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卷积计算的数据并行实现方法
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作者 赵晓红 张发存 +1 位作者 王忠 沈绪榜 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2003年第B12期4-7,共4页
基于局部线性滤波函数的大多数图像处理操作,都可以表示成图像数据与一个权值样板的卷积。对于N×N的图像M×M(M<N)的模板,卷积算法在单处理机上用传统的方法实现需要O(N^2M^2)时间。显然它应当采用数据并行的处理方法来... 基于局部线性滤波函数的大多数图像处理操作,都可以表示成图像数据与一个权值样板的卷积。对于N×N的图像M×M(M<N)的模板,卷积算法在单处理机上用传统的方法实现需要O(N^2M^2)时间。显然它应当采用数据并行的处理方法来实现。本文较详细地讨论了卷积算法在局部寄存器个数受限与不受限情况下的两维处理元阵列的数据并行实现方法,提出了一种适用于具有有限局部寄存器的-维处理元阵列的卷积并行算法,并对算法的复杂度进行了分析。 展开更多
关键词 卷积计算 数据并行 二维处理元阵列 一维处理元阵列 局部线性滤波函数 图像处理 算法 复杂度
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基于相似性约束的面部幻象在人脸识别中的应用
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作者 廖建锋 王志忠 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第35期10538-10543,共6页
为了根据低分辨率(LR)人脸图像生成高分辨率(HR)图像以提高人脸识别率,设计了四个相似性约束函数,提出了基于相似性约束的面部幻象方法。首先利用LR-LR约束计算出输入的LR人脸图像与训练集中各LR人脸图像之间的相似性;然后利用LR-HR约... 为了根据低分辨率(LR)人脸图像生成高分辨率(HR)图像以提高人脸识别率,设计了四个相似性约束函数,提出了基于相似性约束的面部幻象方法。首先利用LR-LR约束计算出输入的LR人脸图像与训练集中各LR人脸图像之间的相似性;然后利用LR-HR约束描述输入的LR人脸图像与HR训练图像之间的局部结构相似性,同时增强相邻幻象图像块之间的平滑约束;最后利用空间相似性约束减少远离幻象图像块的那些图像块的影响。在FERET、Yale及ORL三大通用人脸数据库上的实验结果表明,相比其它几种较为先进的面部幻象生成方法,所提方法得到的幻象图像分辨率更高,此外,所提方法得到了更高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 相似性约束 面部幻象 局部线性滤波 平滑约束
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基于深度学习的光照不均匀文本图像的识别系统 被引量:8
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作者 何鎏一 杨国为 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第6期184-190,217,共8页
针对文本识别中存在的光照不均匀、字符质量低等问题,提出一种图像增强算法和卷积循环神经网络字符识别模型。图像增强算法使用考虑局部信息的改进色调映射函数增加暗区域文字的可见度。通过背景估计和对比度补偿的方法解决图像光照不... 针对文本识别中存在的光照不均匀、字符质量低等问题,提出一种图像增强算法和卷积循环神经网络字符识别模型。图像增强算法使用考虑局部信息的改进色调映射函数增加暗区域文字的可见度。通过背景估计和对比度补偿的方法解决图像光照不均匀问题,使用连通域的方法对图像中的文字定位。基于文字区域搭建卷积和循环深度神经网络模型,以图像内整个字符串作为识别目标。采集30幅光照不均匀图像进行实验验证,结果表明该模型在该场景下的文字识别准确率为98.29%。 展开更多
关键词 光照不均匀 局部自适应非线性滤波 色调映射 深度神经网络 文字识别
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A Dwindling Filter Line Search Algorithm for Nonlinear Equality Constrained Optimization 被引量:2
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作者 GU Chao ZHU Detong 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2015年第3期623-637,共15页
This paper proposes a dwindling filter line search algorithm for nonlinear equality constrained optimization. A dwindling filter, which is a modification of the traditional filter, is employed in the algorithm. The en... This paper proposes a dwindling filter line search algorithm for nonlinear equality constrained optimization. A dwindling filter, which is a modification of the traditional filter, is employed in the algorithm. The envelope of the dwindling filter becomes thinner and thinner as the step size approaches zero. This new algorithm has more flexibility for the acceptance of the trial step and requires less computational costs compared with traditional filter algorithm. The global and local convergence of the proposed algorithm are given under some reasonable conditions. The numerical experiments are reported to show the effectiveness of the dwindling filter algorithm. 展开更多
关键词 CONVERGENCE dwindling filter line search nonlinear optimization secant update.
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