浙江省自然科学基金(LY12F02018)
- 作品数：4 被引量：37H指数：4
- 相关作者：蔡竞孙力傅为民黄正谦李吉明更多>>
- 相关机构：浙江警察学院浙江警官职业学院浙江大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金浙江省教育厅科研计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于矩形拟合的LED贴片机元件定位算法被引量：4
- 2014年
- 针对LED贴片机中元件的视觉定位问题,提出了一种基于矩形拟合的元件定位算法。利用大部分LED贴片灯珠为矩形的几何特征,首先根据背景灰度对采集图像进行全局阈值分割;然后以顶点为界将元件轮廓坐标分为四组并做等间隔采样;最后根据矩形相邻两边正交的特性对采样坐标进行矩形拟合实现元件定位的目的。实验表明,该方法具有较高的准确性和较强的鲁棒性,符合高精度贴片机的贴装要求。
- 蔡竞
- 关键词：视觉定位系统最小二乘法
- 时间延迟与超混沌Chen系统相融合的图像加密算法研究被引量：21
- 2013年
- 时间延迟是自然界一种普遍存在的现象,在图像加密中的伪随机序列形成过程中同样存在时间延迟现象。超混沌系统由于它具有良好的伪随机性、轨迹难以预测与分析以及相空间极其复杂等特征,使其非常适用于加密领域。但是在当前利用混沌或超混沌系统对图像进行加密的研究中,都没有考虑时间延迟这一特征,使其产生的混沌序列的自相关性不理想,加密效果不佳,无法反映出加密的实际过程。对此,提出一个时间延迟函数与位置索引置乱方法,采用时间延迟与超混沌Chen系统相结合的加密方法来解决此问题。通过时间延迟函数将时间延迟引入到超混沌Chen系统生成的混沌序列中,得到一组关于时间延迟的超混沌伪随机序列;然后利用位置索引置乱方法对其进行置乱,得到一组新的伪随机序列;并利用该序列对图像进行置乱处理;最后采用密钥流机制对时间延迟的混沌伪随机序列进行量化,并利用密钥流机制处理后的新序列对图像进行扩散加密处理。借助MATLAB仿真软件来验证该算法,结果表明:提出的图像加密新算法具有理想的加密性能,所生成的混沌序列的自相关性系数变化更小,其密钥空间相当大,抗攻击能力大幅度提升。
- 孙力黄正谦傅为民
- 关键词：抗攻击
- 基于光谱特征和纹理特征协同学习的高光谱图像数据分类被引量：8
- 2012年
- 高光谱遥感图像中包含有大量的高维数据,传统的有监督学习算法在对这些数据进行分类时要求获取足够多的有标记样本用于分类器的训练。然而,对高光谱图像中大量的复杂地物像元所属类别进行准确标注通常需要耗费极大的人力。在本文中,我们提出了一种基于半监督学习的光谱和纹理特征协同学习(STF-CT)算法,利用协同学习机制将高光谱图像光谱特征和空间纹理特征这两种不同的特征结合起来,用于小训练样本集下的高光谱图像数据分类问题。STF-CT算法充分利用了高光谱图像的光谱和纹理特征这两个独立视图,构建起一种有效的半监督分类方法,用于提升分类器在小训练样本集情况下的分类精度。实验结果表明该算法在小训练样本集下的高光谱地物分类问题上具有很好的效果。
- 李吉明贾森彭艳斌
- 关键词：高光谱图像半监督学习
- 增量式鉴别非负矩阵分解算法及其在人脸识别中的应用被引量：4
- 2017年
- 针对在线学习的人脸识别效率问题,提出了一种增量式鉴别非负矩阵分解算法。在以往无监督学习模式下的增量式非负矩阵分解算法基础上,利用初始训练样本数据和新增训练样本的类别信息,将同类别训练样本对应的系数向量均值作为初始迭代值,并在类内欧氏距离最小的约束下建立目标泛函,从而获得更具鉴别性的特征并使优化求解时所需迭代次数明显减少。通过在ORL和PIE人脸数据库上的实验验证了该算法收敛速度快、分类精度高,且较批量式算法有更高的效率优势。
- 蔡竞蔡竞郑建炜王万良
- 关键词：人脸识别有监督学习非负矩阵分解
