国家自然科学基金(61001216)
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
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- 基于SVM特征层融合的集成性身份识别模型被引量：3
- 2013年
- 多生物特征融合识别是提高身份识别性能的有效方法,提出一种基于特征层融合的识别模型。以人脸与虹膜为例,首先对这两种图像分别进行预处理,然后对人脸采用PCA、Fisherface方法,对虹膜采用小波变换、多通道Gabor滤波方法,进行特征提取得到各自的初始特征向量,由此生成融合特征向量,最后利用SVM对融合特征向量进行分类,实现特征层融合识别。仿真实验结果表明,同等条件下,该融合方法的识别效果优于常见识别方法。
- 周伟芳叶学义何文韬刘一锐
- 关键词：SVM特征层融合生物特征识别
- 基于Log-Euclidean矩阵的脑白质扩散张量场的正则化处理
- 2012年
- 在临床诊断时为了较快获得数据,扩散张量图像的质量常常不能得到保证,其正则化处理特别重要。为此,本研究提出一种基于Log-Euclidean矩阵的新算法对张量图像进行评估预处理,首先对张量特征值进行自然指数运算以实现张量场到Log-Euclidean矢量场的转换,再通过有限差分法计算矢量场梯度函数最小值,从而实现矢量场的去噪平滑,之后对矢量场取自然对数运算映射回张量空间。在1名志愿者脑扩散张量图像上进行白质纤维束跟踪测试,结果表明该方法有效避免了白质纤维束跟踪中杂从的出现,提高了跟踪平滑性。
- 吴占雄何志伟高明煜
- 关键词：扩散张量白质
