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一种新的用于图像稳定的特征点检测方法
二维特征点的检测和提取是进行图像配准、目标识别和运动匹配的关键技术.针对不同的后继任务,检测和提取的方法也有所不同.在多目标跟踪和识别技术中,图像稳定是必要的处理过程,而如何找到对应的特征点则是其难点所在.本文基于Gabor小波变换,提出了一种新的分散型自适应策略.该方法能够迅速、有效地在前后两帧图像中找出可能的对应特征点,以便进行特征点匹配,从而完成图像稳定.实验表明,本文方法检测到的特征点能够确切代表两帧图像间的运动情况,从而为图像稳定提供了可靠的基础.
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基于Gabor小波变换与灰度相结合技术设计的人眼检测
随着计算机技术、现代通讯技术、信息技术的进步,中国的远程诊疗事业进入了一个高速发展期,远程诊疗以新的方式给患者带来了安全而经济的医疗保健服务.基于Internet的远程医疗系统打破了传统医疗在时间、地点和形式上的重重羁绊,实现了医疗数据和资源共享与远程专家会诊.基于眼睛分析的中医远程诊疗系统的实现,人眼定位是一个很重要、很有挑战性的任务.作者提出了基于Gabor小波变换算法和灰度的人眼检测算法,通过对眼睛部分的灰度复杂度计算来对眼睛进行初步定位,利用Gabor小波在粗略区域精确定位.该算法简单实用快速,实验结果表明该定位方法在标准人脸数据集上取得了很好的效果,在困难人脸图像上同样显示了很好的鲁棒性.
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基于Gabor小波-传递熵的脑-肌电信号同步耦合分析
人体运动中脑电(EEG)信号和肌电(EMG)信号间的同步特征能够反映皮层肌肉间功能耦合(FCMC)的关系.本文将Gabor小波和传递熵(TE)结合,提出一种新的方法(Gabor-TE)用以定量分析不同恒定握力下EEG-EMG信号间的非线性同步耦合特征及方向特性.本研究首先选取9名健康受试者在4种不同恒定握力下的EEG、EMG信号,并以Gabor小波变换进行局部分解;然后计算频带TE值并定义单位传递面积指标(ATE),分析恒定握力下EEG-EMG信号的局部频段同步特征及方向特性;后探究EEG信号和EMG信号功率谱对Gabor-TE方法分析结果的影响.本文研究结果表明:恒定握力下,β频段EEG→EMG方向TE值高于EMG→EEG方向,且随握力水平增加EEG→EMG方向上β频段ATE值降低;γ频段TE值在EMG→EEG和EEG→EMG方向上的差异随握力增加而呈现出一定的变化规律;EMG功率谱与特征频段TE结果强相关.本文试验结果表明,Gabor-TE方法能定性、定量描述EEG-EMG信号在局部频带和信息传递上的非线性同步耦合特征,今后或可为研究运动控制及患者康复评价提供一定的理论依据.
