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1. 融合视觉模型和最大类间方差的阈值分割算法

邹小林冯国灿

计算机应用 2013, 33 (03): 670-673. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00670

摘要（902）

PDF （688KB）（455）

针对传统二维直方图的区域划分方法存在把图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点的缺点,以及传统二维最大类间方差阈值分割算法的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了该二维直方图的区域划分方法,同时还把提出的二维直方图应用到最大类间方差阈值分割算法中。根据分割时间、分类误差、均匀性等定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出的阈值分割算法在降低计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。

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2. DCT域上人脸光照正则化及识别

许嘉伟冯国灿

计算机应用

摘要（1535）

PDF （643KB）（827）

现有的光照正则化处理算法，都是在空间域中进行的，为避免海量图像解压缩的时间消耗，在JPEG图像上直接进行光照正则化处理，提高人脸识别效率，在DCT域上，基于三维辐照度方程，把差图像法推广到了DCT域上，并在DCT域上提出了分量图像法。实验表明：差图像法与分量图像法均能在DCT域中有效地削弱光照方向对人脸识别的负面影响。

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3. 多重核线性判别分析及其权值优化

刘笑嶂冯国灿

计算机应用 2009, 29 (09): 2473-2476.

摘要（1298）

PDF （540KB）（1163）

为了提高非线性分类精度，借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法，针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而，使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC)，提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMU PIE人脸图像库上的实验表明，与基于单个核的LDA相比，多重核线性判别分析能够达到更高的分类性能。

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4. 结合聚类和改进的C-V演化方程在医学图像分割中的应用

罗冯国灿成秋生

计算机应用

摘要（1669）

PDF （1050KB）（977）

在传统的C-V模型的基础上提出一类改进的C-V演化方程，利用它们与聚类技术相结合对病理状态脑部CT和MR图像进行分割，能获得较理想的实验结果。特别是利用提出的演化方程对一个合成的几何图像进行分割，结果显示能比一些传统的演化方程具有更好的稳健性和准确性。

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5. 复用特征组合的单幅人脸图像识别

廖红文，冯国灿

计算机应用 2005, 25 (08): 1777-1779. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01777

摘要（1091）

PDF （141KB）（909）

单幅图像的人脸识别问题目前研究较少,而许多识别算法一旦应用到单幅训练图像的人脸库时,识别率会急剧下降。通过研究人脸的各个局部特征对识别人脸的影响,筛选出几个最能表达人脸信息的局部特征,然后利用Boosting思想,为从单个图像样本中挖掘更多的信息,重复使用人脸特征,将人脸的整体特征和局部特征结合起来构造了两个人脸识别系统———多特征投票法和复用特征法。

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