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成都信息工程大学软件工程学院硕士生导师魏维教授（图）
成都信息工程大学软件工程学院 硕士生导师 教授 图形图像 模式识别 人工智能 数据挖掘
2023/12/11
魏维，男，教授，生于1976年，中共党员，研究生学历，工学博士学位。2015年公派至美国访学一年。现任软件工程学院副院长职务。2009年于自动控制-模式识别与智能系统博士后流动站出站。中国人工智能学会智能数字内容安全专业委员会委员，四川省学术技术带头人后备人选。
中国科学院生物物理研究所专利：一种基于高斯小波一维峰值识别的多角度边缘检测方法
2023年5月19日，中国科学院上海光学精密机械研究所研究员王俊团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测方面取得进展，相关文章以Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorithms为题发表于《激光与光子学评论》（Laser & Photonics Review...
孔维航，男，1984年11月出生，河北馆陶人，中国共产党党员，博士/博士后、副教授、硕士生导师，CCF会员。2018年至今一直在燕山大学信息科学与工程学院从事教学、科研工作。主持河北自然科学基金青年科学基金项目、中国博士后科学基金面上资助项目、河北省教育厅高等学校科技计划重点项目和秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目各一项，作为骨干成员分别参与完成十二五、十三五国家科技重大专项课题，申报国家发明/实...
西北民族大学数学与计算机科学学院博士生导师王维兰教授
西北民族大学数学与计算机科学学院 博士生导师 教授 王维兰 图像处理 模式识别 智能信息处理
2017/11/10
王维兰，女，汉族，1961年12月出生，教授，硕/博士研究生导师。从事图像处理、模式识别、智能信息处理等方面的教学与科研，研究内容包括文化资源和民族文化遗产数字化保护研究，涉及文化遗产的数字化保护手段与方法、数字图像修复、信息资源库建设、知识库研究、基于内容和基于语义的图像检索等，以及人机智能接口的民族语言文字识别的相关理论研究和应用开发。曾先后为中山大学、清华大学及美国印第安纳大学访问学者。主持...
一种基于非线性降维求正常星系红移的新方法
正常星系 红移 流形
2009/10/27
提出了一种确定正常星系红移的有效方法，该方法分为以下3个步骤：(1)利用四阶小波系数作为正常星系的特征表示，它能较好地反映吸收线、跳变点和吸收带的信息;(2)利用非线性降维方法LLE(locally linear embedding)将特征数据映射到三维空间中一维流形;(3)由一维流形上的红移分布数据，根据最近邻方法得到正常星系的红移值。实验表明，文中所给的方法较文献中通常使用的PCA方法对于红移...
基于二维测地线距离保持映射的人脸识别
人脸识别 测地线距离保持映射 流形学习
2009/10/12
人脸空间是嵌套在高维观测空间中的低维流形，为了更好地描述人脸空间的凸起和凹进等细微结构，提出了一种基于二维测地线距离保持映射的人脸识别算法。算法采用矩阵的模式表示人脸空间中的样本图像；基于图像的矩阵表示模型，采用二维测地线距离保持映射算法计算人脸空间的低维嵌套流形；以人脸样本在低维流形空间中的投影为特征进行人脸识别。在CMU PIE人脸数据库上的实验结果验证了算法的合理性和有效性。
二维典型相关分析及其在人脸识别中的应用
典型相关分析 二维典型相关分析 特征融合
2009/9/21
通过对传统的基于向量的典型相关分析(CCA)方法进行改进，提出了一种新的直接基于特征矩阵的二维典型相关分析方法(2DCCA)，并将其应用于人脸识别的特征融合过程中。较基于向量的典型相关分析，该方法的优点主要有两点：第一，该方法计算过程中构造的协方差矩阵维数大幅度减小，这在一定程度上避免了人脸识别中存在的“高维小样本问题”;第二，由于协方差矩阵维数的缩减，使特征抽取的速度明显提高。最后在ORL标准人...
基于二维双向FLD的掌纹识别方法
生物特征识别 Fisher线性判别分析 二维双向Fisher线性判别分析
2009/9/21
采用二维双向Fisher线性判别分析对掌纹图像进行特征提取，即通过在水平和垂直2 个方向上各执行1 次二维Fisher线性判别分析，能消除掌纹图像行和列的相关性。运用Fisher准则选取更适合于分类的矩阵分量，将特征信息压缩到图像矩阵的左上角，缩小了特征的维数。测试结果表明，该方法具有更高的识别率和更低的计算复杂度。
一种基于低维特征的高精度手写数字识别算法
数字识别 粗网格特征 轮廓骨架特征
2009/9/17
提出了数字字符的轮廓骨架特征，并将这一特征与粗网格特征相结合对脱机手写体数字进行识别。获取特征向量后,利用改进的基于两级级联结构的AdaBoost 神经网络进行逐层淘汰识别。第一级首先使用基于粗网格特征的分类器进行粗分类，淘汰大部分负样本，而使几乎所有的正样本通过。第二级由基于轮廓骨架特征的分类器对通过第一级的样本进一步淘汰识别。仿真结果表明，该办法在识别速度与识别率方面都有较大幅度的改进。
小波重构与局部DCT的二维主元分析掌纹识别
掌纹识别 提升小波重构 局部离散余弦变换
2009/8/26
为了解决掌纹特征提取过程中,手掌的非平面问题导致的伪主线噪音信息并简化运算,对重构的掌纹图像进行了局部离散余弦变换.解决了重构后图像噪音敏感性问题,有效地区分了掌纹主线、掌纹褶纹和乳突纹.由二维主元分析算法获得较稳健的识别特征.通过香港理工大学公布的PolyU掌纹数据库的实验,同二维主元分析算法相比,小波重构与局部离散余弦变换的2DPCA掌纹识别算法正确识别率较高,识别效率较高.
基于二维局部保留映射的小样本掌纹识别
支持向量机 小样本 掌纹识别
2009/7/17
小样本生物识别是现实应用中一个较难解决的问题，通过有限训练样本很难得到满意的识别结果。因此，提出了一种新的小样本掌纹识别方法，利用改进的二维局部保留映射（I2DLPP）提取特征，并用支持向量机（SVM）分类。改进的二维局部保留映射是通过同时在行和列方向上进行2DPCA和2DLPP的投影实现的，从而降低了计算复杂度与特征维数；并且构建最近邻图是以图像内部的列为节点，保留更多内部流形结构，改善了识别效...
基于双向二维加权主元分析的人脸表情识别
特征提取 二维主元分析 双向二维加权主元分析
2009/7/16
提出了一种双向二维加权主元分析方法用于人脸表情特征提取，该方法从水平和垂直两个方向对图像矩阵进行降维处理，大幅降低了所提取的特征数目；且考虑到人脸不同部位包含不同的表情信息这一特点，对各个特征赋予不同的权重系数。实验证明，与已有的二维主元分析相比较，该方法不但运算速度快，且获得了更高的识别率。
二维近似空间上基于粒计算的数据识别
矩形近似空间 粒计算 粗糙描述
2009/6/16
利用逻辑推理和粒计算相互融合的研究成果，通过扩展近似空间，在形成的二维近似空间上定义了逻辑公式和公式确定的粒。为数据识别的需要，特别构造了一类重要的二维近似空间——矩形近似空间。经对矩形近似空间上公式确定的粒进行粒计算，得到矩形近似空间上公式粗糙描述的概念，由此可有效地实现对公式中隐含信息的识别，以达到数据保密传送的目的。这种基于粒计算的数据识别不仅表明前期理论研究的重要性，也表明理论结果的应用价...