周新虹
- 作品数：5 被引量：40H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于多尺度分析和SVM的纹理图像分类与检索
- 随着数字图像数据库的急剧膨胀，如何快速提取有用的视觉信息越来越受到人们的重视。对图像的有效分类与检索成为获取图像信息的关键问题。本文将图像的分类和检索问题分成两个主要环节：对图像的特征提取和利用学习工具对特征进行分类和检...
- 周新虹
- 关键词：多尺度几何分析CONTOURLET掌纹图像检索
- 文献传递
- Beamlet变换与多尺度线特征提取被引量：15
- 2007年
- beamlet变换是Donoho提出的一种多尺度分析的有效工具.本文提出一种离散beamlet变换的快速算法,利用二进方块中线段的对称、平行等性质减少了求离散beamlet基上象素点坐标的计算量.对利用复杂度惩罚能量进行多尺度线特征提取的方法做了改进,建立了二进方块最大beamlet能量的二尺度关系,并提出一种阈值化最大beamlet能量方法,避免了惩罚因子选取的困难,使线特征提取结果更清晰.
- 杨明尹勇彭玉华周新虹
- 关键词：BEAMLET变换多尺度线特征
- 基于实值Gabor变换的掌纹识别被引量：17
- 2007年
- 掌纹识别作为一种重要的生物特征识别方法,其中的一个重要环节就是掌纹特征的提取,提出了一种基于实数形式离散Gabor变换的掌纹特征提取方法,将空域的掌纹图像变换到联合(时间)空间频率域并将其联合(时间)空间频率域的能量分布作为掌纹的特征,以此为基础分别使用欧式距离和支持向量机进行了不同掌纹的匹配识别。实验结果表明,该算法对掌纹图像小的平移、小角度的旋转和小的手掌伸缩具有鲁棒性,并且获得了较高的识别率。
- 薛玉利彭玉华周新虹
- 关键词：掌纹离散GABOR变换支持向量机
- 应用小波变换和支持向量机的掌纹识别被引量：5
- 2007年
- 提出了一种新颖的掌纹识别方案。应用两维的两通道和三通道小波变换来得到低频子带图像,然后将其系数作为特征进行提取。再选择支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器。实验结果证明了这是一个简单而有效的识别方案,正确识别率可达100%。
- 周新虹彭玉华薛玉利杨明
- 关键词：掌纹小波支持向量机
- 基于多尺度分析和SVM相关反馈的纹理图像检索被引量：4
- 2008年
- 采用了基于小波、Contourlet等多尺度分析工具和SVM(Support Vector Machine)相关反馈的图像检索方案.对纹理图像采用Contourlet变换提取其特征,Contourlet具有多尺度和多方向性,因此比小波变换能更好地提取纹理特征,然后联合一类和二类支持向量机进行检索.首先使用一类支持向量机来估计查询样本的特征向量在高维空间的分布情况,从而给出在没有标识的情况下,进行初步学习探索得到的相似性排名.通过用户反馈,得到带有标识的正负样本信息,从而提供给二类支持向量机进行更细致地学习,使检索结果逐步求精.实验结果从多方面证明了本方案的合理有效性,并指出了较优的反馈数量和反馈次数.
- 周新虹彭玉华刘勇曲怀敬
- 关键词：CONTOURLET支持向量机图像检索
