李光瑞
- 作品数：6 被引量：15H指数：3
- 供职机构：西华大学电气与电子信息学院更多>>
- 发文基金：西华大学研究生创新基金教育部“春晖计划”四川省科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 语音信号压缩感知观测矩阵的对比研究被引量：1
- 2017年
- 在研究语音信号压缩感知时,观测矩阵是数据采样和信号重建的关键。一个好的观测矩阵不但可以使原始语音信号投影到一个低维空间上,而且可以保证该信号不丢失有用的信息,最终通过重构算法实现精确重构。文章比较几种常见的观测矩阵在语音信号压缩重构过程的性能,并对在不同条件下观测矩阵的选取提出建议。实验结果表明:压缩比和帧长是观测矩阵选取的关键因素;在不同的压缩比和帧长下,需要选取不同的观测矩阵,以达到最好的语音重构效果。
- 强策夏凌李光瑞
- 关键词：语音信号压缩感知压缩比帧长
- 基于压缩感知和图像分块的遮挡人脸识别被引量：5
- 2015年
- 针对基于压缩感知的SRC算法对遮挡人脸识别效果不够理想的问题，提出一种先将图像分块再进行识别的方法。将遮挡分散在尽可能少的分块中以降低遮挡对人脸识别的不利影响，从而提高识别率。在AR人脸数据库上的实验结果表明，使用该方法的遮挡人脸识别率可超过80％，显著高于基本SRC算法40％～50％的识别率。
- 张近夏凌李光瑞
- 关键词：压缩感知图像分块
- 压缩感知在人脸识别中的应用和改进被引量：1
- 2014年
- 压缩感知理论的出现,为人脸识别提供新的方法。基于稀疏表示的分类算法(SRC)就是压缩感知在人脸识别中的典型应用。针对SRC算法对遮挡人脸识别效果不佳的情况,提出基于图像分块的SRC算法,当分块方式选择恰当时,该算法可以显著地提高遮挡人脸的识别率。
- 张近黄梅李光瑞
- 关键词：压缩感知人脸识别
- 基于Haar-like矩形特征的交通标志识别被引量：5
- 2014年
- 针对道路交通标志识别系统中的识别精度和识别实时性问题,提出一种基于Haar-like矩形特征的交通标志识别算法。为了提高提取速度,用积分图像先对样本库进行处理,提取Haar-like矩形特征做为特征向量。提取的特征向量因维数过高,应用PCA降维法对数据进行降维。将降维后的特征向量用来对支持向量机训练。实验结果表明,Harr-like矩形特征向量具有形式简单,计算速度快等优点。在小样本的目标识别中,利用SVM进行分类识别,取得很好的识别效果,并在识别耗时上有所优化。
- 李光瑞蔡安东黄梅
- 关键词：交通标志识别SVM
- 自然场景下道路交通标志检测与识别的研究
- 随着当今社会城镇化进程的快速推进以及私家车的比例直线上升，道路交通问题已经成为一个社会问题。在信息时代，利用智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）来解决交通问题已经成为...
- 李光瑞
- 关键词：道路交通标志自然场景
- 基于颜色特征和SVM的交通标志检测被引量：3
- 2016年
- 为提高道路交通标志识别系统的实时性和准确度,提出一种改进的RGB空间颜色检测和SVM相结合的交通标志检测算法。首先使用直方图均衡化和Gabor滤波相结合的方法进行图像增强,突出目标颜色;然后使用改进的RGB空间颜色检测方法初步提取并切割出候选标志区域;最后使用HOG特征训练SVM分类器,对候选标志进行精确检测并判断其形状。在检测精度和检测用时2方面进行对比试验,其结果表明,本文算法的检测用时较短,误检率和错检率都较低。该算法能对亮度较低的图像进行有效处理,对旋转、部分遮挡等多种情况也有较优的稳定性和准确性,适用于复杂背景下的标志检测。
- 李光瑞夏凌杜健强策
- 关键词：交通标志检测直方图均衡化GABOR滤波SVM分类器
