉斯金字塔对图像进行对多尺度分解,并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理,以获取描述特征聚类的神经元点火频率图;然后,利用点火频率图的局部拉普拉斯分量绝对和(SML),实现了图像每一尺度LP分解的融合;最后,通过LP分解的重构实现了对多聚焦图像的融合。实验结果表明,所提方法在各项客观评价指标上均优于传统融合算法,体现出了良好的性能。
王佺聂仁灿金鑫周冬明贺康建余介夫
关键词:多聚焦图像融合脉冲耦合神经网络
一种基于PCNN的改进型虹膜识别算法被引量:6
2014年
基于脉冲耦合神经网络(PCNN),提出一种改进的虹膜识别算法。针对虹膜定位准确性这个研究点,引入形态学滤波对人眼图像进行去噪,以提高定位准确性。介绍了PCNN的模型,并对神经元震荡时间序列(OTS)进行统计分析,得出不同虹膜纹理具有唯一的神经元OTS。最后计算OTS的欧氏距离并进行分类,实现了虹膜识别的改进方法。在CASIA-Iris-Interval虹膜数据库中的实验结果验证了该方法的有效性,显示了它比传统算法具有更好的识别率和识别速度。
金鑫聂仁灿周冬明
关键词:虹膜识别脉冲耦合神经网络形态学滤波
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