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一种改进的k-means聚类视觉词典构造方法被引量：8: 2012年; 传统词袋(bag of words,BoW)模型在构造视觉词典时一般采用k-means聚类方法实现,但k-means聚类方法的性能在很大程度上依赖于初始点的选择,从而导致生成的视觉词典鲁棒性较差,此外,每次迭代都要计算数据点与中心点的距离,计算复杂度高。针对上述问题,提出了一种改进的k-means聚类视觉词典构造方法,该方法首先对初始值的选取进行了优化,克服了随机选取初始值对聚类性能的影响,其次基于三角形不等式对计算进行了简化,使生成的视觉词典更加稳定,计算复杂度更低,最后引入权值分布对图像进行基于视觉词典的表示,并将基于改进的视觉词典的词袋模型应用于图像分类,提高了分类性能。通过在Caltech 101和Caltech 256两个数据库进行实验,验证了本文方法的有效性,并分析了词典库大小对分类性能的影响。从实验结果可以看出,采用本文方法所得到的分类正确率提高了5%～8%。; 赵春晖王莹Masahide Kaneko; 关键词：K-MEANS聚类图像分类

基于频率响应屏蔽的窄过渡带信道化接收机被引量：10: 2015年; 针对信道数目增加和过渡带要求过窄带来的原型滤波器设计复杂度过高的问题,提出了一种新的窄过渡带信道化滤波器组设计方法。利用频率响应屏蔽技术(FRM),对原型半带滤波器进行插值得到窄过渡带,对原型屏蔽滤波器进行频谱搬移生成上、下支路屏蔽滤波器,对上、下支路合并得到窄过渡带滤波器,利用滤波器调制、多相滤波和相邻频带合并得到窄过渡带的滤波器组。最后通过Matlab进行8信道的设计实例验证了此结构的有效性。; 陈涛王莹刘勇吴迪刘鲁涛; 关键词：信息处理技术信道化滤波器组接收机

被动雷达目标的极化方式识别: 2013年; 为了有效的对被动雷达目标进行识别,提出利用极化方式差异性进行被动雷达目标识别的方法。分析了不同极化方式雷达波的表征方式,提出了变极化接收识别方法,利用虚拟变极化接收技术分析其瞬时极化方向并根据其一二阶差分特性进行极化方式判断。根据不同极化方式雷达波的时域特性,提出基于最小幅度输出准则和基于幅度比和相位差联合判断的极化识别方法。仿真分析表明后两种方法的效果突出,可行性高。; 陈涛刘勇王莹刘鲁涛; 关键词：极化识别虚拟极化

合成孔径声呐目标成像算法研究被引量：1: 2010年; 研究了合成孔径声呐成像处理算法,重点研究了距离多普勒算法和Chirp Scaling算法,分别对两种算法进行了点目标成像的仿真实验,给出了相应的实验结果,通过对两种算法进行比较,寻求较低的复杂度、较高分辨率的合成孔径声呐成像算法。在应用距离多普勒算法的基础上建立了水下目标快速成像仿真模型,给出了基于Visual C++环境水下目标(水雷、鱼雷和潜艇)快速成像的仿真实验结果,从而以较高的效率实现对复杂目标的仿真成像。; 王莹赵春晖; 关键词：合成孔径声呐距离多普勒成像算法

一种基于词袋模型的图像优化分类方法被引量：22: 2012年; 该文应用词袋模型对图像进行分类,并针对传统词袋模型存在的不足进行改进,提出了一种基于兴趣区域(Region Of Interest,ROI)提取以及金字塔匹配原理的优化方法。首先对训练图像进行ROI提取,对得到的ROI区域进行密集尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)特征的抽取和描述并生成视觉词典,由此产生的视觉词典更能精确的描述图像的特征,且能够抵抗多变的位置信息及背景信息的影响。其次应用金字塔匹配原理对图像进行基于视觉词典的直方图表示,代入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行分类。通过对Caltech 101和Caltech 256两个数据库进行实验,结果表明该方法较传统方法提高了分类的正确率,且能够在训练图像较少的情况下达到良好的分类效果。最后通过与现有同类方法的比较验证了该方法的优越性。; 赵春晖王莹Masahide KANEKO; 关键词：图像分类

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王莹