王安东

作品数：2被引量：5H指数：1
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供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室更多>>
发文主题：生物特征识别无线规划信号盲分离盲源分离独立分量分析更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《合肥工业大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金教育部“优秀青年教师资助计划”安徽省优秀青年科技基金更多>>
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基于PCA网络的协同指纹识别被引量：3
《模式识别与人工智能》2004年第1期87-93,共7页董火明 高隽 胡良梅 王安东 
国家自然科学基金(No.60175011;60375011);安徽省自然科学基金(No.01042301);安徽省优秀青年科技基金(No.04042044)
指纹识别是生物特征识别技术中的热点。指纹特征可分为全局特征与细节特征,现有主流指纹识别方法是基于细节特征的识别,但是指纹全局特征识别具有明显的优势,更加符合人类识别机理。本文尝试采用PCA网络提取指纹的全局特征——主分量特...
关键词：生物特征识别 指纹识别 PCA网络 指纹特征 指纹图像 图像分割 
一种自适应神经网络的信号盲分离及实验被引量：2
《合肥工业大学学报（自然科学版）》2002年第6期1135-1138,共4页胡学友 高隽 甘龙 王安东 
国家自然科学基金资助项目(60175011);安徽省自然科学基金资助项目(01042301);教育部优秀青年教师资助项目
介绍一种提高收敛速度的基于自适应在线学习的盲信号分离算法,以Kullback-Leibler散度作为代价函数,运用随机梯度下降导出算法,在估计分离矩阵的同时更新学习率。实验证明,该算法对于混合图像信号能够有效地分离,利用自适应学习参数提...
关键词：自适应 实验 盲源分离 独立分量分析 图像分离 神经网络 收敛速度 信号处理 
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