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反对称双正交小波应用于多尺度边缘提取的研究
被引量：
107
1
作者
魏海
沈兰荪
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期313-316,共4页
本文对反对称双正交小波所具有的多尺度边缘提取能力进行了理论分析 ,提出了一种反对称双正交小波变换域内的多尺度边缘提取算法 ,并通过实验进行了验证 .
关键词
多尺度边缘检测提取
小波
变换
反对称双正交小波
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职称材料
基于反对称双正交小波分解系数的模极大值的信号快速重构
被引量：
2
2
作者
磨国瑞
彭进业
+1 位作者
磨少清
谢明华
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期1860-1863,共4页
因为反对称双正交小波具有近似微分算子性质,该文用它对信号作无下采样(Un-decimated)的小波变换,以此获得信号在各尺度下与信号的"边缘"点相对应的局部模极大值。在只保留这些局部模极大值(即边缘)点信息的条件下,利用高斯...
因为反对称双正交小波具有近似微分算子性质,该文用它对信号作无下采样(Un-decimated)的小波变换,以此获得信号在各尺度下与信号的"边缘"点相对应的局部模极大值。在只保留这些局部模极大值(即边缘)点信息的条件下,利用高斯函数直接拟合各级小波系数,然后再作小波逆变换就可恢复原信号。实验表明,与现有的采用二进小波变换的方法比较,该方法更加简便快捷。
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关键词
反对称双正交小波
模极大值
拟合
信号重构
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职称材料
基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法
被引量：
2
3
作者
赵武锋
严晓浪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期590-592,617,共4页
为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效...
为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强的鲁棒性.采用了分类性能优越的支持向量机技术,提高了泛化能力.并在Yale人脸数据库上与归一化原始数据、小波处理后数据进行了仿真比较,实验数据显示,不论使用主分量分析(PCA)还是线性鉴别分析(LDA)降维,在相同的维数条件下,新方法的识别性能都优于其他方法.
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关键词
反对称双正交小波
支持向量机
线性鉴别分析
主成分分析
多尺度梯度角
非负矩阵分解
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职称材料
题名
反对称双正交小波应用于多尺度边缘提取的研究
被引量：
107
1
作者
魏海
沈兰荪
机构
北京工业大学信号与信息处理研究室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期313-316,共4页
基金
国家 8 63计划项目 (No .2 0 0 1AA1 2 1 0 61 )
国家自然科学基金项目 (No .60 1 72 0 4 5)
文摘
本文对反对称双正交小波所具有的多尺度边缘提取能力进行了理论分析 ,提出了一种反对称双正交小波变换域内的多尺度边缘提取算法 ,并通过实验进行了验证 .
关键词
多尺度边缘检测提取
小波
变换
反对称双正交小波
Keywords
Wavelet transforms
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于反对称双正交小波分解系数的模极大值的信号快速重构
被引量：
2
2
作者
磨国瑞
彭进业
磨少清
谢明华
机构
西北大学信息科学与技术学院
广西民族学院电子与通信工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期1860-1863,共4页
基金
国家自然科学基金(6027132)
陕西省教育厅专项项目(04JK258)资助课题
文摘
因为反对称双正交小波具有近似微分算子性质,该文用它对信号作无下采样(Un-decimated)的小波变换,以此获得信号在各尺度下与信号的"边缘"点相对应的局部模极大值。在只保留这些局部模极大值(即边缘)点信息的条件下,利用高斯函数直接拟合各级小波系数,然后再作小波逆变换就可恢复原信号。实验表明,与现有的采用二进小波变换的方法比较,该方法更加简便快捷。
关键词
反对称双正交小波
模极大值
拟合
信号重构
Keywords
Aanti-Symmetrical Biorthogonal Wavelets（ASBW）
Modulus maxima
Fitting
Signal reconstruction
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法
被引量：
2
3
作者
赵武锋
严晓浪
机构
浙江大学超大规模集成电路设计研究所
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期590-592,617,共4页
文摘
为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强的鲁棒性.采用了分类性能优越的支持向量机技术,提高了泛化能力.并在Yale人脸数据库上与归一化原始数据、小波处理后数据进行了仿真比较,实验数据显示,不论使用主分量分析(PCA)还是线性鉴别分析(LDA)降维,在相同的维数条件下,新方法的识别性能都优于其他方法.
关键词
反对称双正交小波
支持向量机
线性鉴别分析
主成分分析
多尺度梯度角
非负矩阵分解
Keywords
anti symmetrical biorthogonal wavelet （ASBW）
support vector machine （SVM）
linear discriminant analysis （LDA）
principal component analysis （PCA）
multi-scale gradient angle MSGA） non-negative matrix factorization （NMF）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
反对称双正交小波应用于多尺度边缘提取的研究
魏海
沈兰荪
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
107
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于反对称双正交小波分解系数的模极大值的信号快速重构
磨国瑞
彭进业
磨少清
谢明华
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法
赵武锋
严晓浪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
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职称材料
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