陈默
- 作品数：29 被引量：192H指数：10
- 供职机构：四川大学电子信息学院图像信息研究所更多>>
- 发文基金：教育部科学技术研究重点项目国家自然科学基金四川省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信一般工业技术自然科学总论更多>>
- 一种基于流形学习重建的脱机手写数字识别算法研究
- 2009年
- 该文针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习重建的手写体数字识别方法.该方法与传统的流行学习识别方法不同,传统的方法是先对待识别模式进行降维,然后再对降维后的特征进行分类识别;本文提出基于重建的LLE算法(简称RLLE).该算法首先分别对每一类字符训练样本进行LLE降维,得到每一类字符降维后的向量.然后将待识别字符分别在每一类字符中进行降维,并依据该降维后的矢量在每一类中对字符进行重建.最后选取重建误差最小的为待识别的所属的类.通过对MINST字库的一系列实验表明该算法具有较高的识别率,同时该方法为手写体数字识别的研究提供了一条有效的新途径.
- 吴炜杨晓敏何小海陈默邓波Xiao-MinXiao-Hai
- 关键词：流形学习手写数字识别手写字符识别手写体数字识别MODELMODEL
- 基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率技术研究被引量：10
- 2009年
- 采用Contourlet变换,对基于学习的人脸图像超分辨率技术进行了研究。为了表示人脸特征,首先建立了Contourlet金字塔,针对Contourlet变换特征存在的不足,采用Contourlet变换的方向滤波器(DFB)对高斯金字塔的一阶和二阶梯度特征进行方向滤波,提取滤波后的特征作为新增加的特征。然后针对人脸的特殊性,在匹配过程中采用对应点进行匹配的方法,既保持了匹配的准确性又加快了匹配速度。最后采用最小欧式距离进行最优匹配的选择,对该距离进行判断,针对不同的距离采用不同的复原方法。实验结果表明,本文算法复原出的超分辨率人脸图像具有更好的视觉效果,更逼真、更接近于原始高分辨率图像。
- 吴炜杨晓敏陈默何小海郑丽贤
- 关键词：CONTOURLET变换
- 基于流形学习的人脸图像超分辨率技术研究被引量：6
- 2009年
- 超分辨率技术是由低分辨率图像复原出高分辨率图像的技术。针对人脸图像进行基于学习的超分辨率技术研究,将流形学习算法融入到超分辨率算法中,并且将其用于人脸图像的超分辨率复原。对流形学习应用于基于学习的超分辨率原理进行了介绍。为了使得人脸图像取得更好的复原效果,对特征提取模板进行改进,使得新的特征提取模板考虑更多的像素之间的相关性,并更好地抑制噪声的影响,保留了更多的特征信息。加入了新的特征(即拉普拉斯特征)。该特征突出的边缘细节,保持了人脸图像鲜明的轮廓和清晰的边缘信息。实验结果表明,算法复原出的人脸图像更接近于真实图像,具有更高的峰值信噪比。
- 吴炜杨晓敏陈默郑丽贤何小海
- 关键词：流形学习局部线性嵌入图像复原峰值信噪比
- 基于计算机视觉的违章停车智能监控系统
- 介绍了违章停车智能监控系统的设计。该系统包括四个固定摄像头和一个旋转摄像头,可同时对四条车道的违章停车现象进行监控,并能通过旋转摄像头对违章的车辆进行抓拍,对抓拍到的违章车辆图像中的车牌进行识别,自动获取车牌号码,作为监...
- 陈默金海善杨锐何小海
- 关键词：智能交通系统目标检测旋转摄像头智能监控系统计算机视觉
- 文献传递
- 基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法被引量：4
- 2010年
- 自动、快速、客观地对岩屑进行分类是录井过程中一个非常重要的问题.以往在现场主要是靠人工经验的方式对各类岩屑的百分含量进行估测.但该方法受人为因素的影响较大.本文针对这个问题,提出基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法.算法采用Tamura纹理特征对不同岩性的岩屑图像进行纹理提取,然后将提取的Tamura纹理特征带入GDA(Generalized Discriminant Aanalysis)分类器进行岩屑的识别.通过对四川某地气田4口井的现场随钻的实验结果表明本文算法识别算法具有较高的识别率,为快速自动岩屑分类提供了一个有效的方法.
- 吴炜杨晓敏苏力思陈默何小海
- 关键词：核方法
- SAR成像系统中的多视处理及多普勒调频斜率的估计被引量：3
- 2005年
- 对SAR图象中纹斑噪声的统计特性进行了详细的数学推导,同时对消除纹斑噪声的成像辅助技术———多视处理进行了深入研究,并利用基于多视处理的子孔径相关算法,对SAR系统的多普勒调频斜率fR进行了估计,将其用于成像,其精度和效果都令人满意.
- 陈默龙建忠何小海阮敏陶德元
- 关键词：合成孔径雷达多视处理
- 一种基于流形学习的手写体数字识别被引量：3
- 2007年
- 针对手写字符识别中由于书写习惯和风格不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习的手写体数字识别方法。算法首先利用局部线性嵌入(LLE)对手写体数字图像进行字符特征的降维,然后再对降维后的特征进行分类识别。通过对MINST库中手写体数字数据库上的实验结果表明,利用LLE降维后的特征能够有效地区分字符,识别率达到91.7%,并能够发现高维空间的低维嵌入流形。
- 杨晓敏吴炜何小海陈默薛磊
- 关键词：流形学习手写字符识别非线性降维
- 基于改进的非下采样Contourlet变换的超分辨率复原算法被引量：7
- 2009年
- Contourlet变换应用于图像复原时容易引入伪吉布斯现象。非下采样Contourlet变换(NSCT)具有平移不变性,能够克服伪吉布斯现象,但是由于基于学习的超分辨率复原需要建立不同分辨率的关系,而NSCT变换的结果是每一层图像大小都一样,不能像拉普拉斯金字塔那样建立高低分辨率图像的对应关系及运算量较大。针对这些问题。提出了基于改进的非下采样Contourlet变换(INSCT)的超分辨率复原算法。为了表示人脸特征,算法首先建立了INSCT金字塔。然后针对人脸的特殊性,在匹配过程中,采用对应点进行匹配的方法。实验表明该算法具有较好的性能,复原出的超分辨率人脸图像无论在主观视觉效果上还是在客观评价指标上都取得较好的结果,复原的图像具有更好的视觉效果,更逼真,更接近于原始高分辨率图像。
- 吴炜杨晓敏陈默何小海
- 关键词：图像处理非下采样CONTOURLET变换
- 基于多分辨率塔式结构的幻觉脸技术的研究被引量：11
- 2008年
- 提出的基于多分辨率塔式结构的幻觉脸算法,使用改进的图像金字塔建立标准人脸训练库作为学习模型,能在多尺度、多分辨率上训练出更有效的先验知识。然后在匹配复原过程中引入一种新思路,先结合塔状父结构搜索出拉普拉斯金字塔中最匹配的4个高频细节,再将这4个高频细节进行加权平均后的结果作为丢失的人脸图像的高频细节,最终复原出超分辨率人脸图像。实验结果表明,该算法对64×64大小的低分辨率人脸图像增强16倍,复原出的256×256大小的超分辨率人脸图像更加平滑,减小了一定的噪声干扰。
- 郑丽贤吴炜杨晓敏陈默何小海
- 关键词：拉普拉斯金字塔
- SAR成像系统中多普勒中心频率f_D和模糊数m的估计被引量：4
- 2005年
- 介绍了合成孔径雷达成像中的多普勒效应.重点阐述了多普勒中心频率fD的3种估计方法,并通过编程予以实现.对方位模糊数m产生的原因进行了概述,分析并实现了方位模糊数m的图像估计法.最后将估计出的fD和m用于成像,均获得了较好的实验结果.
- 阮敏罗代升陈默陶德元
- 关键词：合成孔径雷达多普勒效应
