黄增喜 作品数:24 被引量:50 H指数:5 供职机构: 西华大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 教育部“春晖计划” 四川省国际科技合作与交流研究计划项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
一种基于竞争与协作机制的高抗哄骗多模态身份验证方法 本发明公开了一种基于竞争与协作机制的高抗哄骗多模态身份验证方法,属于模式识别领域,包括如下步骤:S1对每一模态生物特征,使用目标类与竞争类的特征模板构成验证字典,对输入样本特征进行稀疏表示,计算输入样本与目标类的匹配度和... 黄增喜 王晓明新的基于稀疏表示单张彩色超分辨率算法 被引量:7 2013年 传统的基于学习的超分辨率算法普遍采用样本库来训练字典对,训练时间长且对样本库依赖较大。针对传统算法的不足,提出一种新的单张彩色图像超分辨率算法。该方法基于稀疏编码超分辨率模型,利用图像自相似性和冗余特性,并结合图像金字塔结构,采用低分辨率图像本身来训练高、低分辨率图像块的字典对。同时,针对彩色图像,该算法采用一种基于稀疏表示的彩色图像存储技术,将彩色图像的三通道值组合成一个向量进行图像稀疏处理,以更好地维持原始图像细节信息。实验结果表明,与传统的超分辨率算法相比,该算法不但有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比(PSNR),而且计算速度快。 杨玲 刘怡光 黄蓉刚 黄增喜关键词:图像金字塔 一种采用竞争匹配的安全身份验证方法 本发明公开了一种采用竞争匹配的安全身份验证方法,属于生物特征身份验证领域,包括如下步骤:S1使用一种基于稀疏表示的方法离线选择竞争类集合;S2身份验证时,使用者输入用户身份和生物特征样本,使用目标类和竞争类的特征模板构建... 黄增喜 于春 杜亚军一种面向密集人群的深度行人检测方法 本发明属于图像及视频处理技术领域,尤其为一种面向密集人群的深度行人检测方法,包括以下几个步骤:采用基于全局特征的卷积神经网络提取图像中行人候选框,根据置信分数和相互交叠程度,从中定位人群图像区域,并选择出较可靠独立行人和... 黄增喜 王晓明 杜亚军 于春基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法 被引量:5 2014年 针对传统基于稀疏字典对的超分辨率(SR)算法训练速度慢、字典质量差、特征匹配准确性低的缺点,提出一种基于改进稀疏编码的图像超分辨率算法。该算法使用自适应阈值的形态组成分析(MCA)方法提取图像特征,并采用主成分分析算法对训练集进行降维,提高特征提取的有效性,缩短字典训练时间,减少过拟合现象。在字典训练阶段,使用改进的稀疏K-奇异值分解(K-SVD)算法训练低分辨率字典,结合图像块的重叠关系求解高分辨率字典,增强字典的有效性和自适应能力,同时极大地提高了字典的训练速度。在Lab颜色空间对彩色图像进行重建,避免由于颜色通道相关性造成的重建图像质量下降。与传统方法相比,该算法重建图像质量和计算效率更优。 盛帅 曹丽萍 黄增喜 吴鹏飞关键词:超分辨率 主成分分析 一种基于竞争与协作机制的高抗哄骗多模态身份验证方法 本发明公开了一种基于竞争与协作机制的高抗哄骗多模态身份验证方法,属于模式识别领域,包括如下步骤:S1对每一模态生物特征,使用目标类与竞争类的特征模板构成验证字典,对输入样本特征进行稀疏表示,计算输入样本与目标类的匹配度和... 黄增喜 王晓明文献传递 基于自适应搜索窗的非局部均值去噪算法 2015年 提出了一种采用局部多项式近似—置信区间交叉(Local Polynomial Approximation and Intersection of Confidence Intervals,LPA-ICI)技术的自适应选取搜索窗的非局部均值图像去噪算法.首先采用LPA-ICI寻找当前像素所在的同质区域,然后将该同质区域设定为当前像素的自适应搜索窗.自适应搜索窗内的像素与当前像素在灰度值以及几何结构上均呈现出"同质"性,对当前像素的估计值更接近真实值.定性与定量实验结果表明:相比于形状和大小固定的搜索窗,自适应选取搜索窗的非局部均值去噪算法能取得更好的去噪效果,对图像中边缘和纹理细节信息具有更好的保护能力. 胡金蓉 黄增喜 王晓明 杜亚军关键词:图像去噪 一种基于局部关键点的行人特征掩膜生成方法 本申请提供了一种基于局部关键点的行人特征掩膜生成方法,涉及图像处理技术领域,包括:检测目标行人的关键点,得到位置概率热力图、坐标和置信度,估计姿态信息;设置关键点特征掩膜区域,根据人体生理拓扑结构和关键点间的位置关系,设... 黄增喜 秦钰松一种基于局部关键点的行人特征掩膜生成方法 本申请提供了一种基于局部关键点的行人特征掩膜生成方法,涉及图像处理技术领域,包括:检测目标行人的关键点,得到位置概率热力图、坐标和置信度,估计姿态信息;设置关键点特征掩膜区域,根据人体生理拓扑结构和关键点间的位置关系,设... 黄增喜 秦钰松光流法在机车安全行驶中的应用 被引量:3 2013年 在基于路况视频的机车安全行驶中,依据轨道与信号灯的相对位置先验知识可缩小信号灯检测范围,提高信号灯检测的效率和可靠性,但在某些复杂光照条件下(尤其是夜间)因检测不到轨道而无法提供信号灯区域信息。针对此问题,提出一种基于光流的信号灯区域预测方法,首先在感兴趣区域中使用KLT算子提取强角点,并采用基于金字塔的Lucas-Kanade光流法计算强角点光流;然后根据全局光流信息判断机车转向状态;最后结合转向状态与先验知识估计出信号灯区域。此外,还提出了利用转向状态进行轨道跟踪检错的方法,该方法可及时发现轨道跟踪错误并唤醒系统进行轨道重定位。实验表明,该方法能有效预测信号灯区域,使信号灯检测实时性更高,抗干扰能力更强。 严强 黄增喜 曹丽萍 黄蓉刚关键词:光流法