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多特征融合的AdaBoost快速训练人脸检测算法被引量：1: 2015年; 为了提高人脸检测分类器的训练速度及人脸检测的速度与性能,提出一种基于多特征融合的AdaBoost快速训练人脸检测算法.首先介绍三种特征:Haar-like特征、三角积分特征、基于形态学梯度的边缘方位场特征.接着,给出多特征相融合的AdaBoost快速训练人脸检测算法.实验结果表明提出的算法可以减少人脸检测分类器的训练时间,能够提高人脸检测的速度和性能.; 栾方军郭耸宋晓宇; 关键词：人脸检测多特征融合 ADABOOST

基于切线段匹配的快速圆弧检测算法被引量：3: 2016年; 针对目前工程图纸矢量化过程中圆弧检测准确率不高、检测时间过长等问题,提出一种基于切线段匹配的快速圆弧检测算法。首先,该方法找出可能位于圆外边界上八方向(0,π/4,π/2,…,7π/4)与圆相切的线段,并记录在切线集合中;然后,对已找到的切线段进行两两配对,估算圆心半径范围,得到候选圆集合;最后,对获取的候选圆集合进行数据合并,对合并后的每一个候选圆进行跟踪检测,最终确定它是一个圆还是一个弧。在切线段寻找过程中进行匹配,对已确定为圆的候选圆,在切线段集合中去除与该圆相对应切线段,有效减少了匹配次数。在对比实验中,所提算法的平均识别率达到了97.250%,平均检测时间为12.290 s,比随机抽样一致性(RANSAC)算法和有效投票算法(EVM)的平均识别率更高,平均检测时间更短。实验结果表明,所提算法能够有效地对低噪声图像中弧长大于1/8圆周长的圆弧进行检测,同时能提高检测准确率、缩短检测时间。; 王永会李昱鑫郭耸袁帅; 关键词：扫描线

基于随机方法的AFM探针位置最优估算研究被引量：2: 2017年; 由于受到驱动器PZT(Pb Zr Ti O3)非线性、系统温漂与其他不确定因素的影响,原子力显微镜(AFM)探针在任务空间的位置存在不确定性。这严重影响了AFM探针观测与操作的效率,如何减小探针位置的不确定性,实现AFM探针的精确定位成为亟待解决的问题。针对此问题,提出用概率分布的方式描述探针位置的不确定性,通过建立探针运动模型,结合基于局部扫描的观测模型,采用Kalman滤波对探针位置进行最优估算。针对算法的实现,设计了模型参数标定方案。通过仿真和实验的结果验证了算法的有效性与可行性,实现了探针在任务空间中的精确定位,提高了纳米操作效率。; 袁帅尧晓栾方军郭耸冯吉远; 关键词：KALMAN滤波

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