秦羽捷 ( Yujie QIN )'s Blog » 学术

机器智能2的课程作业6 – ICA

Yujie QIN — Sat, 19 Jun 2010 22:25:14 +0000

最近在上一门机器智能的课程的第六次作业。

主要任务：用ICA作为工具，从两段被混合的音频中提取原始音频。

Homework6 of Machine Intelligence 2 - ICA

用MATLAB写了简单的程序，大家可以看看我做的文档。：）

Homework 6 of Machine Intelligence 2 – ICA

机器智能1的课程作业5 – NN-KNN-PW-RBF

Yujie QIN — Thu, 18 Mar 2010 10:26:09 +0000

最近在上一门机器智能的课程的第五次作业。

任务1: 在神经网络中用分别用Gradient Decent方法、 Line Search方法和Conjungate Gradient方法进行优化比较。

任务2: 用KNN方法分类

任务3: 用Parzen Window方法分类

任务4: 用RBF网络分类

用MATLAB写了简单的程序，大家可以看看我做的文档。：）

Homework 5. of Machine Intelligence 1 – NN-KNN-PW-RBF

图像识别的作业3 – 边缘和道路桥梁检测

Yujie QIN — Fri, 12 Mar 2010 21:42:43 +0000

最近在上一门图像识别的课程的第三次作业。

主题是边缘和道路桥梁检测(Extrema and Ridge Detection)，用来做一些简单的识别。

请看效果图：

这次作业的主要任务是检测图像中的边缘和道路桥梁。

用MATLAB写了简单的程序，大家可以看看我做的文档。：）

Homework 3. of Automatic Image Analysis – Extrema and Ridge Detection

计算机视觉作业5 – 三维重建 (3D Reconstruction)

Yujie QIN — Thu, 21 Jan 2010 19:57:07 +0000

这学期我还参加了一门计算机视觉课，其中的练习并不复杂，但是却很有实践性，可以比较好的看到所学的理论的应用。

这里放上的是我第五次作业的效果图。

Figure 1.

Figure 2.

这次作业的主要任务是使用已知的对应点集和控制点集分别在投影空间和欧式空间进行三维重建。

在投影空间的重建过程：计算基础矩阵F，进而推导出两个投影矩阵P1P2(此处采用最简单的配置模式)，使用线性三角测量方法(linear triangulation method)计算出对应点集在投影空间的坐标–这也就是投影空间的三维重建。

在欧式空间的重建过程：使用投影空间重建的结果，并计算控制点集在投影空间的坐标。对控制点计算从投影空间坐标到欧式空间坐标的对应，并应用到所有的投影空间点，从而得到在欧式空间的三维重建。

用MATLAB写了简单的程序，大家可以看看我做的文档：）

Homework 5. of Photogrammetric Computer Vision – 3D Reconstruction

图像识别的作业2 – 霍夫变换( Hough Transform )

Yujie QIN — Fri, 18 Dec 2009 01:25:24 +0000

最近在上一门图像识别的课程的第二次作业。

主题是霍夫变换(Hough Transform)，用来做一些简单的识别。

请看效果图：

用MATLAB写了简单的程序，大家可以看看我做的文档：）

下载地址在:

Homework 2. of Automatic Image Analysis – Hough Transform

图像识别的作业1 – 傅立叶变换( Fourier Descriptor )

Yujie QIN — Wed, 04 Nov 2009 04:10:12 +0000

最近在上一门图像识别的课程，第一次作业就很好玩，发上来大家一起看看吧：）

左边一列两片叶子是需要识别的两个类型的叶子，右上是目标图片，右下是识别结果。

只是借用了很简单的傅立叶变换，用归一化的Fourier Descriptor来比较。

用MATLAB写了简单的程序，大家可以看看：）

下载地址在

Homework 1. of Automatic Image Analysis – Fourier Descriptor

毕业论文答辩结束

Yujie QIN — Thu, 24 May 2007 18:55:03 +0000

终于结束了，本可以在一年以前结束的。这一年，经历了很多，也遇到了很重要的朋友，在这里要感谢所有一直支持我陪伴我的家人和朋友。在我的论文致谢里面可能没有提到你们，但是我知道，你们都在我身边。

今天是公开答辩，15%的比例，我很幸运，被抽到了。恩，本科最后一次考试，最后一次展示自己的机会。嘻嘻，家里人还挺担心，其实还好啊，忽悠忽悠。不过昨晚还是早早睡了，但因为些事情一个小时醒来一次看看，但是今天5点起来的时候精神很好。8点匆匆到场，等着答辩。老师们都是很和蔼的师长，其中两位还是我的恩师，轮到自己的时候上去手舞足蹈的笔划半天，然后是解答问题，都很顺利。老师们的笑容让自己舒服很多。。。不知道怎么说了，附上论文的摘要和致谢吧

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基于小波变换的脱机掌纹图像压缩方法研究

摘要

随着生物信息学特别是掌纹识别技术的发展，对掌纹图像进行针对性的高精度压缩的需求日益明显。为适应日趋严峻的社会公共安全形势，在公安部“十一五”规划中，掌纹自动识别系统已被作为重点项目提出。掌纹图像有着高清晰度(500dpi)的特点，因此也占用更多的用存储空间(5.69MB/掌)，给实际系统(千万人集数据库)的数据存储和数据传输带来很大不便。目前掌纹图像压缩研究领域的专门性方法还较少，很多应用直接将基于指纹图像开发的压缩算法应用于掌纹图像压缩，但由于掌纹图像与指纹图像的基本区别，指纹图像压缩算法应用于掌纹压缩的效果并不令人满意。小波变换是对傅立叶变换与短时（窗口）傅立叶变换的重大突破，以其多分辨分析的特点在很多应用领域取得发展，数据压缩是伴随小波理论成长过程的一个主要应用领域。本文的重点工作就在于建立一个完全针对掌纹图像特点的基于小波变换的专用压缩算法并实现其压缩解压流程。

在参考JPEG方法、针对指纹图像的WSQ方法和其他各种常见小波压缩算法之后，本文提出了一套完整的基于EZW方法的掌纹图像小波压缩方法。创新提出了新的图像直流偏移方法，并结合掌纹图像自身的特点提出了保存最低频率部分小波系数的改进EZW方法。主要系统结构包括：图像预处理、小波变换和EZW改进算法三个模块。实验用样本库容量为100张符合实际应用领域标准的掌纹图像，实验评测样本集为15张随机从实验样本库中提取的掌纹图像。通过全图和掌纹区的PSNR测试，本文方法在10倍压缩率上都明显优于现有的WSQ、JPEG、EZW算法，得到了较好的图像恢复质量。本文方法首先在Matlab平台设计测试，在确定最终方案后，重新用C语言编写为独立的DLL中间件，实现了良好的接口并达到了良好的运行效率，系统实现初步达到了应用需求。

关键词

生物特征识别，脱机掌纹识别，小波变换，图像压缩

致谢

本文的研究工作得到了南开大学百项创新项目的资助，同时也成为公安部十一五科技攻关计划“百万人级掌纹自动识别系统”的资助。能完成这篇论文，首先必须要感谢我的导师，机器智能研究所的史广顺副教授。是您在这近10个月的项目过程中对我的悉心指导和严格要求，以及在我四年本科生活中对我的学术等各方面上的培养和您为我提供的实验环境，使我得以完成这样的工作。能作为您的学生是我的荣幸。其次要感谢曾经和我一起研究此项课题但后来离开的王达、赵智、张永坤和徐雪梅同学，和你们在一起为项目做的良好的前期调研和实验是我完成今天工作的基础。还有机器智能研究所的邢婷、博士研究生王立学长以及其他的研究生师兄师姐们，是你们平时的指导和关心让我在智能所的工作如此顺心。还要感谢中科院的郭天德教授和北京刑科所的各位老师们，你们在项目交流中的无私指导让我受益匪浅，也让我学习到了怎样才是严谨的学术。最后还必须感谢在背后一直支持我的家人和朋友。爸爸妈妈、彦彦，还有叶子和媛媛，你们的支持让我坚持扛过了项目中最困难的时期，我知道不需要，但还是要说谢谢你们。

羽捷

2007年5月于南开园