【摘 要】
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尽管Johnson提出的PCNN模型具有强大的图像处理功能,以时间序列进行特征提取时具有旋转、尺度、平移、扭曲不变性,可实践中发现依然存在着不足,特别对图像亮度、对比度比较敏感。添加了误差反向传播(Error Back Propagation,EBP)学习准则的自适应脉冲耦合神经网络模型能自适应设定模型参数,是脉冲耦合神经网络模型研究的主要内容。特别地,应用这种自适应模型进行特征提取时,能弥补原来
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尽管Johnson提出的PCNN模型具有强大的图像处理功能,以时间序列进行特征提取时具有旋转、尺度、平移、扭曲不变性,可实践中发现依然存在着不足,特别对图像亮度、对比度比较敏感。添加了误差反向传播(Error Back Propagation,EBP)学习准则的自适应脉冲耦合神经网络模型能自适应设定模型参数,是脉冲耦合神经网络模型研究的主要内容。特别地,应用这种自适应模型进行特征提取时,能弥补原来PCNN模型对亮度、对比度敏感的缺陷,而且具有一定的泛化能力,有效克服了亮度、对比度对图像识别精度的影响。
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提出了一种基于多示例的Boosting级联算法,通过使用多示例、大的训练集以及对应的阈值调整方法,提高了人脸检测速度和精度。实验证明,该方法在进行人脸检测时达到了非常高的检测率,并且速度比其它算法提高了1￣2倍。
In this paper an efficient compressed domain moving object segmentation algorithm is proposed,in which the motion vector (MV) field parsed from the compressed video is the only cue used for moving obj
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提出了一种基于分形布朗运动的形状基本可控的真实感地形的生成方法。根据地形上少量特征点的三维坐标,将地形的整个平面区域划分成几个三角形,然后对每个三角形,利用改进的随机中点位移法进行三维地形数据的细分与迭代生成。并在PC机上用VC++6.0结合OpenGL编程,将生成的三维地形数据转化为具有真实感的可视化图形。模拟实验结果表明所提出的算法可以方便生成具有真实感、可控性的多峰山脉地形、一般平缓地形、以
传统量子进化算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差。针对该问题,借鉴模拟退火算法,根据进化代数及个体的适应度值,修正了传统量子进化算法旋转门函数的旋转角度值,并应用于三维医学图像分割,从而形成了一种用于三维医学图像分割的改进量子进化算法。100次阈值计算实验结果表明,提出的分割算法与传统量子进化算法相比,在保持了传统量子进化算法收敛速度快特点的同时,可大大提高算法在三维分割中的精确性和稳
基于CT图像的鼻咽部组织三维重建是建立鼻咽癌虚拟治疗系统的基础。鼻咽部组织多达六十多种,在组织分割过程中建立了鼻咽部组织解剖图谱,设定组织颜色查找表。在重建过程中,单纯利用一种重建算法不能满足重建模型效果好、显示速度快的要求。所以利用不同算法重建不同组织:改进的移动立方体算法用于重建重要鼻咽部组织,轮廓拼接算法用于重建次要的鼻咽部组织,表示空间位置的外轮廓使用光线投射算法进行绘制。通过组织分割,重
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