曾坤
- 作品数：5 被引量：28H指数：2
- 供职机构：华中科技大学图像识别与人工智能研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金高等学校骨干教师资助计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于局部复杂度的图像过渡区提取与分割被引量：26
- 2005年
- 传统的图像过渡区提取算法基于梯度算子,算法对噪声敏感且受剪切值Llow与Lhigh的限制.通过对过渡区像素属性的深入分析,提出基于局部复杂度的过渡区直接提取算法.局部复杂度的滤波作用提高了算法的抗噪性,直接提取则使算法摆脱了对Llow与Lhigh的依赖.实验结果表明,局部复杂度方法优于传统的基于梯度算子的过渡区间接提取方法.
- 闫成新桑农张天序曾坤
- 关键词：图像分割局部复杂度过渡区阈值
- 基于RBF网络的增量学习
- 提出了一种基于径向网络的增量学习算法,在对新样本进行学习时,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变.模拟实验证明了本算法的正确性和有效性.
- 桑农曾坤
- 关键词：径向基网络
- 文献传递
- 基于RBF网络的增量学习
- 2004年
- 提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 .
- 桑农曾坤
- 关键词：径向基网络
- 基于非参数化特征提取的神经网络识别
- 2004年
- 本文采用非参数化的特征提取技术提取样本的特征,再用模块化的神经网络的方法进行训练识别,取得了较好的实验效果。
- 曾坤桑农
- 关键词：非参数化特征提取神经网络目标识别
- 夜间图像匹配中的斑状噪声预处理被引量：2
- 2004年
- 夜间图像匹配中,实时夜间图像中的斑状噪声影响了边缘相关匹配的性能。在分析了斑状噪声特点的基础上,提出了一种新的基于标记的噪声预处理方法,先标记出图像中的斑状噪声点,在匹配时被标记的噪声点不参与相关统计,从而达到消除斑状噪声对匹配影响的目的。该方法与传统的中值滤波、均值滤波等方法相比,更能提高相关匹配的性能,试验结果验证了该方法的有效性。
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