周晓彦
- 作品数：106 被引量：265H指数：6
- 供职机构：南京信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学理学更多>>
- 基于555定时器的便池智能冲水系统
- 本申请公开了一种基于555定时器的便池智能冲水系统，包括：液位检测模块、电容检测模块、555定时器多谐振荡电路、控制模块、无线传输模块、上位机、执行模块；液位检测模块将便池水箱中液位转换为电阻接入555定时器多谐振荡电路...
- 周晓彦宋慕来
- 文献传递
- 一种智能家居系统
- 本实用新型公开了一种智能家居系统，包括移动通讯终端、无线传输模块、处理器模块、传感器模块、开关电路模块、多个受控设备；移动通讯终端通过无线传输模块与处理器模块连接；处理器模块与传感器模块连接，其输出端通过开关电路模块分别...
- 周晓彦嵇福高安星星黄杰朱节中
- 文献传递
- 一种内置折叠腕托的键盘
- 本实用新型公开一种内置折叠腕托的键盘，属于电脑配件技术领域，包括键盘主体，所述键盘主体的底部设有放置槽，所述放置槽的外侧壁上对称设有两个安装槽，所述安装槽内设有轴承，所述安装槽通过轴承连接有腕托，所述腕托可通过轴承的转动...
- 陈子昂周晓彦
- 一种热水器控制器
- 本实用新型涉及一种热水器控制器，与加热电路以及电源电路连接，包括中央处理单元，传感模块，显示电路，报警电路，继电器控制电路以及遥控电路，所述中央处理单元分别与所述传感模块，显示电路，报警电路，继电器控制电路以及遥控电路通...
- 张秀再梅永周晓彦陈金立刘雪尘
- 文献传递
- 自适应非凸稀疏正则化下自适应光学系统加性噪声的去除被引量：3
- 2017年
- 自适应光学系统可以实时测量并校正波前信息,但是系统中大量的噪声严重影响了系统的探测精度.自适应光学系统中一般为加性噪声,本文提出一种全新的变分处理模型去除加性噪声,该模型采用自适应非凸正则项.非凸正则项在保持图像细节上较凸正则项具有更好的效果,能更好地保持点源目标的完整性.另外,根据不同区域的噪声水平自适应地构建正则化参数,使不同区域的像素点受到不同程度的噪声抑制,可以更好地保持目标的边缘细节.在算法实现上,为了解决非凸正则项收敛性较差的缺陷,采用分裂Bregman算法及增广拉格朗日对偶算法进行计算.实验及数值仿真结果都表明,该方法能够较好地去除系统中的加性噪声,且光斑信号保存得较为完整,处理后的质心探测精度及信噪比较高.
- 张艳艳陈苏婷葛俊祥万发雨梅永周晓彦
- 关键词：自适应光学加性噪声自适应正则化非凸
- 一种智能净化空气绿墙
- 本实用新型公开了一种智能净化空气绿墙，包括主体支架，所述支架由前往后共分为绿植层、反应层和净化层，所述支架外侧安装有温湿度传感器、PM2.5传感器和甲醛半导体传感器，所述绿植层由上往下设有数个夹层，所述夹层上放置数排绿植...
- 周晓彦丛志军章佩成张虎森田毓
- 文献传递
- 一种基于目标适应子空间学习的跨库语音情感识别方法
- 本发明公开了一种基于目标适应子空间学习的跨库语音情感识别方法。首先，分别提取源数据库和目标数据库中语音样本的特征；其次，采用提取到的特征训练目标适应子空间学习模型，该模型的目标在于寻找一个投影空间使得目标数据库中的语音样...
- 周晓彦陈秀珍张艳艳徐华南沈锦叶
- 文献传递
- 一种基于多特征融合和组合模型的鸟声识别方法
- 本发明公开了一种基于多特征融合和组合模型的鸟声识别方法，包括：对读取的原始鸟声音频进行预处理，包括预加重和分帧加窗；提取鸟声的梅尔倒谱系数、梅尔滤波后的能量系数、短时过零率和短时频谱质心四种特征，分别归一化后进行纵向拼接...
- 周晓彦欧昀李大鹏刘文强
- 基于偏最小二乘回归的人脸身份和表情同步识别方法被引量：2
- 2009年
- 将偏最小二乘回归方法用于人脸身份和表情的同步识别。首先,对每幅人脸图像进行脸部特征提取以及相应的语义特征定义。在脸部特征提取方面,从每幅图像中标定出若干脸部关键点位置,并提取图像在该关键点处的Gabor小波系数(Gabor特征)以及关键点的坐标值(几何特征),作为该图像的输入特征。语义特征则定义为该人脸图像所属的表情类别信息以及所对应的人脸身份信息。其次,利用核主成分分析(KPCA)方法对脸部Gabor特征和几何特征进行融合,使得输入特征具有更好的识别特性;最后,运用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立脸部特征和语义特征之间的关系模型,并运用此模型对某一测试人脸图像进行表情和身份的同步识别。通过在JAFFE国际表情数据库和AR人脸数据库上的对比实验,证实了所提方法的有效性。
- 周晓彦郑文明赵力邹采荣
- 关键词：偏最小二乘回归人脸识别面部表情识别
- 基于测量的量子图像识别研究被引量：4
- 2017年
- 目前,已有的量子相似度比较算法:1)逐个比较图像对应位置的像素值;2)将两幅图像分别用量子态表示,再将两幅图像进行连接(意味着将两个量子态连接成一个态),再进行相关的量子操作。所提出的比较算法,是在不连接图像的基础上,将图像用量子态表示,进行控制交换(c-Swap)操作,再进行量子测量,根据测量结果判断两幅图像的相似度。将所提的量子相似度比较算法应用到量子手势识别中,实验结果表明所提算法在识别问题上具有可行性。在经典领域中,手势识别的流程比较复杂。而在量子领域中,无需提取手势的颜色、纹理、特征等步骤,直接可以将手势进行二值化表示,再根据所提的图像相似度算法来实现手势识别。
- 周晓彦安星星王珂嵇福高
- 关键词：量子测量
