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西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室: 作品数：65 被引量：365H指数：9; 相关作者：赵文彬杨鹏杨玉莲周祥增杨根更多>>; 相关机构：西北农林科技大学机械与电子工程学院西安电子科技大学通信工程学院陕西理工大学数学与计算机科学学院计算机系更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划高等学校科技创新工程重大项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信一般工业技术理学更多>>

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基于变换域特征的星空背景弱小目标检测算法被引量：1: 2009年; 针对CCD光电序列探测图像中的弱小运动目标检测问题,提出了一种运动星空背景下的基于变换域特征的弱小目标检测算法。在变换域中以星点到参考恒星的变化距离为特征信息,根据恒星和目标的运动特性构建的相似性度量函数进行潜在目标点划分,通过轨迹关联最终完成弱小目标的检测。实验结果表明,该算法充分考虑了恒星、目标和噪声的灰度和运动特性,能有效的实现运动星空背景下的弱小目标检测。; 孙瑾秋张艳宁姜磊王敏; 关键词：弱小目标检测

变背景下红外目标的跟踪被引量：3: 2009年; 采用粒子滤波跟踪变背景下红外目标时,粒子的规模和模板的更新方法对粒子滤波是非常重要的,针对上述问题本文提出了一种基于动态粒子和自适应多模板更新策略的粒子滤波方法,首先通过动态去除权值较小的粒子,不仅防止了粒子的退化,而且提高了算法性能,其次,算法保留两个模板,动态保留下的粒子与两个模板同时比较,对匹配程度最大的模板进行更新,这样可以有效降低跟丢率。最后我们采用红外飞机目标视频检验本文算法,实验结果表明在变背景下,本文算法有效而可靠。; 郗润平周涛陆惠玲张艳宁; 关键词：粒子滤波红外目标多模板

基于场景复杂度与不变特征的航拍视频实时配准算法被引量：23: 2010年; 实时、鲁棒的图像配准是航拍视频电子稳像、全景图拼接和地面运动目标自动检测与跟踪的前提和关键技术.本文以航拍视频序列为处理对象,提出了一种新的基于场景复杂度与不变特征的实时配准算法,其主要特点包括:(1)在对航拍视频配准难点进行详细分析的基础上,有针对性的提出基于积分图的快速图像尺度空间构建、依据场景复杂度的检测特征点数量在线精确控制、基于描述子误差分布统计特性级的联分类器构造等新方法,使得算法配准性能不随场景的复杂度发生改变,能够在各种地貌条件下实时、稳定的进行图像配准;(2)将多尺度Harris角点和SIFT描述子相结合,并通过对帧间变换模型参数进行鲁棒估计,保证了算法具有良好的旋转、尺度、亮度不变性和配准精度.实验结果表明,算法可在场景变化、图像大幅度平移、尺度缩放和任意角度旋转等复杂条件下实时、精确的进行图像配准,对分辨率为320×240的航拍序列的平均处理速度达到20.7帧/秒.; 杨涛张艳宁张秀伟张新功; 关键词：视频监控

基于Alize工具包的广播音频播音员自动标注系统: 本文设计与实现了一个基于Alize开源说话人识别工具包的广播音频播音员自动标注系统,对中央电视台《新闻联播》节目主持人以及重要说话人进行自动身份识别、分割与标注。采用Alize工具包提供的Feature Server、M...; 卢咪咪谢磊郑李磊杨玉莲张艳宁; 关键词：说话人识别声纹识别多媒体检索; 文献传递

角点检测技术综述被引量：125: 2006年; 角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。对灰度图像、二值图像、边缘轮廓曲线的角点检测算法进行综述,分析了相关的算法,并对各种检测算法给出了评价。; 赵文彬张艳宁; 关键词：角点检测特征点

基于目标声源方位已知的双麦克风噪声抑制: 复杂噪声抑制是语音技术实用化的基础。很多应用中,目标说话人的方位相对固定,而噪声的类型、个数、位置均是未知的,且可能随时间变化。针对这类应用,该文提出一种基于语音信号时频分布稀疏性的半盲双麦克风噪声抑制方法。首先假定说话...; 张健付中华谢磊赵亚丽; 关键词：语音增强; 文献传递

基于高置信度更新策略的高速相关滤波跟踪算法被引量：14: 2019年; 为了满足在线目标跟踪算法的实时性需求并提高算法的稳健性,提出一种基于高置信度更新策略的相关滤波跟踪算法。在目标区域提取、融合多特征,以构建稳健的外观表达,并利用投影矩阵对特征进行降维,以提高算法的运行效率;通过相关滤波器寻找最大响应值,从而快速定位目标;利用最大响应值和平均峰值相关能量指标,设计了一种高置信度更新策略。结果表明:所提算法在大规模公开数据集上取得了较高的跟踪精度和成功率,平均跟踪速度达到122.3 frame/s。; 林彬林彬; 关键词：机器视觉目标跟踪相关滤波

基于深度学习的中草药植物视觉识别方法研究: 2023年; 中草药植物对预防和治疗疾病有效,药效因植物类别而异,正确识别中草药植物类别是很重要的。本文旨在解决中草药植物数据缺少和图像分类准确率较低的问题。首先,构建了一个中草药植物图像数据集。其次,选择Resnet50作为基础网络模型,使用迁移学习技术预训练模型,加入注意力模块与Local-Clobal模块并采用Focal-Loss+Constrative-Loss作为损失函数。最后,基于该模型设计出一个中草药植物识别系统。改进后的模型在测试集上的准确率达到99.07%。实验结果表明,该系统能够准确地完成中草药植物图像的识别任务。; 杨静润平张迎迎汪炜杰