广西研究生教育创新计划项目(2008106020812M259)
- 作品数：3 被引量：6H指数：1
- 相关作者：张显全李国祥秦芳远韦月琼王晓云更多>>
- 相关机构：广西师范大学广西广播电视监测中心长江师范学院更多>>
- 发文基金：广西研究生教育创新计划项目广西壮族自治区自然科学基金重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 应用R变换和奇异值分解的剪纸纹样识别被引量：1
- 2011年
- 首先对剪纸纹样进行R变换,求出峰值数,对R变换数据进行归一化处理,通过奇异值分解得到图像识别的特征向量,根据特征向量值和峰值数对剪纸纹样的识别。使用该方法提取到的特征向量具有平移、旋转和尺度不变性,能较好地识别有一定艺术夸张变形的剪纸纹样。
- 王晓云韦月琼李国祥秦芳远张显全
- 关键词：奇异值分解特征提取
- 基于多分辨Fourier-Mellin变换的剪纸纹样识别算法被引量：1
- 2010年
- 提出一种基于多分辨Fourier-Mellin的剪纸纹样识别算法。该算法先对剪纸纹样图像进行Fourier-Mellin变换,再对变换后的图像通过小波变换计算出各层方差和均值,得到剪纸纹样不同子带的特征值,应用支持向量机对剪纸纹样进行识别。实验证明,该方法不仅具有平移、旋转和尺度不变性,而且适用于有夸张艺术变形的剪纸纹样识别。
- 王晓云韦月琼秦芳远李国祥张显全
- 关键词：特征提取支持向量机
- 基于不变矩和BP神经网络的剪纸纹样识别被引量：6
- 2010年
- 针对剪纸纹样艺术夸张变形的特点,将剪纸图像进行预处理,提取7个不变矩作为剪纸纹样的特征向量,采用LM算法优化BP神经网络,通过归一化后的不变矩对BP神经网络进行训练,应用训练后的神经网络作为分类器对剪纸纹样进行模式识别,实验证明该方法能够较好地识别有一定艺术变形的剪纸纹样。
- 李国祥张显全秦芳远
- 关键词：不变矩BP神经网络特征提取
