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用于视频压缩的三步法并行硬件实现被引量：2: 2002年; 根据三步搜索法的特点 ,研究了运动估计的实现结构 ,提出了一种基于并行结构的三步搜索算法实现方法 .在该方法中采取了数据复用的原则 ,减少了读取存储器数据的次数 ,极大地减少了I/O端口数目 ,使硬件实现变得简单易行 ,且处理速度比传统结构的高一倍 .; 初秀琴李玉山徐善锋; 关键词：视频压缩三步搜索体系结构数据复用

基于WT-2DICA与改进Fisher算法的人脸识别: 2008年; 小波变换与二维独立元分析(WT-2DICA)能有效提取人脸图像的高阶统计信息,但不能很好地识别受污损的人脸图像。改进Fisher算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题。该文结合2种算法的优点,融合改进Fisher算法的最佳投影方向与WT-2DICA算法的独立基子空间,获得了融合投影方向。实验结果表明,该融合算法具有较好的分类性能。; 甘俊英李春芝; 关键词：分类器融合人脸识别

基于小波变换的二维独立元在人脸识别中应用被引量：18: 2007年; 针对二维主元分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)和独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)的特点,给出了二维独立元分析(Two-Dimensional Independent Component Analysis,2DICA)的概念。在2DICA算法的基础上,提出了基于小波变换(Wavelet-Transform,WT)的2DICA(Wavelet-Transform and Two-Dimensional Independent Component Analysis,WT-2DICA)人脸识别算法。首先,利用小波变换将原始图像的高频分量和低频分量进行不同程度的分离,并忽略高频分量,获得原始图像的基本特征;然后,利用2DICA算法求得投影特征;最后依据最近邻法则完成人脸识别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)与Yale人脸数据库的实验结果表明,WT-2DICA算法正确识别率高于2DPCA算法与2DICA算法,是一种有效的人脸识别方法。; 甘俊英李春芝; 关键词：人脸识别二维主元分析小波变换独立元分析

一种基于粗糙度估计的红外小目标检测算法被引量：1: 2002年; 根据红外图像的特点 ,提出了一种基于红外图像背景粗糙度的自适应小目标检测快速算法 .该算法首先通过对背景的粗糙度的估计来自适应调节LOG算子的两个关键参数 :高斯分布因子σ及强度因子k的值 .用经过参数调整后的LOG算子进行边缘检测 ,检测出目标的大致轮廓 ,根据目标轮廓定出目标的中心点 (即种子点 ) ,然后由中心点开始进行区域生长 ,最后得到比较理想的目标分割图像 .实验结果表明了该算法的有效性及实用性 .; 肖利平陶文兵田金文黄中非; 关键词：边缘检测 LOG算子红外图像

二维主元分析在人脸识别中的应用研究被引量：28: 2006年; 结合二维主元分析(two-dimensionalprincipalcomponentanalysis,2DPCA)的特点,将2DPCA算法用于人脸识别。它与主元分析(principalcomponentanalysis,PCA)的不同之处在于,2DPCA算法以图像矩阵为分析对象;而PCA算法以图像的一维向量为分析对象。2DPCA算法是直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。而PCA算法需对原始图像矩阵先降维、再将降维矩阵转换成列向量,然后构造图像的协方差矩阵。为了测试和评估2DPCA算法的性能,在ORL(olivettiresearchlaboratory)与Yale人脸数据库上进行了实验,结果表明,2DPCA算法用于人脸识别的正确识别率高于PCA算法。同时,也显示了2DPCA算法在特征提取方面比PCA算法更有效。; 何国辉甘俊英; 关键词：主元分析二维主元分析人脸识别特征提取模式识别

信息融合中重要性测度的区间估计被引量：2: 1999年; 在现代信息融合中，各个信源之间的相关性使得已不能再用简单的加权平均线性模型来描述，而需要采用非线性模型描述．文中针对基于Ｓｕｇｅｎｏ积分的非线性模型，提出了一种对重要性测度进行估计的方法，该方法仅需比较运算，简便有效，特别适合于有大量信源的大型信息融合系统和实时获得信源证据度信息情况的场合，并指出证据度信息中仅包含重要性测度的区间估计信息，未含有其点估计信息．最后还给出了估计的例子．; 张军英; 关键词：信息融合

基于H.264的流媒体服务器的设计和实现被引量：3: 2008年; H.264具有比较高的编码效率和良好的网络适应性,非常适合于流媒体应用。本文设计并实现了支持H.264格式文件(包括RTP格式和Annex B格式)实时传输的流媒体服务器,此服务器实现了RTSP/RTP/RTCP协议,实验测试表明,系统运行正常,可以满足视频点播的要求。; 魏于涛刘琚李善彬; 关键词：流媒体 H.264

基于对角DCT与2DPCA算法的人脸识别被引量：9: 2007年; 提出了一种对角离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)和二维主元分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)相结合的人脸识别方法。该算法首先将人脸图像转换成对角图像,同时利用DCT压缩并重建人脸图像;然后通过2DPCA进行特征提取得到人脸识别特征;最后运用最近邻分类器进行识别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)、受污损ORL及Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性。; 甘俊英高建虎李春芝; 关键词：离散余弦变换二维主元分析图像重建人脸识别

小波包分解在虹膜识别中的应用被引量：5: 2006年; 小波包分解是从小波变换延伸而来的一种更精细的信号分析算法,具有分析高频特征信息的优势。文中结合小波包分解的特点,提出了一种基于小波包分解的虹膜识别算法。该算法首先对虹膜图像实行分窗小波包分解,并对各窗口的子带图像作筛选处理;然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像作进一步的特征提取和压缩,得到虹膜识别特征;最后利用加权欧氏距离分类器进行识别。实验结果表明了该算法的有效性。; 甘俊英梁宇; 关键词：虹膜识别小波包分解生物特征识别

人脸与虹膜特征层融合模型的研究被引量：19: 2007年; 多生物特征的融合与识别可提高身份识别系统的整体性能.本文在研究特征层融合的基础上,结合二维Fisher线性判别分析(2-Dimensional Fisher Linear Discriminant Analysis,2DFLD),提出了一种人脸与虹膜特征融合与识别模型.首先,对人脸图像与虹膜图像分别进行压缩降维处理,得到相应的初始特征矩阵.然后将人脸与虹膜的初始特征矩阵进行组合,获得组合特征矩阵.同时,利用2DFLD算法对组合特征矩阵进行融合,获得了人脸与虹膜的融合特征.最后运用最小距离分类器进行识别.基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库和CASIA(Chinese Academy ofSciences,Institute of Automation)虹膜数据库的实验结果表明,该模型实现了特征层融合,不仅克服了"小样本"效应,而且有效提高了身份识别的正确识别率,为多生物特征身份识别提供了一种有效模型.; 何国辉甘俊英李春芝高建虎; 关键词：多生物特征识别人脸识别虹膜识别

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