高志荣 作品数:77 被引量:116 H指数:5 供职机构: 中南民族大学计算机科学学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 湖北省自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 文化科学 更多>>
一种人脸识别系统及其方法 本发明公开了一种人脸识别系统及其方法,涉及模式识别技术领域。本系统由图像子空间低秩恢复模块(101)、第1图像分块模块(102)、第2图像分块模块(103)、图像间相似度估计模块(104)、第1特征降维模块(105)、第... 高志荣 熊承义 汪淑贤 周城 侯建华 陈少平文献传递 一种用于图像编码的基于系数随机置换的压缩感知方法及系统 本发明涉及一种用于图像编码的基于系数随机置换的压缩感知方法,其包括以下步骤:步骤1)将原始图像进行分块并进行基于块的稀疏变换;步骤2)将步骤1变换得到的块稀疏变换系数按所处位置进行重组,得到对应不同位置的系数矢量;步骤3... 熊承义 高志荣 周城基于UPD78F9189的空调主板控制系统设计 2008年 讨论了UPD78F9189在空调主板控制系统中的应用,分析了UPD78F9189芯片的特征,设计了以UPD78F9189微控制器为核心的空调主板控制系统的硬软件结构.给出了室内机主程序框图,所开发的主板控制系统具有可用性、方便性及可靠性等特点,提高了室内空调的可靠性和性价比. 蓝雯飞 覃俊 朱海辉 高志荣关键词:单片机 多分辨率特征交叉融合的图像压缩感知重构系统及其方法 本发明公开了一种多分辨率特征交叉融合的图像压缩感知重构系统及其方法,及图像成像与重建技术领域。本系统包括输入的图像测量值Y,设置有多分辨率初始重构模块(10)、多分辨率增强重构模块(20),系统输出为重构的高分辨率图像X... 熊承义 秦鹏飞 高志荣 刘川鄂文献传递 多阶特征循环增强的渐进高倍人脸超分辨率系统及其方法 本发明公开了一种多阶特征循环增强的渐进高倍人脸超分辨率系统及其方法,涉及图像复原技术领域。本系统是:低分辨率人脸图像(A)、初级特征提取与上采样模块(10)、多阶特征循环增强与上采样模块(20)、残差人脸生成模块(30)... 高志荣 熊承义 柳霜 施晓迪文献传递 基于两级非负线性编码表示的人脸识别 2014年 针对大规模人脸识别问题,提出了一种基于两级非负线性编码表示的人脸识别方法.首先利用第一级的线性编码表示,通过在初始的大规模人脸库中寻找对应测试图像的M最近邻,以消除干扰训练样本并降低训练样本集的规模;然后以此M最近邻为训练样本集,通过第二级的线性编码表示实现对测试样本的分类判别.在线性编码表示中,通过进一步引入非负系数约束,更好地改善了分类识别性能.基于AR、ORL和Yale B人脸库的实验结果初步验证了文中所提方法的有效性. 高志荣 熊承义关键词:人脸识别 联合边缘增强的MSER自然场景文本检测 被引量:3 2017年 针对图像模糊及低对比度造成最大极值稳定区域(MSER)文本检测性能下降的问题,提出一种新的结合边缘增强的M SER文本检测方法.通过采用加权引导滤波与HOG特征结合进行边缘增强,以更好突出图像边缘增强文本信息,并结合采用Quick shift文本颜色聚类技术,有效提升了M SER文本检测的召回率;基于文本与非文本的笔画宽度差异,采用文本骨架的拓扑特征减少连通区域标记的冗余,有效提升了MSER文本检测的准确率.基于ICDAR2003数据库的实验结果验证了本文方法的有效性. 田清越 高志荣 熊承义 陈少波关键词:文本检测 《数据库系统概论》教学方法探索 2008年 针对《数据库系统概论》课程的教学性质,结合其理论和实践教学并重的教学特点,对该门课程的本科生教学进行了探索。分析该门课程的体系结构和教学中存在的问题,给出了相应的解决办法,对该门课程的教学方法进行了研究、探索和总结。 高志荣 陈幼均 曾广平关键词:数据库系统 体系结构 本科生 教学方法 基于自适应低秩去噪的近似消息传递压缩感知恢复 被引量:2 2019年 图像隐含的低秩先验特性已被成功应用于去噪等图像恢复应用.考虑到自然图像具有的非平稳特性以及迭代重构中图像噪声强度的变化,提出了一种结合近似消息传递与自适应低秩去噪的图像压缩感知重构方法.根据迭代重构图像的噪声方差估计,自适应地调整分块图像的大小以及相似块组的规模,实现低秩去噪性能的有效提升,从而保证了迭代重构的收敛速度,并同时改善了重构图像的质量.大量实验结果表明:该方法在无噪和有噪观测环境下都具有较好的重构性能,且能够有效地保留图像的纹理细节信息. 熊承义 陈仕长 高志荣 李世宇 金鑫 李治邦关键词:迭代阈值 结合全变差与自适应低秩正则化的图像压缩感知重构 被引量:9 2016年 针对基于固定变换基的协同稀疏图像压缩感知(CS)重构算法不能充分利用图像自相似特性的问题,提出了一种改进的联合全变差与自适应低秩正则化的压缩感知重构方法。首先,通过图像块匹配法寻找结构相似块,并组成非局部相似块组;然后,以非局部相似块组加权低秩逼近替代协同稀疏表示中的三维小波变换域滤波;最后,结合梯度稀疏与非局部相似块组低秩先验构成重构模型的正则化项,并采用交替方向乘子法求解实现图像重构。实验结果表明,相比协同稀疏压缩感知重构(RCo S)算法,该方法重构图像的峰值信噪比平均可提升约2 d B,所提算法在准确描述图像非局部自相似结构特征的前提下显著提高了重构质量,更好地保留了图像的纹理细节信息。 刘金龙 熊承义 高志荣 周城 汪淑贤关键词:压缩感知 全变差