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基于判别特征加权的gplvm算法
秀美 高新
计算机科学 , 2009,
Abstract: 高斯过程隐变量模型是最近提出的比较流行的无监督降维方法。但是,它是一种无监督的机器学习算法,没有突出类结构,使得结果不能有效地表示类别信息。因此,提出一种利用判别特征值对高斯过程隐变量模型进行加权的算法,该算法不仅能够加强模型在低维流形上的判别性,而且能很好地保持类内的流形结构。
一种基于局部保持的隐变量模型
秀美,高新,张乾坤,宋国乡
模式识别与人工智能 , 2010,
Abstract: 隐变量模型是一类有效的降维方法,但是由非线性核映射建立的隐变量模型不能保持数据空间的局部结构。为了克服这个缺点,文中提出一种保持数据局部结构的隐变量模型。该算法充分利用局部保持映射的保局性质,将局部保持映射的目标函数作为低维空间中数据的先验信息,对高斯过程隐变量中的低维数据进行约束,建立局部保持的隐变量。实验结果表明,相比原有的高斯过程隐变量,文中算法较好地保持数据局部结构的效果。
Weighted GPLVM Algorithm Based on Discriminant Features
基于判别特征加权的GPLVM算法

WANG Xiu-mei,GAO Xin-bo,
秀美
,高新

计算机科学 , 2009,
Abstract: Gaussian process latent variable model (GPLVM) is a popular manifold method recently proposed for dimensional reduction.However it cannot keep some class structure of datasets for it is an unsupervised learning method.A weighted GPLVM algorithm will be given using the discriminant features.This algorithm can approve an discrimiant results and keep good manifold in each class.
基于水平集接力的图像自动分割方法
斌?,高新
软件学报 , 2009,
Abstract: 为了实现图像的完全分割,基于无须重新初始化的水平集方法提出了一种接力水平集方法.该方法在待分割图像中自动交替地创建嵌套子区域和相应的初始水平集函数,使水平集函数在其中演化并收敛,然后重复这个过程直到子区域面积为0.与原始算法及经典的基于区域的水平集方法相比,该方法具有如下优点:1)自动完成,无须交互式的初始化;2)多次分割图像,能够比原始算法检测到更多的边缘;3)对于非匀质的图像,能够取得比经典的基于区域的水平集方法更好的分割效果;4)提供一个开放的分割算法框架,其他单水平集方法稍作修改后也可替换这里所使用的单水平集方法.实验结果表明,此算法对人造图像和医学影像实现了无须交互的完全分割,对非匀质图像分割表现出更好的鲁棒性.
一种基于Top-hat的乳腺图像中钙化点的检测方法
董妍,高新,
中国图象图形学报 , 2006, DOI: 10.11834/jig.2006012320
Abstract: 钙化点是乳腺癌早期的一个主要放射学征象。为了实现数字乳腺图像中钙化点的自动检测,提出了一种基于Top―hat算子的钙化点检测方法。该方法采用形态学中的Top―hat算子对图像的背景进行抑制,然后结合孤立钙化点的灰度、纹理和对比度等特征对乳腺图像中的钙化点进行检测。与一般的检测方法相比,这种方法能够有效地检测到强背景中的弱小钙化点目标,而且检测结果贴近于钙化点病灶的真实形状。
一种基于内容的图像质量评价测度
,高新,张都应
中国图象图形学报 , 2007, DOI: 10.11834/jig.20070608
Abstract: 鉴于传统的图像质量评价测度,如峰值信噪比,不能有效地反映人对图像的视觉感知。为此,提出了一种基于内容的图像质量评价测度;在改进基于结构相似度(structuralsimilarity,SSIM)的图像质量测度基础上,根据图像的内容将图像分成边缘、纹理和平滑区域3部分,在每个区域又利用模糊积分融入了结构相似性的数量信息,从而充分利用了图像结构信息相似性及其在位置和数量上的融合信息来全面评价图像质量。实验结果表明,利用该测度所得到的图像质量评价结果与主观评价结果有着很好的相关性,能较准确地反映人对图像质量的主观感受。
一种基于WBCT的自然图像质量评价方法
路文,高新,体胜
电子学报 , 2008,
Abstract: 部分参考型图像质量评价的性能依赖于图像的特征提取和稀疏表示.WBCT(Wavelet-basedContourletTransform)是一种无冗余度的图像稀疏表示方法,能有效地反映图像的视觉感知特性,可以用来捕捉由于图像失真而引起的视觉感知的变化.为此,结合部分参考型图像质量评价模型和WBCT,提出了一种自然图像质量客观评价方法.实验结果表明,利用该方法所得到的图像质量客观评价结果与主观评价结果之间具有很好的一致性,能准确地反映人眼对图像质量的主观感受.
基于MCA的乳腺X线图像中肿块的自适应检测方法
,李洁,高新
电子学报 , 2011,
Abstract: 针对肿块通常大小和形状各异,并且边缘模糊的特点,提出了一种基于形态学成分分析(MCA)和直方图自适应阈值搜索的肿块检测方法.首先通过引入MCA方法有效地抑制了血管和纤维对检测的影响,在此基础上设计了一种基于直方图的自适应阈值搜索策略,根据肿瘤的生长特性,通过自适应阈值和多灰度同心层方法,有效地检测乳腺X线图像中的病变区域.通过对真实乳腺X线图像的测试实验,其结果表明,所提出的方法能够检测出不同类型的肿块区域,并且假阳性区域的数量在可接受的范围内,能够有效地辅助医生进行诊断.
一种用于三维重建的形状插值算法
刚 姬红兵 高新
计算机科学 , 2002,
Abstract: 1.引言  随着x射线,核磁共振以及ct等医疗检测设备的迅速发展,人们能够更加准确、快速、全面地获取人体内部脏器和组织的形状以及解剖信息.目前,这些检测设备提供的绝大部分是二维断层图像,而医务人员对目标三维空间信息的需求和计算机的高速发展使得三维成像成为必然的趋势.可是,断层序列图像的层间的分辨率远低于层内的分辨率,这就严重地影响了三维目标重建的质量.为此,人们提出用插值的方法来提高层间的分辨率,常见层间插值的方法有基于灰度的方法[1,2]和基于形状的方法[3~10]等.……
基于三元空间融合的人脸图像模式识别*
高新,楠楠,彭春蕾,李程远
模式识别与人工智能 , 2015, DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201509006
Abstract: 在面对情况复杂的模式识别问题时,人的经验知识和认知结果的充分利用有助于提高识别准确率,因而构建基于物理、信息和认知等三元空间融合的模式识别系统尤为重要.文中以公共安全领域常用的人脸图像识别问题为例,综述基于三元空间融合的模式识别的研究进展与现状.重点从基于合成的方法、基于共享空间投影的方法和基于特征描述的方法等三个方面,介绍人脸识别涉及的基于人脸模拟画像的方法,并给出深入讨论及可能的发展方向,为辅助公共安全部门侦破案件提供技术帮助.
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