谢林海
- 作品数：5 被引量：31H指数：3
- 供职机构：湖南师范大学物理与信息科学学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于步态的身份识别技术被引量：1
- 2007年
- 随着信息社会对安全的要求不断提高,利用生物特征进行快速准确的身份识别成了当今的主流。与传统的身份鉴定手段相比,生物特征识别具有无可比拟的优势,特别是步态识别技术,由于其对系统分辨率要求低、远距离识别、非侵犯性和难以隐藏等特点而倍受计算机视觉研究者的关注。对步态识别所涉及的运动检测与跟踪、特征提取、特征处理以及模式识别分别进行了详细论述。
- 谢林海刘相滨佟施
- 关键词：生物特征步态识别特征提取神经网络
- 基于矩特征和BP神经网络的步态识别技术研究
- 随着信息社会对安全的要求不断提高，利用生物特征进行快速准确的身份识别成了当今的主流。与传统的身份鉴定手段相比，生物特征识别具有无可比拟的优势，特别是步态识别技术，由于其对系统分辨率要求低、远距离识别、非侵犯性和难以隐藏等...
- 谢林海
- 关键词：步态识别矩特征BP神经网络
- 文献传递
- 一种改进的围线追踪算法被引量：3
- 2005年
- 论文采用边过程的思想,提出了一种基于目标区域边界像素表示的围线追踪算法。该算法能够追踪形状任意复杂区域的围线,包括单像素宽及含有空洞的区域,并且能够得到围线间的包含关系。实验结果表明该算法比现有追踪算法的读点数更少,性能更高。
- 刘相滨向坚持谢林海
- 基于不变矩特征和神经网络的步态识别被引量：9
- 2007年
- 步态识别是利用人体步行的方式来识别人的身份。近年来,步态作为一种生物特征识别技术已引起越来越多人们的兴趣。本文提出了一种简单有效的步态识别算法,首先通过背景差方法得到运动人体轮廓,然后利用不变矩描述轮廓特征,最后用BP神经网络方法来进行模板匹配,实现人的身份识别。
- 谢林海刘相滨
- 关键词：生物特征步态识别不变矩BP神经网络
- 基于最佳阈值和轮廓提取的边缘检测方法被引量：15
- 2007年
- 边缘检测是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一,其结果的正确性和可靠性直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。本文分析了传统边缘检测算法的性能,提出了一种基于最佳阈值和轮廓提取相结合的方法,实验表明,该方法简单实用,抗噪性能强且定位准确。
- 谢林海刘相滨何昭青
- 关键词：边缘检测迭代算法
