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1.
李伟 《洛阳工业高等专科学校学报》2011,21(1)
主要研究利用小波变换和径向基神经网络进行签名图像的分类识别.它包括不同签名图像和相似签名图像的分类识别.所提出的方法包括小波域的图像特征提取和利用径向基神经网络的模式分类.采用小波的多分辨分析方法对签名图像进行时频分析特别有效.熵和能量相关特征的概念用于小波域.径向基神经网络具有快速的收敛速度和分类能力.实验仿真证实了利用小波变换和径向基神经网络进行签名图像分类识别的有效性,且成功识别率100%. 相似文献
2.
本文以MIT-BIH心电数据库作为研究对象,使用Matlab软件,首先对心电信号的噪声进行了巴特沃斯滤波,然后基于小波变换检测ECG信号各个参数奇异点的原理,对ECG信号进行了分析,较准确的检测了QRS波群的相关信息,效果良好。 相似文献
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4.
李靖 《天津职业院校联合学报》2012,14(9):49-53
针对多聚焦度分析和部分有损图像分析中难以提前完整边缘信息的问题,提出了一种基于小波域图像融合的边缘检测算法。它是在小波变换多分辨率分析的基础上,运用图像融合及图像增强理论,使得小波子带边缘信息量最大化,再运用经典的Canny算子边缘检测算法最终实现图像边缘的检测。 相似文献
5.
声目标识别技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
吕永林 《楚雄师范学院学报》2008,23(3):24-31
本文对声目标识别的关键技术进行研究,探讨用小波分析来进行声信号处理和特征提取,用BP神经网络和支持向量机的模式分类方法来进行分类识别.通过对四种声信号的仿真实验表明,使用小波变换和人工神经网络技术及支持向量机分类技术相结合对声目标进行识别是有效、可行的. 相似文献
6.
A new model based on dyadic differential wavelet was developed for detecting the R peak in Holter ECG signal according to the design of data mining. The Mallat recursive filter algorithm was introduced to calculate wavelet and optimize the detection algorithm which is based on the equivalent filter technique. The detection algorithm has been verified by MIT arrhythmia database with a high efficiency of 99％. After optimization, the algorithm was put into clinical experiment and tested in the Air Force Hospital in Tianjin for about two months. After about 108 hearts beating test of more than 100 patients, the total efficient detection rate has reached 97％，Now this algorithm module has been applied in business software and shows perfect performance under the complex conditions such as the inversion of heart beating, the falling off of the electrodes, the excursion of base line and so on. 相似文献
7.
针对传统图像融合方法在多聚焦图像融合中存在细节丢失、边缘模糊和焦点不清楚等问题,提出一种基于双树-复小波变换（DT-CWT）优化显著性测度和自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的多聚焦图像融合方法。首先,将两张聚焦区域不同的输入图像使用双树-复小波分解成低频子带和高频子带;然后,对低频子带采用基于显著性测度的度量方法计算小波融合系数,对于高频子带,采用自适应PCNN模型计算触发时间来选取高频融合子带;最后,通过双树-复小波逆变换重构得到融合结果。与其他融合方法进行对比,结果表明,基于文章所提方法的融合图像更加自然清晰,具有较高的边缘保持度,同时保留了更多的细节信息,因此,此方法可以大大提高图像质量。 相似文献
8.
基于小波分析的红外弱小目标检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对红外弱小目标检测需求,根据红外弱小目标图像特性及其小波分析特性,提出了一种基于小波分析的红外弱小目标检测算法。算法首先对红外弱小目标图像进行小波分解;然后置低频小波系数为零去除背景,阈值化高频小波系数滤除噪声,自适应子带增强加强目标能量;最后进行小波逆变换并进行自适应阈值分割。实验结果表明,提出的算法速度快、抑制噪声的能力强。 相似文献
9.
谭艳丽 《西安文理学院学报》2014,(4):28-31
根据脉冲噪声和高斯噪声在小波变换下的不同特点,结合中值滤波,在小波域内对高频子带图像进行中值滤波.仿真结果表明,此算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且能较好的保留图像的边缘细节,可获得较好的去噪效果. 相似文献
10.
为了提高脱机手写藏文字符的识别效果,提出了一种在小波变换基础上计算局部梯度方向直方图的特征提取方法.首先,对一个脱机手写藏文字符样本图像进行一次Haar小波变换,得到相应的一级近似分量;然后,将这个一级近似分量划分成几个等尺寸的子区域;最后,计算每个等尺寸子区域的局部梯度方向直方图,并将所有子区域的全部局部梯度方向直方图的值作为该字符图片的特征.在最近建立的脱机手写藏文字符样本数据库(THCDB)上的实验结果表明:提出的特征提取方法识别效率较高,且识别效果较好;和细节分量相比,近似分量对提高识别精度具有更大的贡献. 相似文献
11.
A framework of region-based dynamic image fusion 总被引：1，自引：0，他引：1
WANG Zhong-hua QIN Zheng LIU Yu 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(1):56-62
INTRODUCTION Image fusion is a sub-area of more general topics of Information Fusion and Data Fusion and deals with static images and dynamic images (image sequences or video data) (Maitre and Bloch, 1997). By com-bining the information from a range of image data obtained by different sensors or the same sensor with different imaging schemes, the composite image al-ways presents the complementary information of different input images at the same time and provides us the integrated descr… 相似文献
12.
掌纹识别是利用人的手掌掌纹图像对其身份进行认证的一种生物特征识别技术,有着巨大的发展潜力。掌纹线中的主线和皱褶是重要的特征,在空间域内掌纹图像中纹理的疏密和深浅,与频域内能量聚集和紧密程度相关。目前的掌纹研究主要集中在就一种掌纹特征的提取算法上如何提高匹配率,而对结合两种以及两种以上的掌纹特征的提取算法,如何提高掌纹识别匹配率的讨论较少。提出了一种有效提高掌纹识别率的方法,即结合点特征的提取和傅立叶变换特征的提取,提高掌纹特征匹配识别率。将该方法与单独使用点特征提取和傅立叶变换提取进行了比较实验,实验结果证明新方法的识别率有明显提高。 相似文献
13.
在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。 相似文献
14.
依据心电图特征参数R峰面积与S峰面积比,对正常、异常心电图进行快速二分类以提高心电分类效率和准确率。通过MIT-BIH数据库统计分析,正常心电图R峰面积与S峰面积比远大于异常心电图中的面积比值。在QRS波群检测中,改进QRS波群起止点检测算法,将移动窗口积分法、距离最大值法与斜率突变法3种方法加权平均结果作为QRS起止点最终检测结果,弥补单一算法的不足,提高起止点检测精确度,为面积比计算及后续心脏病辅助诊断提供可靠前提。基于低功耗、便携的树莓派平台实现算法,以树莓派Raspbian系统自带的Python为工具,构建了一个便携、实时的心电辅助诊断平台。 相似文献
15.
结合Gabor小波变换的特征提取算法提出了一种基于决策模板的多分类支持向量机.该方法在对JAFFE基本表情数据库进行训练并测试时获得了较高的正确率,实验结果表明该方法是一种有效的表情识别算法. 相似文献
16.
计算机视觉技术越来越多地应用于生猪饮水等行为识别中,以判断生猪健康状况。现有的饮水识别方法主要依赖目标轮廓,而传统的阈值分割方式受光照、噪点等因素影响较大,提取的轮廓不够精确。提出一种基于深度学习目标检测算法YOLO（You Only Look Once,YOLO）的生猪行为识别方法,根据生猪位置与饮水区的关系以及是否处于静止状态综合判断其饮水行为。该方法不依赖目标轮廓,且无复杂的手动特征提取过程。在深度学习框架tensorflow上进行群养猪检测、定位以及饮水行为识别。实验证明,该算法比基于轮廓的饮水识别算法精度提高3%,达到94.0%。 相似文献
17.
目标噪声特征提取是被动声纳目标识别系统的关键技术。针对被动声纳目标识别,着重研究了一种调制连续谱特征提取方法,并采用自适应遗传BP算法的神经网络分类器对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别,实验结果表明该被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果。 相似文献
18.
功能核磁共振和弥散张量这2种成像方式能够反应人类大脑不同方面的信息,采用小波变换的方法来对这2种医学图像进行融合可以有效改善抑郁症的识别准确率.首先,利用多尺度小波分解方法把每种类型的图像都转换到频域,以得到各频率的成分参数.其次,对于每个被试,将2种图像的分解参数根据频率各自相加,并且通过小波逆变换重建出融合图像.然后,使用主成分分析方法对融合的数据进行降维并得到图像特征.基于融合后图像的特征,采用留一检验方法最终得到了80.95%的抑郁症识别率.可以看出,该小波融合方法能够对当前抑郁症的诊断识别进行有效的改进. 相似文献
19.
主要对小波分析的一些基本数学理论进行了详细的介绍,并对小波变换以及多分辨率分析进行了重点且深入的分析。在此基础上,通过实际数据试验研究了小波基函数的选取,以及软、硬阈值处理方式对GPS变形数据序列去噪效果的影响,得到一些有益的结论。还对小波分解的噪声特性进行了详细分析,在此基础上通过实例验证了基于小波分析方法对GPS动态监测数据进行变形特征特征提取的可行性和可靠性,得出了其提取结果要优于中值滤波方法进行提取的结论。 相似文献
20.
Hilbert-Huang transform method has been widely utilized from its inception because of the superiority in varieties of areas.
The Hilbert spectrum thus obtained is able to reflect the distribution of the signal energy in a number of scales accurately.
In this paper, a novel feature called ECC is proposed via feature extraction of the Hilbert energy spectrum which describes the distribution of the instantaneous energy. The experimental
results conspicuously demonstrate that ECC outperforms the traditional short-term average energy. Combination of the ECC with
mel frequency cepstral coefficients (MFCC) delineates the distribution of energy in the time domain and frequency domain,
and the features of this group achieve a better recognition effect compared with the feature combination of the short-term
average energy, pitch and MFCC. Afterwards, further improvements of ECC are developed. TECC is gained by combining ECC with
the teager energy operator, and EFCC is obtained by introducing the instantaneous frequency to the energy. In the experiments,
seven status of emotion are selected to be recognized and the highest recognition rate 83.57% is achieved within the classification
accuracy of boredom reaching 100%. The numerical results indicate that the proposed features ECC, TECC and EFCC can improve
the performance of speech emotion recognition substantially. 相似文献