您当前所在位置: 首页 > 首发论文
筛选条件

时间

领域

全部

计算机科学技术(5)

电子、通信与自动控制技术(2)

中医学与中药学(0) 显示更多>>

临床医学(0) 交通运输工程(0) 体育科学(0) 信息科学与系统科学(0) 农学(0) 冶金工程技术(0) 力学(0) 动力与电气工程(0) 化学(0) 化学工程(0) 图书馆、情报与文献学(0) 土木建筑工程(0) 地球科学(0) 基础医学(0) 天文学(0) 安全科学技术(0) 工程与技术科学基础学科(0) 心理学(0) 教育学(0) 数学(0) 机械工程(0) 材料科学(0) 林学(0) 核科学技术(0) 水产学(0) 水利工程(0) 测绘科学技术(0) 物理学(0) 环境科学技术(0) 生物学(0) 畜牧科学、动物医学(0) 矿山工程技术(0) 管理学(0) 纺织科学技术(0) 经济学(0) 能源科学技术(0) 航空航天科学技术(0) 药学(0) 预防医学与卫生学(0) 食品科学技术(0)

学术评议

实时热搜榜

SiC55390

人工智能46683

基因42088

数据挖掘22860

数值模拟21044

我的筛选 >
2003-2022 全部
为您找到包含“SURF features”的内容共7

李玉生,庄伯金

2017-12-20

高分辨率指纹图像汗孔作为第三层特征,具有先天可区分性,因此指纹图像汗孔特征对提高自动指纹识别认证系统安全性有重要作用,而如何准确提取指纹汗孔成为关键一步。传统指纹图像汗孔提取算法基于骨架细化或匹配滤波方法,受算法性能影响,适用性往往不强。本文提出了基于高分辨率指纹图像SURF特征的SVM分类算法。通过提取高分辨率指纹图像SURF特征,进行SVM模型训练与测试,得到指纹图像汗孔位置。本方法基于高分辨率指纹图像数据集。试验表明,该方法对高分辨率指纹图像的汗孔提取准确、鲁棒性好。

北京邮电大学多媒体通信与模式识别实验室,北京 100876,北京邮电大学多媒体通信与模式识别实验室,北京 100876

#计算机科学技术#

0评论(0 分享(0)

温静,白晓红,赵雪

2016-06-20

视频目标跟踪是机器视觉与人工智能的重要研究方向。本文提出一种基于SURF特征和多示例学习(Multiple Instance Learning,MIL)的目标跟踪算法。首先提取感兴趣目标及其周围图像的SURF特征;然后将SURF描述子引入到MIL中进行潜在语义分析LSA(Latent Semantic Analysis)获得正负包的潜在语义特征;最后,利用支撑向量机对所获得的潜在语义特征训练分类器,将跟踪中MIL问题转化在线学习,进而判断是否为跟踪目标。实验结果表明本文算法对于目标存在尺度、光照、姿态等因素变化时依然能获得较好的跟踪效果。

高等学校博士学科点专项科研基金(20121401120015

山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算机与信息技术学院

#计算机科学技术#

0评论(0 分享(0)

纪利娥,杨风暴,王志社,陈磊

2013-12-25

特征匹配的准确率影响图像配准的精度,是基于特征配准方法的重点和难点之一。为了解决单向最近邻/次近邻法所导致特征点一对多的误匹配问题,提出了一种红外和可见光图像的特征双向匹配方法。首先,对红外图像进行反相和直方图均衡化处理,增强两类图像的相似性,提取数量更多重复率高的共有特征;其次,对提取的SURF(speed-up robust feature)特征进行双向最近邻/次近邻粗匹配,确保特征匹配的一致性,降低误匹配率,并利用RANSAC(random sample consensus)算法对特征点进行二次匹配,实现特征点精确匹配。实验结果表明,该算法在正确匹配率和配准精度方面都优于传统SURF的单向最近邻/次近邻匹配方法,具有有效性。

山西省自然科学基金项目(2011011015-1

教育部高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助项目(20121420110004

中北大学信息与通信工程学院,山西太原,030051,中北大学信息与通信工程学院,山西太原,030051,中北大学信息与通信工程学院,山西太原,030051,中北大学信息与通信工程学院,山西太原,030051

#电子、通信与自动控制技术#

0评论(0 分享(0)

卓力,白宇,张菁,朱子琦

2016-05-19

加密域信号处理可以在保证用户信息安全的同时又不牺牲信号处理的功能,是信号处理领域的研究热点。本文基于Paillier同态加密,实现了一种加密域的SURF特征提取算法,该算法无需解密,即可在加密域提取图像的SURF特征。实验结果表明,采用本文提出的加密域算法提取出的SURF特征点数量和位置与明文域算法提取的完全一致,描述子与明文域的误差也仅为0.0002932%。另外,本文还对该算法进行了安全性论证以及通信代价的分析,本文提出的算法可以广泛应用在加密域图像处理、多媒体信息安全等领域。

北京工业大学 信号与信息处理研究室,北京 100124,北京工业大学 信号与信息处理研究室,北京 100124,北京工业大学 信号与信息处理研究室,北京 100124,北京工业大学 信号与信息处理研究室,北京 100124

#计算机科学技术#

0评论(0 分享(0)

张开玉,梁凤梅

2012-11-19

针对图像特征匹配算法数据量大、匹配时间长的问题,研究了SURF特征匹配算法,并对其进行了改进。首先在图像的尺度空间中提取SURF特征点,并生成扩展的特征描述向量,然后建立KD-Tree特征结构,采用BBF查询机制进行最近邻查询实现特征点快速匹配。实验结果表明,SURF算法进行特征检测的时间是SIFT算法的1/3;使用BBF进行特征匹配,匹配速度提高了2-3倍。

山西省科技产业化环境建设项目(2010061023

太原理工大学信息工程学院,太原 030024,太原理工大学信息工程学院,太原 030024

#电子、通信与自动控制技术#

0评论(0 分享(0)

温静,赵雪

2016-06-13

本文针对盲图像无任何先验信息,必须依靠人的视觉感知特性来指导分类,提出了一种基于显著性和视觉词典的图像分类算法。首先对自然图像提取其显著性区域;其次对显著性区域进行SURF特征的提取;然后构造关于显著性的视觉词典;最后利用1范数支持向量机的稀疏性进行图像分类。实验结果显示本文提出的算法能够获得较好的分类效果。

高等学校博士学科点专项科研基金(20121401120015

山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算机与信息技术学院

#计算机科学技术#

本文收录在中国科技论文在线精品论文,2016,9(16):1654-1660.

0评论(0 分享(0)

郭星,王亮,吴建国

2017-05-10

目前触摸屏实现方法主要是采用红外发射对管遮挡属性实现的,该方法成本高,尤其随着面积最大,成本随之递增。本文利用摄像头采集图像,根据光学特征在一维图像中实现触摸,该方法成本低,而且不随面积增大而增大。针对多点触摸会产生鬼点问题,文中利用SURF特征匹配手掌,消除鬼点实现两点触摸。实验证明本文方法可靠,精准度满足实用要求。

高校博士点专项科研基金资助(20133401110009

计算机智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学);安徽大学计算机科学与技术学院,计算机智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学);安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学计算机科学与技术学院

#计算机科学技术#

0评论(0 分享(0)