杨冬

作品数:8被引量:22H指数:2
导出分析报告
供职机构:长春工业大学更多>>
发文主题:目标检测目标跟踪人脸识别脑肿瘤细节信息更多>>
发文领域:自动化与计算机技术电子电信理学文化科学更多>>
发文期刊:《光学精密工程》《长春工业大学学报》《中国图象图形学报》《计算机辅助设计与图形学学报》更多>>
所获基金:吉林省科技发展计划基金更多>>
-

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
条 记 录,以下是1-8
视图:
排序:
改进的多光谱双边滤波图像融合被引量:8
《中国图象图形学报》2013年第9期1170-1175,共6页吴川 杨冬 
中国科学院航空光学成像与测量重点实验室开放课题(Y2HC1SR125)
针对低照度或夜晚条件下彩色图像信噪比低、图像细节不够清晰;而近红外相机在该条件下能够得到纹理、边缘等细节信息丰富的图像,但缺乏色彩信息的问题,提出一种改进的双边滤波图像融合算法,实现在低照度条件下得到成像清晰的彩色图像。...
关键词:双边滤波 图像融合 核函数 近红外图像 
基于UPD6464的视频字符叠加技术的研究被引量:2
《电子技术(上海)》2010年第2期12-14,共3页吴川 杨冬 
在监控系统中,常常需要在原始视频中叠加上一些字符信息,以便事后分析判读。本文提出了一种基于UPD6464的视频字符叠加电路设计。详细介绍了字符叠加的原理、字符叠加电路的具体设计、显示信息的远程通信。通过多次实验,证明本文提出的...
关键词:字符叠加 UPD6464 长线传输 抗干扰 
基于粒子滤波的彩色图像跟踪被引量:7
《光学精密工程》2009年第10期2542-2547,共6页吴川 杨冬 郝志成 
中国科学院青年基金资助项目(No.O76031T070)
视频跟踪中的目标检测和目标跟踪通常不能通过一个算法同时完成,而是需要两个计算法则,过程复杂,耗时较多。为了实现序列彩色图像的实时检测与跟踪,本文提出了一种基于粒子滤波的实时目标跟踪算法。以目标有无信息和目标位置信息为变量...
关键词:目标检测 目标跟踪 粒子滤波 特征直方图 
基于DSPC6416的多目标跟踪系统的设计
《红外与激光工程》2007年第z2期201-204,共4页吴川 杨冬 郝志成 
针对图像数据量大,而实际在对空目标跟踪过程中要求实时对图像处理给出目标位置,提出了以数字信号处理器TMS320C6416为核心处理芯片并且以单片机为辅助芯片的一种高速图像采集和目标跟踪系统的设计方法。并且为了实时完成目标跟踪,提出...
关键词:TMS320C6416 图像采集 实时处理 目标跟踪 
芯片焊盘自动识别与定位方法的研究被引量:1
《计算机辅助设计与图形学学报》2005年第8期1673-1677,共5页吴川 朱明 杨冬 
为了准确找到芯片焊盘的位置,首先对已有隶属函数进行改造,用一种新的基于最大模糊熵原则的阈值分割法对图像进行二值处理;然后采用计算图像重心的方法得到芯片的大致位置;最后针对芯片上各焊盘的位置特点,以焊盘为模板,通过计算模板图...
关键词:隶属函数 最大模糊熵 芯片 汉明距离 
模糊理论与BP网络在目标识别中的应用被引量:2
《测试技术学报》2005年第3期287-293,共7页吴川 朱明 杨冬 
针对利用神经网络进行目标识别时特征向量选取中存在的一些问题:如特征向量选取不当,导致不同目标特征向量值可区分性差;相同目标由于大小、平移、旋转角度的不同,导致特征向量值具有较大差异等,首先对样本图像边缘提取,然后对已有的隶...
关键词:特征向量 模糊理论 隶属函数 二值代图像 BP网络 
一种多视角人脸姿态估计算法
《长春工业大学学报》2004年第1期19-24,共6页史东承 于德海 杨冬 
吉林省教育厅科技发展计划基金资助项目(吉教合字2001年第5号)
基于独立子空间分析(ISA)技术,提出了一种多视角人脸姿态估计算法。给出了ISA视角子空间分析公式和有效的多视角子空间有监督学习算法。基于有监督学习的多视角人脸模型子空间学习算法,能够实现比无监督ISA学习算法得到更高的姿态估计...
关键词:独立子空间分析 多视角人脸姿态估计 内核主元分析(KPCA) 
一种基于隐马尔可夫模型的人像识别算法被引量:2
《长春工业大学学报》2002年第B08期44-48,共5页史东承 杨冬 姜文翰 周小飞 
吉林省教育厅科技发展计划资助项目(吉教合字2001年第5号)
提出了一种基于隐马尔可夫模型 (HMM)的人脸图像识别方法。对归一化的人脸图像 ,该方法 2D DCT变换域提取人脸图像的一维特征矢量。通过对HMM的训练和识别实验表明 ,文中提出的方法计算量少 ,运行速度较快 ,是一种比较适合工程应用的人...
关键词:人像识别算法 人脸识别 隐马尔可夫模型 特征矢量 2DDCT变换域 模式识别 
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部