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文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 3篇学位论文

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主题

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  • 1篇诉讼
  • 1篇诉讼法

机构

  • 9篇东南大学
  • 1篇南京大学

作者

  • 9篇姜璐
  • 5篇舒华忠
  • 3篇罗立民
  • 2篇鲍旭东
  • 2篇章品正
  • 2篇朱斌
  • 1篇李海啸
  • 1篇董剑

传媒

  • 4篇东南大学学报...
  • 1篇中国生物医学...
  • 1篇洛阳大学学报

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2005
  • 5篇2004
  • 1篇2003
  • 1篇1900
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
二值图像Legendre矩快速算法
2003年
提出一种有效的计算二值图像Legendre矩的方法 .首先使用Yang 离散格林公式将二值图像矩计算中区域内求和转换为沿区域边界求和 ;然后提取该图像的边界点 ;再利用Shu提出的公式计算出边界点的Legendre多项式的叠加值 .经过这 3步后 ,二维Legendre矩计算转化为一维Legendre矩计算 ,从而有效地减少计算复杂度 .介绍了用Hatamian滤波器计算一维Legendre矩的方法 .
朱斌董剑舒华忠姜璐罗立民
关键词:二值图像LEGENDRE矩模式识别图像处理
基于矩阵和主分量分析的面部表情识别方法研究
姜璐
关键词:面部表情HU矩
矩在面部表情识别中的应用被引量:13
2004年
将Zernike矩和小波矩运用于面部表情识别问题 ,分别计算了面部图像的Hu矩、Zernike矩、Haar矩、Shannon矩和B样条矩 ,以模式识别中常用的类间距作为依据 ,提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征 ,并对Zernike矩和B样条矩的识别能力和抗噪性进行了比较 .实验证明 :用Zernike矩作为面部表情特征 ,其识别率在特征数取 5个时能达到 95 % ,B样条矩在特征数取 2个以上时识别率能达到 1 0 0 %
姜璐章品正舒华忠
关键词:表情识别小波矩ZERNIKE矩
基于矩和主分量分析的面部表情识别方法研究
在日常生活中,人类的智能不仅表现在正常的理性思维和逻辑推理能力上,也表现在正常的情感能力上.在自然化的人机交互过程中,计算机不能没有理解和表达情感的能力.计算机中,这种能力对促进计算机视觉系统建模和数据库的发展都有直接的...
姜璐
关键词:面部表情HU矩ZERNIKE矩小波小波矩主分量分析
文献传递
基于DICOM3.0标准的细胞病理图像文件格式及传输设计被引量:2
2004年
本研究以DICOM 3.0标准 2 0 0 3年草案为基础 ,首先分析并设计了细胞病理图像的DICOM文件格式 ,在定义文件格式的过程中一方面充分考虑到了DICOM标准兼容性的要求 ,另一方面也尽可能的涵盖细胞病理图像数字化应用的需要 ;首次 ,对细胞病理图像DICOM文件进行了传输设计与实现。最后 ,对定义的细胞病理图像文件进行了文件格式以及传输的兼容性测试。结果表明 ,本研究的细胞病理图像文件格式和传输安全符合DICOM3.0标准的要求。
姜璐朱斌舒华忠鲍旭东罗立民
关键词:DICOM图像传输
Hu矩和Zernike矩在表情识别应用中的比较被引量:5
2004年
首次将Zernike矩运用于同一个人的表情识别问题,分别计算了同一个人面部图像的Hu矩和Zernike矩,以模式识别中常用的类间距作为依据,提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征,并对Hu矩和Zernike矩的识别能力和抗噪性进行了比较,试验结果证明Zernike矩更适合识别细微变化的面部表情.
姜璐舒华忠章品正
关键词:表情识别ZERNIKE矩HU矩
未成年人犯罪刑事和解制度研究
在我国,未成年人犯罪一直是一个严峻的社会问题——未成年人是目前犯罪的绝对高发主体,绝对比率也呈明显上升态势。而在未成年人刑事犯罪领域,恢复性司法理念指导下的刑事和解制度在对未成年犯罪人的复归上与少年司法有着高度的一致性。...
姜璐
关键词:刑事诉讼法未成年人刑事和解
基于内容的彩色细胞图像检索被引量:2
2004年
提出了一种结合颜色、纹理和形状特征的细胞病理图像检索方法 .首先 ,运用K 均值聚类方法提取出细胞核 ,并且采用多域值分割算法去除细胞图像中的背景区域 .提取的特征包括颜色、纹理和形状等 ,这些特征能很好地表征单核细胞的主要特性 .由于提取的特征数值范围以及物理意义不尽相同 ,对特征进行了归一化处理 .最后提出了相关的反馈系统 .该系统可以自动地调整不同特征的权值 ,提高了图像检索的准确率 .运用该方法进行细胞图像的检索更符合人的视觉感觉要求 ,比仅仅提取一个特征的方法更加准确 .
周光姜璐罗立民鲍旭东
关键词:白细胞图像分割
基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割被引量:3
2005年
提出了一种基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Zernkie矩,然后通过非线性变换器将得到的矩值转换成纹理特征;选择BP神经网络作为分类器,将图像的每个像素得到的n维特征向量输入BP神经网络进行分类,最后将结果标注在原图像上.和基于Legendre矩的纹理分割结果相比,基于Zernike矩的纹理分割可以降低分割错误率.
李海啸姜璐舒华忠
关键词:ZERNIKE矩BP神经网络纹理分割纹理分析
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