江苏省基础研究计划(BK2009131)
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 相关作者：尚丽苏品刚淮文军杜吉祥周昌雄更多>>
- 相关机构：苏州市职业大学中国科学技术大学华侨大学更多>>
- 发文基金：江苏省基础研究计划江苏省“青蓝工程”基金资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 稀疏LNMF算法在图像局部特征提取中的应用被引量：2
- 2011年
- 考虑自然图像的先验稀疏结构及其特征子空间的局部性,在局部非负矩阵分解(LNMF)算法的基础上,提出一种具有稀疏约束的局部非负矩阵分解(SC-LNMF)神经网络算法。使用两类自然属性不同的图像在不同的维数下对SC-LNMF网络进行训练,该方法都能成功地提取出训练图像的局部特征。与NMF、LNMF特征提取方法相比,实验对比结果证明了SC-LNMF算法能够模拟大脑初级视觉系统V1区感受野的特性,进一步证实了该算法在图像局部特征提取中的有效性和实用性。
- 尚丽苏品刚周昌雄杜吉祥
- 关键词：自然图像特征提取
- 一种新的掌纹ROI图像定位方法被引量：3
- 2012年
- 在分析传统Harris算法缺陷的基础上,提出一种基于角点检测的快速掌纹图像预处理方法。该方法利用一种改进的自适应Harris算法提取出手掌边缘和手指凹凸处的轮廓特征点,采用属于同一特征组的特征点均值作为候选角点,剔除了邻近角点,并根据候选角点在轮廓线上角度变化的大小定位手指根部的三个关键角点,从而有效提取出掌纹图像的感兴趣区域(ROI)。实验测试图像采用CASIA数据库,实验结果表明,该方法能快速有效地定位出掌纹的ROI区域,且能有效增强掌纹图像的边缘与细节,有利于提高掌纹识别的识别率。
- 尚丽苏品刚淮文军
- 关键词：掌纹图像HARRIS算法角点检测
- 改进的非负稀疏编码神经网络模型及其应用被引量：2
- 2011年
- 提出了一种改进的基于NIG(Normal Inverse Gaussian)密度和稳健主成分分析(PCA)的非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型,该模型实质上实现了一个二阶段的学习过程。并利用这个模型成功地建模了视觉感知系统V1区的感受野。该NNSC模型具有很强的自适应于自然数据统计特性的能力。另外,利用类似小波收缩法去噪原理,该模型能够有效地去除图像中的高斯加性噪声,对自然图像编码的仿真实验也表明了该模型在生物学上的合理性和可行性。
- 尚丽
- 关键词：非负稀疏编码非负矩阵分解特征提取图像去噪
