安徽省高等学校优秀青年人才基金(2012SQRL017ZD) 作品数:12 被引量:54 H指数:4 相关作者: 梁栋 鲍文霞 张成 阎庆 丁娇 更多>> 相关机构: 安徽大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 安徽省自然科学基金 安徽省高等学校优秀青年人才基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
一种步态触觉特征识别算法 被引量:3 2013年 鉴于不同人足底的尺寸和压力分布的不同,提出了一种基于压力中心点距离的步态触觉特征识别算法,通过对足底脚趾区、前脚掌区和后脚掌区的划分及其压力中心点的标记,计算不同区域压力中心点间的欧氏距离以获取相应足底压力的特征表示,从而实现人的身份识别.论文基于该特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对真实数据进行了人的身份识别,实验结果验证了该算法的有效性. 王琨 王年 鲍文霞 苏亮亮关键词:步态 支持向量机 基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法 被引量:5 2013年 针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率. 丁娇 梁栋 阎庆关键词:流形学习 局部线性嵌入 支持向量机 基于D-LLE算法的多特征植物叶片图像识别方法 被引量:23 2015年 为了提高植物叶片图像识别的准确率,提出一种基于差异性值监督局部线性嵌入(D-LLE)算法的多特征植物叶片图像识别方法。该方法提取叶片的颜色、形状和纹理作为叶片多特征,在加权局部线性嵌入(WLLE)算法中引入样本的差异性值构成差异性值监督LLE算法(D-LLE)对叶片高维特征进行降维,在低维空间采用最近邻分类器实现叶片的识别。该方法所用的叶片多特征比单一特征像素值更能描述叶片图像,同时差异性值能够充分挖掘样本的类别信息。基于实拍的叶片图像数据库的实验结果表明,该方法有效提高了叶片的识别精度。 丁娇 梁栋 阎庆关键词:降维 基于DWT-DCT-SVD的鲁棒盲视频水印算法 被引量:1 2015年 为更有效地保护多媒体数据,文中提出了一种基于DWT(discrete wavelet transform)、DCT(discrete cosine transform)与SVD(singular value decomposition)结合的盲视频水印算法.利用视频帧内的R、G通道的颜色差值进行关键帧的快速选取,将关键帧的B分量进行多级离散小波变换,对变换后的子带进行Arnold置乱,将水印嵌入到置乱后的子带奇异值中.当嵌入水印视频受到攻击时,利用彩色图像各颜色通道间像素差值很小和奇异值分解的稳定性,用嵌入水印视频关键帧的G分量代替原始视频关键帧的B分量,实现水印的盲提取.实验结果表明,该算法对噪声、滤波、裁剪、帧置乱、帧平均、MPEG(moving pictures experts group)压缩等攻击具有较好的鲁棒性. 陈玉麟 梁栋 张成 鲍文霞关键词:视频水印 关键帧 奇异值 盲提取 结合无符号Laplace谱特征的触觉步态识别算法 被引量:1 2016年 针对单纯利用压力点分布特征进行触觉步态识别的不足,提出了一种结合无符号Laplace谱特征的动态触觉步态识别算法。利用足底压力数字化场地采集常速、快速和慢速三种情况下的触觉步态数据,生成足底压力分布图像,并根据足底解剖学的结构划分区域;以足底压力图像各区域为节点构造结构图,并采用无符号Laplace矩阵表示;通过对该矩阵进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)获取谱特征,并结合形状特征得到触觉步态特征;选择"一对一"的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)多分类方法,按照人在行走过程中不同的速度分别构造分类器,从而实现动态触觉步态的识别。实验结果表明该识别算法对不同速度样本数据的触觉步态识别正确率都较高。 鲍文霞 梁栋结合亮度序局部特征描述的图匹配算法 2015年 在图匹配问题中基于松弛迭代的方法能否收敛到全局最优解在很大程度上依赖于初始值的估计,针对这个问题,提出了一种结合亮度序局部特征描述的图匹配算法。该算法首先利用Hessian-Affine方法提取图像的特征点及局部特征区域,以特征点作为图的节点并结合特征点的邻近关系构造结构图;其次,根据亮度序约束关系对局部特征区域进行子区域划分,利用改进的中心对称局部二值模式(CS-LBP)获取局部特征描述;最后,将局部特征描述之间的相似性作为图匹配关系矩阵的初始值,通过松弛迭代的方法获取特征点的准确匹配结果。实验结果表明该算法匹配准确率较高。 鲍文霞 胡根生 梁栋 张艳关键词:图匹配 中心对称局部二值模式 基于压缩感知观测值的数字图像水印算法 被引量:12 2013年 根据压缩感知理论具有计算保密性这一特点,提出一种新的基于压缩感知观测值的数字图像水印算法.首先对载体图像进行小波变换,得到稀疏后的小波系数矩阵;然后对小波系数矩阵的不同频率部分,用不同的观测矩阵进行压缩感知,得到压缩后的观测值;再将水印嵌入至小波高频系数部分的观测值中,使用子空间追踪算法恢复稀疏信号,进而通过小波反变换得到加密图像.实验结果表明:该算法具有信息安全性,能满足水印不可见性和鲁棒性要求;相比同类算法,该算法的水印提取过程更加灵活与安全. 魏丰 梁栋 张成 鲍文霞关键词:数字水印 压缩感知 版权保护 信息隐藏 基于Laplace谱结构特征和局部特征的图像分类 2015年 鉴于常规词袋模型中图像局部特征对图像信息表达不全面的特点,提出一种基于图像Laplace谱结构特征与局部特征相结合的图像分类方法.在提取基于图像均匀划分的Laplace谱结构特征后,对图像进行尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,简称SIFT)的抽取及描述;构造基于图像特征的视觉词典;根据视觉词典对图像特征进行量化,得到图像的全局特征直方图表示;构造支持向量机(support vector machine,简称SVM)分类器并进行图像分类.实验验证了该方法对图像进行分类的有效性与可行性. 孙山 梁栋 鲍文霞 张成关键词:图像分类 基于非局部正则化稀疏表示的图像去噪算法 被引量:8 2013年 针对K-奇异值分解(sigular value decomposition,SVD)算法存在的问题,结合结构聚类和字典学习,提出了一种基于非局部正则化稀疏表示的图像去噪算法。首先,利用非局部去噪的思想将结构相似的图像块聚类,每一类图像块单独进行字典学习,增强了字典的自适应性;其次,利用稀疏K-SVD替代传统的K-SVD进行类内字典学习,改善了字典的结构性;最后,引入稀疏系数误差正则项来修正稀疏系数以进一步改善图像的重构效果。实验结果表明,与传统的K-SVD算法相比,该算法能够有效地保持图像的结构信息,并且提升了去噪效果,同时,在不降低图像结构相似度的基础上,峰值信噪比很接近甚至部分好于目前先进的去噪算法。 梁栋 梁昭 鲍文霞 张林 郭存山关键词:结构聚类 字典学习 一种基于余数嵌入的隐写算法 2015年 针对最低有效位嵌入数值的方法存在的缺点,设计一种新的数值嵌入方法——基于余数的嵌入法.该嵌入法根据余数映射表将载体数值的余数修改为某一区域内的随机值,同时修改载体数值的商,使得载体值在嵌入信息前后接近.映射表可自由设计,使得嵌入更加灵活和安全.与此同时,鉴于现有隐写算法多在离散余弦变换域隐藏信息、隐藏区域缺乏可变性的缺点,构造出在小波域内使用余数嵌入法的隐写算法.实验证明,当余数映射表的长度不太大时,该隐写算法具有很好的隐蔽性和安全性. 高原 李新华 韦雄 张启杨关键词:映射表 余数 小波域 隐写