束鑫 作品数:76 被引量:98 H指数:6 供职机构: 江苏科技大学 更多>> 发文基金: 江苏省自然科学基金 国家自然科学基金 教育部“新世纪优秀人才支持计划” 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 医药卫生 电子电信 更多>>
基于距离比上下文的形状描述与识别方法 被引量:2 2011年 基于形状轮廓上的采样点到形状质心的距离,提出了一种距离比上下文形状描述符,用于形状识别和检索。该描述符计算简单,能有效区分不同形状,本质上具有平移、缩放不变性,且在一定程度上能抗部分遮挡和形变。用动态规划算法度量形状比上下文之间的距离,解决了对起始轮廓点的选择问题。在kimia’s-99形状图像数据库中的实验结果表明,该方法在单目标封闭轮廓的形状图像检索中取得了良好的效果。 束鑫 唐楠 邱源关键词:动态规划 基于局部排序差值细化模式的纹理图像分类方法及系统 本发明公开了一种基于局部排序差值细化模式的纹理图像分类方法及系统,该方法包括:根据选择的采样半径对数据集中的每幅纹理图像进行高斯滤波,得到对应半径下的平滑纹理图像;在平滑后的图像上提取局部排序差值细化模式LSDRP描述子... 束鑫 潘慧 赵新铭 石亮 邵长斌 史金龙基于多重压缩感知和距离计算的视频关键帧提取 被引量:1 2015年 关键帧提取是基于内容的视频检索技术的关键问题.文中提出一种基于多重压缩感知和距离计算的关键帧提取算法,首先将镜头内的各帧图像分割为若干不相交的块,通过滤波器生成块的高维特征;然后利用多个不同的、具有有限等距性质的稀疏矩阵对块高维特征进行采样,将采样的均值作为块的低维特征;采用多种距离计算相邻帧对应块之间的差异,完成子镜头的分割操作,在每个子镜头内部,选取与该子镜头平均内容最接近的帧作为关键帧.实验表明,该算法提取出的关键帧能够准确描述镜头的主要内容. 潘磊 束鑫 张静 祁云嵩关键词:关键帧提取 压缩感知 一种遗传性心脏病基因辅助诊断系统的工作方法 本发明公开了一种遗传性心脏病基因辅助诊断系统的工作方法,通过构建由待测基因选择模块、变异位点发现模块、变异位点注释模块、变异位点致病性分析模块和报告生成模块这五个模块构成的诊断系统,利用基因测序数据系统性的完善了对遗传性... 诸峰 窦慧莉 束鑫 杨习贝基于分块彩色MB_LBP纹理的人脸反欺诈算法 被引量:2 2020年 当用户的脸部图片或视频被窃取,试图通过生物识别系统认证时,会出现欺诈攻击.为了保障用户信息安全,针对视频和图片攻击,文中提出一种基于分块彩色MB_LBP(multi-block local binary pattern)纹理的人脸反欺诈算法,将Lab彩色空间中提取的MB_LBP特征分为多个小块,然后将每个小块中的直方图特征级联起来形成表示脸部图片的特征向量.在CASIA和NUAA数据库上的实验结果表明,文中算法与现有的人脸反欺诈算法相比具有一定优越性,甚至在NUAA数据库中其真负率达到了100%. 唐慧 束鑫 杨习贝 李玥关键词:分块 一种基于邻域像素差加权模式的人脸反欺诈方法 本发明涉及图像处理和模式识别技术领域,具体来说是一种基于邻域像素差加权模式的人脸反欺诈方法,主要包括以下步骤:步骤一:从视频中提取一帧作为图像样本,并使用级联目标检测器来检测人脸区域。为了嵌入一些背景信息,将检测到的人脸... 束鑫 夏坤 潘慧 潘磊 叶华文献传递 一种跨通道局部二值模式的彩色纹理分类方法 本发明涉及图像处理和模式识别技术领域,具体的说,是一种跨通道局部二值模式的彩色纹理分类方法,包括以下步骤:步骤一:将彩色纹理图像以R‑G‑B通道顺序分离并排列放置为立方体;步骤二:用一个局部立方体作为模型从局部拓展至全局... 束鑫 宋志刚 石亮 范燕 黄树成基于多纹理特征的商标图像检索 被引量:2 2005年 提出了一种基于多纹理特征的商标图像检索方法。首先对图像纹理特征进行分析,从人眼视觉角度选用粗糙度和方向性这2个纹理特征量;从统计分析的角度出发,基于图像灰度共生矩阵描述了二阶矩、熵、对比度和均匀性这4个纹理特征量。这6个纹理特征量从不同角度刻画了图像特征,对其归一化后用欧氏距离进行图像相似性度量。通过实验,证明了该方法可以取得比较满意的检索结果。 束鑫 吴小俊 宋晓宁关键词:图像数据库 纹理 商标 图像检索 一种基于细化局部模式的纹理图像分类方法及系统 本发明公开了一种细化局部模式的纹理图像分类方法及系统,该方法包括:根据选择的采样半径对数据集中的每幅纹理图像进行高斯滤波,得到对应半径下的平滑纹理图像;提取平滑纹理图像的幅值细化局部符号二值模式MRLBP_S,提取平滑纹... 潘慧 束鑫 潘磊 张明 史金龙文献传递 基于改进EAST的场景文本检测算法 被引量:3 2021年 文字在生活中随处可见,是人们沟通、互动和传递信息的主要媒介。EAST(Efficient and Accuracy Scene Text)模型是一种高效、准确的场景文本检测算法,可以出色地检测自然场景中的文本。但是该方法仍存在长文本检测精度不高等问题。论文对EAST模型进行了改进,在特征提取阶段用Resnet50深度网络来增加模型的鲁棒性,其次在特征融合阶段加入长短时记忆方法LSTM(Long-Short Term Memory),优化了样本信息。实验结果表明,论文设计的场景文字检测算法能够实时处理自然场景图像,准确定位图像中文字的位置,提高了检测精度。 李玥 束鑫 常锋关键词:文本检测