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题名基于GA的2DPCA在人脸识别中的应用
被引量：4
- 1
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作者
孙瑞霞
汪亚明
黄文清
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机构
浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第10期2398-2400,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(60473038)
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文摘
采用基于遗传算法(GA)的二维主成分分析法(2DPCA)进行人脸识别。2DPCA直接以二维图像矩阵为研究对象,以其协方差矩阵的特征向量为投影轴进行特征提取。为了达到识别时的信息最优,将遗传算法融入2DPCA,对协方差矩阵的特征向量进行优化选择得到最优投影轴,并在此基础上提取特征。最后在MIT人脸数据库上进行实验,表明识别率和速度均高于单纯使用2DPCA的方法。
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关键词
人脸识别
二维主成分分析法
遗传算法
特征提取
特征选择
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Keywords
face recognition
2DPCA
genetic algorithm
feature extraction
feature selection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名二维矢量数字地图的零水印算法
被引量：14
- 2
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作者
张佐理
孙树森
汪亚明
郑可飚
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机构
浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心
浙江理工大学信息电子学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第6期1473-1475,1479,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60773204)
浙江理工大学科研启动基金项目(0604304-Y)
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文摘
提出了一种新的二维矢量数字地图的零水印算法。该算法选择矢量地图的顶点作为重要特征,把地图按坐标进行平均分块并统计各个分块中的顶点个数,利用变换与加密构造出标志版权信息的水印图。由于该算法不对原始地图数据进行任何修改,这使得传统水印算法的稳健性、安全性和不可感知性之间的矛盾用这种特殊的方法得到了很好的解决。实验结果表明,该零水印算法能够抵抗多种常见的攻击,可以用来对矢量数字地图进行版权保护。
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关键词
矢量地图
零水印
顶点
版权保护
DXF文件
-
Keywords
vector map
zero-watermark
vertex
copyright protection
DXF file
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于离散高斯滤波器的纺织品图像增强
被引量：9
- 3
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作者
包晓敏
张云华
汪亚明
罗一平
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机构
浙江理工大学计算机视觉与模式识别中心
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期121-123,共3页
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文摘
在纺织品中,常需要对织物纹理等性能进行分析。基于计算机视觉技术的纺织品分析,对提取的织物图像要进行图像预处理,增强图像,为后续分析提供有效数据。采用不同模板的均值滤波器和高斯滤波器来增强图像。由实验得出高斯滤波器去除常见的高斯噪声效果好,但模板并不是越大越好,模板尺寸约为9×9时的滤波效果较好。
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关键词
模板
均值滤波器
高斯滤波器
噪声
-
Keywords
template
mean filter
ganssian filter
noise
-
分类号
TS101.1
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名基于贝叶斯决策及半监督聚类的织物图像分割
被引量：10
- 4
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作者
包晓敏
彭霄
汪亚明
曹作宝
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机构
浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期125-128,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60873020)
浙江省自然科学基金资助项目(Y107124
Z1080702)
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文摘
为提高纺织CAD技术,依据半监督聚类理论,提出一种以最小错误率贝叶斯决策为准则的半监督聚类的织物图像分割算法。这种算法利用有限的人工信息,即在织物图像上点击有限的几个点以标识相应区域之间的关系,从而得到满足用户给定限制的织物图像分割结果。用该算法首先对织物图像进行量化转换处理,而后在贝叶斯模式识别中集成先验的分割信息进行色彩聚类。实验结果表明,该算法用于织物图像分割是可行的。
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关键词
贝叶斯决策
织物图像分割
半监督聚类
最小错误率
-
Keywords
Bayes decision textile image segmentation semi-supervised clustering minimum inaccuracy
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于最大多符号信息熵的织物图像匹配
被引量：3
- 5
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作者
包晓敏
汪亚明
罗一平
许洲
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机构
浙江理工大学计算机视觉与模式识别中心
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期69-71,共3页
-
文摘
为了实现利用机器视觉技术识别织物图案的组成 ,对织物图案进行研究。依据熵函数是一个连续函数 ,且具有极值性 ,将其运用到图像检测与匹配中。把织物图像中的每一点作为单符号信源 ,整幅图像作为多符号信源 ,在织物成品图像上选取和基准样图尺寸大小相同的图像计算信息熵 ,若与样品图的信息熵相等 ,则说明在织物成品图中检测到样图 ,否则没有。实验结果表明该方法在织物图案匹配中是一种实用和成功的方法。
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关键词
信息熵
熵函数
图像
匹配
-
Keywords
information entropy
entropy function
image
matching
-
分类号
TS101.1
[轻工技术与工程—纺织工程]
-
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题名基于PSO算法的图像分割方法
被引量：9
- 6
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作者
董建明
胡觉亮
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机构
浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006年第18期3377-3378,3387,共3页
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基金
浙江省教育厅基金项目(20031165)。
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文摘
针对大多数图像分割方法计算量大、不利于实时处理的缺点,提出用微粒群算法(PSO)优化最小误差分割方法。该方法不但具备最小误差分割法受目标和噪声影响小以及对小图像分割效果好的优点,还克服了遗传算法等加速算法需要预先设定众多运行参数,受目标变化影响大的问题。图像分割的效果和速度得到了提高,性能也更加稳定。实验结果反映了该方法的有效性。
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关键词
微粒群算法
最小误差
图像分割
遗传算法
实时处理
-
Keywords
particle swarm optimization
minimum error
image segmentation
genetic algorithm
real-time system
real-time process
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
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题名基于最小风险贝叶斯决策的织物图像分割
被引量：7
- 7
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作者
包晓敏
汪亚明
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机构
浙江理工大学计算机视觉与模式识别中心
-
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期33-36,共4页
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文摘
为了实现利用机器视觉技术进行织物图像检测,对织物图像的分割进行了研究。依据最小风险贝叶斯决策理论,提出了一种基于最小风险贝叶斯决策的图像分割方法。首先建立图像分割的最小风险贝叶斯决策模型,对灰度级类条件概率密度估计出其符合正态分布的数学期望和方差以及损失函数,再依据最小风险贝叶斯决策理论对图像中的每一像素点进行目标图像和非目标图像的类别判断,从而实现目标图像的提取。实验结果表明,该方法在图像分割中是一种实用和成功的方法。
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关键词
图像分割
贝叶斯决策
损失
风险
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Keywords
image segmentation
Bayes decision
loss
risk
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分类号
TS101.1
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名配光与照明对织物疵点信号特征值的影响
- 8
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作者
罗一平
汪亚明
周平
许建龙
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机构
浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第5期66-69,73,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60473038)
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文摘
为研究配光与照明光照环境对采集织物图像的影响,根据织物的反射特性、光谱特性、颜色饱和特性等光学性质,分析LED、卤钨灯和荧光灯等配光与照明光照环境及参数,用能量、方差、熵、极差和对比度等方法提取织物图像特征值。分析不同光源照明环境条件下织物疵点信号增强的最佳光照参数。实验结果表明,用不同的光源、不同的光照强度对织物疵点信号的增强是不同的,疵点信号的特征值在不同光照度下有明显的响应和差别,由此得到提取疵点信号所需的最佳照度值。
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关键词
疵点检测
配光
照明
光照强度
特征提取
-
Keywords
defect detection
illuminating source
illumination
light intensity
feature extraction
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
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题名基于互相关函数的织物纬档检测
- 9
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作者
包晓敏
汪亚明
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机构
浙江理工大学计算机视觉与模式识别中心
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期39-40,43,共3页
-
文摘
在纺织品的生产中,由于各种不利因素的影响,往往会产生纬档,从而降低织物的品质。在图像的检测中应用随机过程的互相关性,对织物纬档的检测进行了研究,分析了互相关函数值与2幅图像相似性的关系。把模板图像与目标图像中的子图分别看作2个互不相关的随机过程,互相关函数是描述2个随机过程之间的内在联系,其互相关函数的值愈大图像愈相似,否则愈不相似。经验证,实验结果表明是有效的,并可进一步实现纬档定级的数字化。
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关键词
检测
互相关函数
纬档
织物
-
Keywords
detecting
cross correlation function
weft bar
fabric
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分类号
TS101.1
[轻工技术与工程—纺织工程]
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