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题名面部表情特征抽取的研究进展
被引量:6
- 1
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作者
章品正
王征
赵宏玉
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机构
东南大学计算机科学与工程系影像科学与技术实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第9期38-41,66,共5页
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文摘
面部表情特征抽取的针对性和鲁棒性在计算机辅助面部表情自动分析系统中具有举足轻重的作用。论文从五个方面综述了近年来面部表情特征抽取的研究进展并力争从理论上对各种方法进行分析和比较。最后讨论了进一步提高面部表情特征抽取可靠性的几个重要方面,进而展望了面部表情特征抽取技术的发展方向。
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关键词
面部表情特征
启发性方法
变换域
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Keywords
facial expression feature ,heuristic method,transform field
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名放射治疗计划的优化方法
被引量:3
- 2
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作者
周正东
罗立民
舒华忠
王征
李兵
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机构
东南大学计算机科学与技术学科博士后流动站
东南大学计算机科学与工程系影像科学与技术实验室
东南大学生物医学工程系
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出处
《中国医疗器械杂志》
CAS
2007年第6期391-394,444,共5页
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基金
江苏省博士后科研资助项目(0601002c)
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文摘
综述了放射治疗计划中的优化方法,包括物理优化和生物优化模型、伽玛刀治疗计划的优化、调强放射治疗计划的优化、血管内放射治疗计划的优化,并展望了放射治疗计划的发展趋势。
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关键词
放射治疗计划
优化
伽玛刀
调强放射治疗
血管内放射治疗
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Keywords
radiation treatment planning, optimization, Gamma-knife, intensity modulated radiation treatment, intravascular brachytherapy.
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分类号
R815
[医药卫生—放射医学]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名二维Tchebichef矩正反变换的快速算法
被引量:2
- 3
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作者
章品正
王征
徐琴珍
舒华忠
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机构
南京东南大学计算机科学与工程系影像科学与技术实验室
南京东南大学无线电工程系信号与信息处理实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2007年第1期69-72,共4页
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文摘
本文提出了一种二维Tchebichef矩正反变换的快速算法。在正变换中,使用Chebichef递推公式推导了一维Tchebichef矩正变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef矩正变换的快速计算。在反变换中,使用Clenshaw递推公式我们推导了一维Tchebichef矩反变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef正交矩反变换的计算。与以迭代方式计算Tchebichef多项式进而计算二维Tchebichef矩正反变换的方法相比,本文算法有效地减少了算术运算的次数,提高了计算速度。实验结果表明了该方法的有效性。
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关键词
chebichef递推式
TCHEBICHEF矩
Clenshaw迭代算法
快速算法
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Keywords
Chebichef recurrent formula
Tchebichef moment
Clenshaw' s recurrent formula
Fast algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于小波矩的面部特征匹配定位方法
被引量:1
- 4
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作者
章品正
徐琴珍
王征
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机构
东南大学计算机科学与工程系影像科学与技术实验室
东南大学无线电工程系信号与信息处理实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第26期245-248,共4页
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文摘
面部特征是实现面部表情分类与刻画面部表情强度的重要信息。提出了结合金字塔分解技术和小波矩的面部特征匹配定位方法。该方法通过小波矩实现图像信息的多尺度表征,而应用金字塔分解在金字塔图像各层之间传递信息并最终实现局部处理与全局处理之间的联系。实验结果表明,提出的方法可以在面部特征发生较大形变时依旧取得较好面部特征匹配定位结果。
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关键词
小波矩
金字塔分解
特征点匹配
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Keywords
wavelet moment
pyramid decomposition
feature point matching
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于网格的最小交叉熵算法在PET图像重建中的应用
- 5
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作者
戴修斌
朱宏擎
舒华忠
罗立民
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机构
东南大学计算机科学与工程系影像科学与技术实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第11期1999-2003,共5页
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基金
科学技术部基础研究重大项目(No.2003CB716102)
教育部新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-04-0477)
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文摘
基于内容的自适应三角形网格模型是描述图像的一种有效方法,本文将网格模型与最小交叉熵算法相结合,并加入先验解剖信息,用于PET图像重建.在本文提出的新算法中,先将投影数据用滤波反投影方法(FBP)生成参考图像,再对参考图像提取网格节点,用加入先验解剖信息的最小交叉熵算法对网格节点灰度值进行迭代计算,最后利用迭代后的网格节点灰度值对象素点进行插值得到重建后的图像.在仿真实验中,将该算法与最大似然方法(MLEM)等算法作比较,并分析了参数对重建结果的影响.
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关键词
基于内容的自适应网格模型
最小交叉熵算法
PET图像重建
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Keywords
content-adaptive mesh model
minimum cross-entropy algorithm
reconstruction of PET (positron emission tomography) images
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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