国家自然科学基金(61071180)

作品数：5被引量：11H指数：3
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面向图像超分辨率的上下文字典学习被引量：3
《计算机科学》2014年第10期87-90,共4页于伟 姚鸿勋 孙晓帅 刘先明 许鹏飞 
国家自然基金项目(61071180);国家自然基金重点项目(61133003)资助
基于稀疏表示理论,提出了一种面向单张图片超分辨率的字典学习方法。通过对训练数据进行分类,期望在每一类训练数据训练字典的过程中,增强类内的上下文信息。与之前的面向图像分类的字典学习方法所不同的是,训练数据集由高分辨率图像块...
关键词：单张图片超分辨率 稀疏表示 上下文字典 图像块分类 
一种极值约束的边缘保持图像平滑算法被引量：3
《计算机科学》2014年第10期101-105,127,共6页姜小磊 姚鸿勋 赵思成 
国家自然科学基金项目(61071180);国家自然科学基金重点项目(61133003)资助
边缘保持的图像平滑在图像预处理以及许多图像编辑应用中都具有重要的意义。图像的边缘保持与细节平滑是一对矛盾。提出一种以极值为约束的边缘保持的图像平滑算法。该方法的基本思想是对处理后图像的极值进行约束,即要求其在给定位置...
关键词：图像平滑算法 保持边缘的图像平滑 图像滤波 
Potts网络的模块化Latching动力模型被引量：2
《智能计算机与应用》2013年第4期42-46,共5页宋三明 姚鸿勋 
国家自然科学基金重点项目(61133003);国家自然科学基金面上项目(61071180)
Latching(锁连)是意大利国际高等研究生院的Alessandro Treves教授根据人类语言所独有的无穷递归能力假设构造出的自适应Potts动力学模型。Latching能够解释思维中的策略转移现象,对于探索人类智能的出现具有重要的意义。但是Latching...
关键词：Potts网络 锁连 无穷递归 
基于判别力分析和结构约束的Logo检测方法
《智能计算机与应用》2013年第4期47-50,共4页许鹏飞 姚鸿勋 
国家自然科学基金重点项目(61133003);国家自然科学基金面上项目(61071180)
图像中的Logo检测对于分析图像的内容、进行品牌广告投放和广告推荐具有重要的意义。针对现有的Logo检测方法存在的准确率低、处理速度慢的问题,提出了基于特征判别力分析和结构约束的Logo检测方法。首先,提出了基于出现频率的判别力分...
关键词：Logo检测 特征表达 判别力分析 结构约束 
基于稀疏表示的目标跟踪方法被引量：3
《智能计算机与应用》2013年第1期21-25,共5页张盛平 姚鸿勋 孙鑫 卢修生 
国家自然基金(61071180)
提出了一个新的基于稀疏表示的目标跟踪方法。在粒子滤波框架下,将目标模板线性表示为所有目标候选的线性组合。当假设目标候选中存在与目标模板相似的候选时,线性表示的系数满足稀疏性约束,可以通过L1范式最小化求解。每一个目标候选...
关键词：目标跟踪 稀疏表示 L1范式最小化 
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