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基于变差正则化的超分辨率图像重建被引量：1: 2012年; 针对超分辨率图像重建的求解病态性问题,从正则化求解的角度构建数据保真项和正则项,提出一种新的数据融合方法。讨论已有的数据融合方法,利用像素领域和帧间信息控制奇异点,考虑边缘区域的变差权值,避免重建图像的边缘区域过于平滑。实验结果表明,该方法能够提高重建图像质量,具有较好的鲁棒性。; 朱高王培康宋慧慧; 关键词：超分辨率图像奇异点正则化

基于零空间核判别分析的人脸识别被引量：4: 2013年; 提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键作用.零空间线性判别分析(null-space linear discriminant analysis,NLDA)在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是该方法本质上仍是一种线性方法.为有效提取数据的非线性特征,提出了零空间核判别分析算法(null-space kernel discriminant analysis,NKDA)并将其应用于人脸识别.利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间后,采用一次瘦QR分解求核类内散布矩阵的零空间鉴别矢量集,最后再进行一次Cholesky分解求得具正交性的核空间鉴别矢量集.与NLDA相比,NKDA具有更好的识别性能且在大样本情况下也能应用.另外,基于NKDA,提出了增量NKDA算法,当增加新的训练样本时能正确地更新NKDA鉴别矢量集.在ORL库、Yale库和PIE子库上的实验结果表明了算法的有效性和效率,在有效降维的同时能进一步提高鉴别能力.; 陈达遥陈秀宏董昌剑; 关键词：人脸识别特征提取

完备正交邻域保持判别嵌入的人脸识别: 2013年; 为解决邻域保持判别嵌入算法所面临的小样本问题,并充分利用类内邻域散度矩阵零空间和非零空间中的判别信息进行人脸识别,提出一种完备正交邻域保持判别嵌入的人脸识别算法。首先间接地利用特征分解方法去除总体邻域散度矩阵的零空间;然后分别在类内邻域散度矩阵零空间和非零空间中提取最优判别矢量。此外,为进一步提高算法的识别性能,给出了基于瘦QR分解的正交投影矩阵的求解方法。在ORL和Yale人脸库上验证了以上算法的有效性。; 陈达遥陈伟琦陈秀宏; 关键词：人脸识别特征提取零空间

基于内唇轮廓标定的唇印提取算法: 2016年; 针对现有特征唇印提取中信息处理量较大、识别率不高等问题,本文提出了基于内唇轮廓的特征唇印提取算法。算法首先在基元图像上对内唇轮廓特征点进行标定,建立基元唇印模型,然后通过均值计算构造普通模型,并利用Gabor变换对基元唇印和普通模型进行联合特征信息提取,最后通过相似度对比选择出特征唇印,以实现身份识别。仿真实验验证,本文的特征唇印提取算法在较低时空消耗下,具有较高的识别率,具有有效性和可用性。; 李响高志娥强彦; 关键词：GABOR变换

基于视觉图像的震区人员搜救方法研究被引量：1: 2018年; 传统基于信号传感技术的震区人员搜救方法,利用惯性导航传感技术融合移动距离和方向角对待搜救人员进行定位,容易受到天气状况不理想以及局部遮挡的影响,其搜救效率和精度低。提出基于视觉图像的震区人员搜救方法,利用图像采集设备采集震区初始视觉图像,采用小波降噪法降噪处理,提升可辨程度。通过色彩对比方法提取降噪后震区人员视觉图像的特征,并与震区原始图像特征对比,获取震区待搜救人员候选图像;根据候选图像分别采用Kalman滤波跟踪算法和Mean shift跟踪算法,在天气状况不理想以及局部遮挡的复杂震区环境中跟踪搜救人员目标。实验结果表明,所提方法查全率保持在98.5%以上,平均准确率约为98%,人员搜救平均时间约为23s,说明所提方法能够进行高效、准确的震区人员搜救。; 胡宇航张峰; 关键词：视觉图像震区图像特征

基于并行计算的空间co-location模式挖掘: 2015年; 提出适合并行计算的空间数据分区算法,并在此基础上提出基于并行计算的空间co-location挖掘算法.在三类数据集上做了大量的实验.实验结果表明,基于并行计算的算法在很大程度上提高了挖掘的效率,为进行空间大数据的挖掘提供了有效且快速的方法.; 和凤珍贾志洋张丹丹; 关键词：数据分区并行计算

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国家自然科学基金(F020508)