冉瑞生
- 作品数：21 被引量：86H指数：7
- 供职机构：中冶赛迪工程技术股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术电子电信金属学及工艺更多>>
- 一种基于二阶二维主分量分析的人脸识别系统和方法
- 本发明请求保护一种基于二阶二维主分量分析的人脸识别系统和方法，属于图像处理、计算机视觉、模式识别技术领域。本发明提供了一种计算复杂度低的基于二阶二维主分量分析的人脸识别方法。该法研究了光照变化条件下的人脸识别问题，提出一...
- 王汝言罗仁泽冉瑞生
- 文献传递
- 一种中间坯冷却系统及冷却控制工艺
- 本发明属于冶金技术领域，特别涉及一种中间坯冷却系统及冷却控制工艺。中间坯冷却系统，其特征是：在粗轧机和精轧机之间，设置气雾冷却装置本体。所述的气雾冷却装置本体由上部冷却集管和下部冷却集管组成，在上部冷却集管和下部冷却集管...
- 李宏图胡元祥刘歌冉瑞生李剑王强
- 文献传递
- 奇异值和RBF神经网络的彩色人脸识别被引量：5
- 2009年
- 目前已有研究表明,相对于灰度图像,利用图像的彩色信息能改进人脸图像的识别率。但近年来的彩色人脸识别研究较少。提出了一种基于奇异值向量和RBF神经网络的彩色人脸图像识别方法。首先说明了彩色图像的奇异值向量具有代数和几何不变性,再将降维的奇异值向量作为图像的特征,然后应用RBF神经网络进行训练和识别。实验表明该方法的识别率为95%左右,是一种有效的彩色人脸识别方法。
- 罗仁泽冉瑞生王汝言
- 关键词：奇异值径向基函数神经网络彩色人脸识别
- 三对角矩阵求逆的算法被引量：8
- 2009年
- 研究了一般的非奇三对角矩阵的求逆,并给出了一个求逆矩阵的简单算法.首先研究了具有Doolittle分解的三对角矩阵的求逆,得到一个求逆的算法,然后将该算法推广到一般的非奇三对角矩阵上.最后给出了该算法与其它求逆方法的比较,可以看到该算法一方面计算量低,另一方面适用于不需任何附加条件的一般的非奇三对角矩阵.
- 冉瑞生黄廷祝刘兴平谷同祥
- 关键词：三对角矩阵
- 一种基于二阶二维主分量分析的人脸识别系统和方法
- 本发明请求保护一种基于二阶二维主分量分析的人脸识别系统和方法，属于图像处理、计算机视觉、模式识别技术领域。本发明提供了一种计算复杂度低的基于二阶二维主分量分析的人脸识别方法。该法研究了光照变化条件下的人脸识别问题，提出一...
- 王汝言罗仁泽冉瑞生
- 文献传递
- 非奇块H矩阵的充分条件被引量：10
- 2004年
- 引入了一类块对角占优矩阵的概念,在原有点H矩阵判定的基础上,应用分块技术,通过构造性证明对块对角占优矩阵进行了讨论,给出了非奇块H矩阵的一个简捷实用判据,推广了相应文献的结果,进一步补充和完善块对角占优矩阵的理论。
- 杨鹏冉瑞生黄廷祝
- 关键词：块对角占优矩阵非零元素链范数
- 基于奇异值分解的基图像的人脸识别被引量：7
- 2008年
- 研究了基于奇异值分解的人脸识别问题。首先证明了图像的大量信息主要体现在图像矩阵奇异值分解的前几个最大奇异值所对应的左、右奇异向量中,然后给出了模板图像的基图像,并将图像展开成基图像的线性表示,提取其组合系数作为图像的代数特征并用于人脸识别中。实验表明,较以投影系数向量为代数特征的人脸识别方法,该方法所需的运行时间明显降低,而且与基于奇异值向量作为图像特征的方法相比,该方法的识别精度明显提高。
- 罗仁泽冉瑞生王汝言
- 关键词：计算机视觉模式识别人脸识别奇异值分解
- 一些矩阵计算问题及其在图像识别中的应用研究
- 本文分为两个部分，第一部分主要研究了一类稀疏矩阵—三对角、块三对角和带状矩阵的求逆问题，给出了一些简单实用算法;第二部分基于矩阵计算的理论和方法，研究了图像识别问题。
三对角及带状矩阵是一类重要的稀疏矩阵，在数...
- 冉瑞生
- 关键词：矩阵计算主分量分析人脸识别图像识别
- 基于奇异值特征提取的彩色人脸识别被引量：12
- 2007年
- 基于彩色图像的四元数模型,将彩色人脸图像视为一个模板直接处理,并首次将奇异值向量应用到彩色人脸识别中。首先证明了彩色图像的奇异值向量具有代数和几何不变性;然后将其提取为图像的代数特征并应用到人脸识别中。实验表明该方法的识别率为90%左右,是一种有效的彩色人脸识别方法。
- 冉瑞生黄廷祝
- 关键词：彩色人脸识别四元数矩阵
- 五对角矩阵的分解及其逆元素的快速算法被引量：1
- 2005年
- 提出了五对角矩阵的一种分解方法,其运算量比建立在Gaussian消元法基础上的LU方法运算量少,拓广了相应文献的结果,给出了n阶五对角矩阵的扭曲分解式,得到了五对角矩阵逆矩阵元素的快速算法,结果推广到块五对角矩阵。
- 刁新军黄廷祝曾翎冉瑞生
- 关键词：五对角矩阵
