合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室
- 作品数：71 被引量：472H指数：7
- 相关作者：陈仲海卢鹏王安东王竹萌杨慧更多>>
- 相关机构：中国科学院合肥智能机械研究所厦门大学物理与机电工程学院机电工程系厦门大学物理与机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省优秀青年科技基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信理学更多>>
- 沙蚁复眼建模与仿真
- 沙蚁通过复眼观测到的自然偏振光进行导航,因此对沙蚁复眼结构进行建模与仿真具有重要意义。本文对沙蚁复眼的单眼结构、复眼阵列结构以及基于偏振模式的沙蚁复眼阵列进行建模与仿真,取得了良好的实验效果,并对自然偏振光导航与定位的研...
- 冯文刚高隽任溯吴克伟
- 关键词：传感阵列
- 文献传递
- 基于SOM网络块分类的DCT-SVD数字水印算法
- 不可见性和鲁棒性是用于版权保护的数字水印算法的研究重点.本文结合人类视觉系统特性,利用自组织映射网络对载体图像子块进行特性分类,然后将加密水印DCT域奇异值自适应地嵌入到载体图像子块的DCT域的中频系数中.实验证明,由于...
- 伯梅高隽王晓嘉张旭东
- 关键词：数字水印自组织映射人类视觉系统版权保护
- 文献传递
- 一种CMAC神经网络的直接地址映射被引量：5
- 2004年
- 在研究CMAC网络模型结构和工作原理的基础上,改进了CMAC权值存贮空间地址映射,提出了新的地址映射公式,应用此公式由输入空间直接映射到一个远小于理论值的紧凑地址空间.并仿真对比了已有的一种机械手逆运动学控制系统,仿真实验表明,应用此映射在更少的存贮空间条件下能达到同样的控制性能,便于硬件的实现.
- 路子贇
- 关键词：CMAC神经网络仿真
- Booosting及其在图像理解中应用综述
- Boosting是一种简单实效的分类模型,逐步成为图像理解领域的研究热点。本文系统回顾了Boosting的产生及发展,将Boosting的研究方向概括为模型的改进和应用实践的研究,分别阐述AdaBoost和Boost-b...
- 胡良梅张骏谢昭
- 关键词：BOOSTING图像理解
- 文献传递
- 关于AM记忆样本选择的实验研究
- 将联想记忆网络应用于识别系统,需要解决其学习样本的选择问题。本文着重通过实验研究联想记忆网络学习样本的选择问题,选取交通标志为识别对象,在MATLAB环境下,进行了大量的记忆样本选择实验,最后给出了联想记忆记忆样本选择的...
- 高隽王一先梁栋
- 关键词：联想记忆聚类
- 文献传递
- 图像融合质量评价方法的研究
- 本文在分析现有图像融合质量的主观评价方法和客观评价方法的特点的基础上,讨论了一种通用的、结合主观和客观因素的图像融合质量的评价方法。该方法无需理想图像,同时充分考虑了人类视觉系统的特性。结果表明，该方法的评价结果与主观评...
- 胡良梅高隽何柯峰
- 关键词：图像处理图像融合图像评价
- 文献传递
- 激光三角法综述被引量：191
- 2004年
- 激光三角法属于主动视觉测量方法,是非接触光学测量的重要形式。文章从硬件架构和信号处理两个方面对该方法进行系统性的解释。文章还分析了光学三角法的优点、存在的问题以及相应的当前国内外的研究现状,并对激光三角法的发展趋势作出了预测。
- 王晓嘉高隽王磊
- 关键词：激光三角法非接触测量光电检测
- 遗传算法研究进展综述
- 本文阐述了基本遗传算法(SGA)存在的一些缺陷,从初始群体的产生,交叉变异算子,选择算子及重要参数的选择四个方面总结了国内外相应的改进方法,最后结合这些缺陷介绍了几种改进的遗传算法.
- 许良凤潘孟贤安良
- 关键词：遗传算法适应度早熟选择算子
- 文献传递
- 模糊神经网络分类器的主动学习方法被引量：5
- 2008年
- 针对模糊神经网络分类器设计过程中所遇到的样本采样与标注过程耗时、代价大的问题,提出了一个新颖的模糊神经网络分类器主动学习方法,以最小-最大边界法以及确定样本的不确定性阈值两个新概念为主动样本选择准则,确保选择其中信息量尽可能大的样本进行标注,使得网络设计过程中对未标注样本的标注工作量和时间大为减少.实验结果表明,该方法与模糊神经网络的被动学习模型相比,训练样本数目大为减少,训练时间大大缩短.
- 胡静高隽杨静
- 关键词：主动学习算法模糊神经网络分类器
- 基于同类样本覆盖的BP网络结构设计准则研究被引量：1
- 2007年
- 针对采用反向传播算法的神经网络(Backpropagation:BP)作为实现仿生模式识别理论的工具时所遇到的最佳结构设计问题,提出了一个基于提高仿生模式识别系统性能的BP神经网络结构设计准则。该准则基于无论是在不同类样本点间还是同类样本点间都存在有先验知识这一结论,通过利用同类样本中所蕴含的先验知识对神经网络的结构进行设计,不仅能够确保仿生模式识别过程中的学习过程有效收敛,而且也使得网络结构的设计满足特定任务的要求。交通标识符识别的对比实验结果证明了该设计准则的有效性。
- 胡静王辉徐小红高隽
- 关键词：仿生模式识别神经网络结构设计规范
