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结合多特征融合和极限学习机的红外图像目标分类方法被引量：2: 2022年; 针对红外图像目标分类问题,提出了结合多特征融合和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、局部二值模式(local binary pattern,LBP)以及尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)三类特征分别描述红外图像中目标的像素分布、局部纹理以及特征点信息。三类特征从不同侧面反映红外图像目标特性,因此具有互为补充的优势。在此基础上,基于多重集典型相关分析(multiset canonical correlations analysis,MCCA)对三类特征进行融合处理,获得统一的特征矢量。融合后的特征不仅继承了原始三类特征的鉴别特性,还有效去除了冗余信息。分类过程中,采用极限学习机作为基础分类器对融合特征矢量进行分类。极限学习机具有参数少、效率高、精度高和稳健性强等显著特点,有利于提高红外目标分类的整体性能。因此,所提出的方法通过结合多特征和极限学习机的优势综合提升了目标识别性能。在实验过程中,采用四类飞机目标的红外图像对所提出方法进行了性能测试。根据与现有几类方法的对比,实验结果证明了提出方法的性能优势。; 王鹏翔张兆基杨怀; 关键词：红外图像多特征融合极限学习机

边缘异常识别下视频图像篡改细节检测: 2024年; 视频图像不同栅格位置或不同压缩区域被合成为篡改图像时会出现特征块效应的差异,改变原视频的关键信息。为了准确识别图像中被篡改的像素点,提出基于边缘异常识别的视频图像篡改检测方法。通过离散余弦变换,将能量全部集中到图像的低频系数内,描述出视频的边缘等细节。利用能量比与频域熵间关系得出图像中能量的可疑度,结合预测掩膜概率图划分出发生篡改的位置区域。利用Sobel边缘检测边缘点,量化边缘点特征判断出边缘是否异常,当出现异常对其跟踪直至目标消失,检测出视频图像中的篡改位置区域。实验结果表明,所提方法能够精准检测出视频图像被篡改位置,且耗时低于1ms,应用优势显著。; 陈烽杨怀; 关键词：篡改检测

浅谈MD5加密算法在网络安全中的应用被引量：14: 2018年; 随着信息化和数字化社会的发展,人们对网络信息安全和保密的重要性认识不断提高,加密算法被广泛应用到WEB程序中。本文基于MD5算法理论,用ASP对MD5算法在WEB程序中的安全应用进行了探讨。; 杨怀宋俊芳王聪华; 关键词：MD5 WEB程序 ASP

非对称图像特征位置误差参数求解校正方法: 2023年; 图像辐射强度值受到大气透过率的影响而发生改变,图像特征易发生几何失真,且特征的畸变于其几何位置具有复杂的非线性关系,导致特征位置误差校正难度较大。为此,提出基于深度学习的图像特征位置误差校正方法。将参数代入到图像灰度插值算法中,不断调整参数值,改善图像因非均匀、非对称造成的特征点模糊现象,提取得到图像的特征点位置。基于此,构建AlexNet学习结构,构建待校正误差图像模型和校正模型。利用牛顿迭代法对校正模型中的各项参数求解校正模型,实现对图像特征位置误差的校正。实验测试结果证明,研究方法的应用损失率在实验迭代次数达15次时降至5%以下,均方根误差始终低于0.8pixel,均方误差在实验迭代次数为50次时降至10-4,说明研究方法可精准求出位置误差值和提高图像精度,校正前后图像间特征拟合程度高。; 杨怀陈烽; 关键词：牛顿迭代法

基于桌面云的高校计算机实验室管理研究被引量：3: 2020年; 随着现代互联网信息技术的不断发展,云计算以及桌面云在高校计算机实验室管理中得到了应用,其对于解决计算机实验室存在的问题有着重要的意义。文章分析了高校计算机实验室管理现象,并立足于桌面云技术,构建了基于桌面云的高校计算机实验室管理系统,以期为高校计算机实验室管理提供新的思路。; 李登科杨怀; 关键词：高校计算机实验室管理

民族类高校实验室建设与管理探索被引量：1: 2016年; 在"互联网+"的大时代背景下,民族类高校实验室的建设和管理也将面临新的机遇和挑战。该文以西藏民族大学为切入点,阐述了民族类高校实验室建设在培养学生动手实践能力、自主创新能力、自主学习能力等方面的重要性和必要性,结合实验建设室与管理方面实施的一系列举措,就如何发挥实验室在教学实践和科研中的作用,提出几点关于实验室建设与管理的思考。; 姚军杨怀; 关键词：实验室

基于三维激光扫描的低照度图像色彩增强方法: 2023年; 为了提高图像画面的清晰度,给用户展示更多细节,提出了基于三维激光扫描的低照度图像色彩增强方法。利用图像直方图分析灰度级,通过直方图处理实现低照度图像对比度增强,使所有灰度区域的均匀布局;通过多维信息算出协方差,利用矩阵构成相关数据,在相邻点实行空间曲面拟合,构建平面图像函数,将连续图像函数变换成离散形式,扫描图像找到相应的行列数,判断点位置获得三维激光图像矩阵。通过实验可知,本方法的图像标准差与实际图像差值仅为0.25,信息熵差值仅为0.1,平均梯差值仅为0.05,表明本方法能够增强低照度图像色彩。; 陈烽王浩杨怀; 关键词：三维激光扫描低照度图像图像特征提取

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杨怀