刘保利
- 作品数：10 被引量：33H指数：4
- 供职机构：空军工程大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于灰度共生矩阵纹理特征的SAR图像分割被引量：11
- 2008年
- 同时考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,建立多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法用于一些高分辨SAR图像,其分割精度及分割边缘的平滑度均优于基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割。
- 刘保利田铮
- 关键词：灰度共生矩阵SAR图像纹理分割
- 基于神经网络和社区发现的高维数据推荐系统被引量：3
- 2020年
- 由于评分矩阵存在稀疏性问题和冷启动问题,传统的推荐系统大多通过分析上下文环境来增强推荐系统的性能,导致计算复杂度提高,并影响推荐的准确率。针对这种情况,提出基于神经网络和社区发现的高维数据推荐系统。利用神经网络识别影响力大的上下文维度,提高预测的准确率;设计社区检测算法将用户分组,降低数据维度并解决稀疏性问题;采用张量模型处理包含丰富附加信息的用户评分矩阵,根据张量值预测用户对项目的偏好。仿真实验结果表明,该系统有效地提高了高维数据推荐系统的性能。
- 唐新宇张新政刘保利
- 关键词：推荐系统神经网络奇异值分解
- 基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割被引量：2
- 2007年
- 为了提高SAR图像分割精度,提出在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,同时考虑SAR图像像素间空间分布特征和局部灰度均值和方差等统计量给出多分辨双Markov框架下的GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及对应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。实验结果表明该方法用于一些高分辨SAR图像,与基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,在分割精度上能降低分割时的错分率。
- 刘保利田铮丁明涛
- 关键词：SAR图像灰度共生矩阵纹理分割
- 智能吸尘器行走遍历方式研究被引量：1
- 2008年
- 针对大部分智能吸尘器吸尘遍历的算法复杂和遍历效果不佳的问题,提出了以参照物相对定位的方式来确定智能吸尘器在房间的相对位置,以极坐标的形式实现在房间的100%遍历行走吸尘,实验采用超声波测距的方式实现智能吸尘器的相对位置确定。结果表明,此方法简洁高效地实现了智能吸尘器在房间的吸尘遍历,同时也提高了智能吸尘器的避障能力。
- 刘保利何孟良
- 关键词：智能吸尘器遍历超声波避障
- 一种基于纹理特征融合的SAR图像分割方法
- 2011年
- 在由若干灰度共生矩阵纹理统计量进行特征融合后所生成的图像上,定义多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法既利用了像素的灰度信息,也利用了像素的空间位置信息,削弱了斑点噪声对分割的影响。实验表明对于一些高分辨SAR图像,该方法与单纯基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,分割精度得以提高。
- 刘保利赵宗涛
- 关键词：灰度共生矩阵纹理分割
- 基于遗传算法的SAR图像多尺度分割被引量：5
- 2008年
- 基于最大期望(EM)算法与遗传算法(GA),提出一种有效的多尺度SAR图像无监督分割方法。该方法首先利用混合多尺度自回归(MMAR)模型描述SAR图像中由于雷达斑点所引起的不同尺度和同一尺度内像素之间的统计相依性;然后将GA与EM结合给出MMAR模型的参数估计算法。这种算法利用最小描述长度(MDL)准则,能够选择模型的分量数;最后利用Bayes分类器实现图像的分割。该方法集遗传算法和EM算法的优点,对初始值有较少的敏感性,避免局部最优解,提高了分割精度。实验结果表明GA-EM方法优于EM算法。
- 刘保利
- 关键词：最大期望算法遗传算法SAR图像分割
- 有效的SAR图像多尺度分类算法被引量：4
- 2008年
- 为提高分类精度,提出一种基于最大期望(EM)与遗传(GA)算法的多尺度SAR图像无监督分类方法。利用多尺度自回归(MAR)模型描述SAR图像中不同尺度之间的统计相依性,提取多尺度特征。应用混合模型描述多尺度特征,并将GA算法与EM算法相结合给出混合模型的参数估计算法,利用最小描述长度(MDL)准则选择模型的分量数。最后使用Bayes分类器实现了图像的分类与分割。该方法集EM算法和GA算法结合后的优点,对设定初值有较少的敏感性,因而避免了局部最优解。应用于SAR图像的实验表明,在分割精度上GA-EM方法优于MAR模型的算法。
- 刘保利
- 关键词：多尺度混合模型BAYES分类器SAR图像分类
- 小波域隐Markov树模型的图像去噪快速算法被引量：4
- 2004年
- 小波域隐Markov树模型(HiddenMarkovTreeModel,简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征,但模型训练算法计算量大。文中以图像去噪为应用背景,提出了基于HMT粗分类的多树训练算法。该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT,对小波系数进行粗分类,在此基础上,不同类别的小波系数被分别建模,并将粗分类HMT的参数作为最终模型训练的初始化参数,从而提高了模型的精度,同时减小了训练算法的计算量。对于含复杂场景或纹理的图像,提出了基于方差粗分类的训练算法,也能有效地提高模型精度。对自然图像和SAR图像的去噪实验表明,采用粗分类训练算法的HMT去噪模型的去噪效果在客观指标上优于现有的HMT去噪模型。
- 郭小卫田铮刘保利
- 关键词：小波变换图像去噪粗分类
- 字典学习优化判别性降维的鲁棒人脸识别
- 2014年
- 针对现有的人脸识别算法由于光照、表情、姿态、面部遮挡等变化而严重影响识别性能的问题,提出了基于字典学习优化判别性降维的鲁棒人脸识别算法。首先,利用经典的特征提取算法PCA初始化降维投影矩阵;然后,计算字典和系数,通过联合降维与字典学习使得投影矩阵和字典更好地相互拟合;最后,利用迭代算法输出字典和投影矩阵,并利用经l2-范数正则化的分类器完成人脸的识别。在扩展YaleB、AR及一个户外人脸数据库上的实验验证了本文算法的有效性及鲁棒性,实验结果表明,相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。
- 唐新宇刘保利
- 关键词：字典学习
- 基于伪码测距高度表实现高精度测量的方法被引量：3
- 2008年
- 针对伪码测距高度表增大测高范围和提高测量精度矛盾的情况,给出了一种在提高伪码测距高度表的测高精度时不影响测高范围的方法,并利用现行电子元器件的精确和高速处理能力来实现;该方法引入频率为伪随机序列码元频率的M倍的脉冲序列,通过对其单个脉冲的增减,得到本地伪码与接收伪码在码片内的准确延时,从而提高高度的测量精度;仿真结果表明,使用FPGA实现此方法既能满足高度表提高测量精度的要求,同时也满足测高范围大的要求。
- 刘保利何孟良肖旭
- 关键词：高度表测距精度脉冲伪随机序列FPGA
