冯振华
- 作品数：7 被引量：66H指数：3
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 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”江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 新的模糊聚类有效性指标被引量：3
- 2016年
- 为了更有效地确定模糊聚类算法的最佳聚类数,提出了一个新的有效性指标.该指标考虑了聚类的紧致度、重叠度、分离度.紧致度是用来衡量类内相似程度;重叠度是用来衡量类间的重叠程度;分离度度用来衡量类间的分离程度.利用该指标可以找到最符合数据自然分布的聚类数.实验结果证明,新的指标均能发现最优聚类数,从而克服了模糊c均值(FCM)算法聚类数需要预先设定的缺点,并能够准确地判断含有交叠子类的最佳聚类数.
- 赵娜娜钱雪忠冯振华
- 关键词：FCM算法分离度
- 基于特征贡献度的mean shift视频跟踪算法被引量：9
- 2012年
- 特征空间分析是视觉跟踪中的关键问题.针对mean shift跟踪算法中模板匹配问题,提出了特征贡献度概念,有效减少了背景和噪声因素干扰,使重要性特征在匹配中起到关键作用;利用结构二值分布图携带空间结构信息的优点,很好地避免了统计特征的匹配误差,在一定程度上提高了跟踪的精度和鲁棒性.仿真实验结果表明该算法具有一定的优越性和实时性,在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时也可以达到比较理想的跟踪效果.
- 夏瑜吴小俊冯振华
- 关键词：均值漂移
- 改进的用于ASM的归一化方法被引量：3
- 2009年
- 对主动形状模型(ASM)中用于人脸点分布模型归一化的方法进行了研究,以几何变换为基础,提出了一种改进的人脸点分布模型的归一化方法。这种方法充分利用了人脸的几何特征,因此能够更好地消除人脸点分布模型的"非形状"因素,而且该方法无需迭代,可以一次性将所有模型归一化,因此比原方法节省了运算时间,而且能基本保持原有的精度。通过在ORL人脸数据库上的实验,很好地验证了上述论断的正确性。
- 冯振华吴小俊
- 关键词：人脸识别主动形状模型特征提取
- 一种融合光流的分通道帧差目标检测方法
- 2012年
- 针对目前方法在复杂环境下很难有效检测出运动目标的问题,提出了融合光流的分通道帧差目标检测方法。首先通过降噪和平滑预处理工作增强有效信息,然后使用实时分通道图像差分精确检测运动目标,最终融合光流检测信息,以运动信息修正检测误差,很好的逼近真实目标。在检测算法中使用数学形态学方法去除噪声和斑点以提高检测效果。实验结果证明,该算法能对运动目标快速而准确的检测。
- 夏瑜吴小俊冯振华
- 关键词：运动目标检测数学形态学光流
- 基于状态估计的张量分解人脸识别方法被引量：1
- 2011年
- 张量脸算法是分析和表达多因素影响的人脸图像结构的一种有效的数学模型,然而张量分解对状态空间的非线性处理仍存在不足之处。对此提出了一种新的多姿态人脸图像识别方法,在原有的张量脸算法基础上结合状态估计的方法。将训练样本图库中不同状态的人脸通过PCA分解得到多种状态(角度、光照、表情)分别对应的特征空间,对于测试样本先投影到每个特征空间,利用最近邻分类器进行状态估计,对利用张量脸算法得到的张量脸进行识别。实验结果表明,该特征提取方法的识别率优于原有的张量脸算法。
- 梅蓉蓉吴小俊冯振华
- 关键词：状态估计人脸识别最近邻分类器
- Greedy DBSCAN:一种针对多密度聚类的DBSCAN改进算法被引量：45
- 2016年
- 针对基于密度的DBSCAN算法对于输入参数敏感、无法聚类多密度数据集等问题,提出了一种贪心的DBSCAN改进算法(greedy DBSCAN)。算法仅需输入一个参数Min Pts,采用贪心策略自适应地寻找Eps半径参数进行簇发现,利用相对稠密度识别和判定噪声数据,在随机寻找核对象过程中使用邻域查询方式提升算法效率,最终通过簇的合并产生最终的聚类结果。实验结果表明,改进后的算法能有效地分离噪声数据,识别多密度簇,聚类准确度较高。
- 冯振华钱雪忠赵娜娜
- 关键词：贪心策略噪声数据DBSCAN聚类
- 改进的动态模糊神经网络及其在人脸识别中的应用被引量：6
- 2012年
- 结合动态模糊神经网络和补偿模糊神经网络,提出一种改进的动态模糊神经网络。首先介绍动态补偿模糊神经网络的结构和学习算法,然后将其用于人脸识别。对Weizmann人脸数据库和ORL人脸数据库的人脸图像识别实验表明,动态补偿模糊神经网络分类器算法性能优于一般的动态模糊神经网络。
- 梅蓉蓉吴小俊冯振华
- 关键词：模糊神经网络模糊规则人脸识别
