沈兰荪
主要研究领域为图像与视频信号的压缩、分析、处理与传输,在ATM图像传输,基于小波的图像/视频压缩,无线视频传输、压缩域的图像检索,以及医学图像应用系统的研制等方面已取得了一系列科研成果。
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- 姓名:沈兰荪
- 目前身份:
- 担任导师情况:
- 学位:
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学术头衔:
博士生导师
- 职称:-
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学科领域:
发酵工程
- 研究兴趣:主要研究领域为图像与视频信号的压缩、分析、处理与传输,在ATM图像传输,基于小波的图像/视频压缩,无线视频传输、压缩域的图像检索,以及医学图像应用系统的研制等方面已取得了一系列科研成果。
沈兰荪,男,1961年毕业于北京邮电学院,教授,北京市信号与信息处理研究室主任,中国微弱信号检测学会副理事长,IEEE学会高级会员,国际欧亚科学院院士。历任中国科技大学电子工程系主任、教授、博士生导师,高技术学院副院长,北京工业大学副校长,北京市自然科学基金会副会长等职。曾赴日本、加拿大、美国、德国、俄罗斯等访问及科技合作。
在模式识别与智能系统以及电路与系统博士点的支持下,开展图像/视频信号编码、传输、处理与应用等关键技术的研究。长期从事电子学与信息系统的教学科研工作。70年代,在国内首次解决了天然组分复杂的地质矿样光谱直读。80年代,率先开展了微弱信号检测(WSD)与计算机相结合的开拓工作。90年代,在智能化信息处理研究中,首次将现代信号处理的观点与方法引入分析技术中,提出了超越传统方法的ICP-AES光谱干扰校正方法。近年来,主要研究领域为图像与视频信号的压缩、分析、处理与传输,在ATM图像传输,基于小波的图像/视频压缩,无线视频传输、压缩域的图像检索,以及医学图像应用系统的研制等方面已取得了一系列科研成果。先后出版“图像编码与异步传输”、“智能仪器与信号处理技术”、“视频编码与低速率传输”、“小波编码与网络视频传输”等著作12部,学术论文300余篇。指导硕士生70余名,博士生30余名。目前主持国家自然科学基金重点项目、仪器专项基金、国家863计划、市基金、市教委重点项目以及教育部博士点基金等一批科研项目。
曾获“全国优秀科技图书奖暨国家科技进步奖(科技著作)”三等奖,“北京市科技著作奖”一等奖,以及中科院、省、部级科技成果、科技进步奖三十余次。并被授予北京市有突出贡献科技专家称号。
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【期刊论文】Optimal sampling of Gabor features for face recognition
沈兰荪, Dang-Hui Liu a, b, Kin-Man Lam a, *, Lan-Sun Shen b
Pattern Recognition Letters 25(2004)267-276,-0001,():
-1年11月30日
The Gabor feature is effective for facial image representation, while linear discriminant analysis (LDA) can extract the most discriminant information from the Gabor feature for face recognition. In practice, the dimension of a Gabor feature vector is so high that the computation and memory requirements are prohibitively large. To reduce the dimension, one simple scheme is to extract the Gabor feature at sub-sampled positions, usually in a regular grid, in a face region. However, this scheme is not effective enough and degrades the recognition performance. In this paper, we propose a method to determine the optimal position for extracting the Gabor feature such that the number of feature points is as small as possible while the representation capability of the points is as high as possible. The sub-sampled positions of the feature points are determined by a mask generated from a set of training images by means of principal component analysis (PCA). With the feature vector of reduced dimension, a subspace LDA is applied for face recognition, i.e., PCA is first used to reduce the dimension of the Gabor feature vectors generated from the sub-sampled positions, and then a common LDA is applied. Experimental results show that the new sampling method is simple, and effective for both dimension reduction and image representation. The recognition rate based on our proposed scheme is also higher than that achieved using a regular sampling method in a face region.
Gabor feature, Gabor feature mask, Principal component analysis (, PCA), , Linear discriminant analysis (, LDA),
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