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题名基于改进DCNN结合迁移学习的图像分类方法
被引量：11
- 1
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作者
杨东旭
赖惠成
班俊硕
王俊南
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机构
新疆大学信息与工程学院
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出处
《新疆大学学报（自然科学版）》
CAS
2018年第2期195-202,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61561048)
新疆维吾尔自治区科学基金资助项目(2015211C257)
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文摘
针对传统DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)模型中Softmax分类层存在的过早饱和及模型参数采用随机初始化训练时间长、识别准确率低的问题,提出一种将噪声注入Softmax并结合迁移学习的图像分类方法.首先,根据对Softmax饱和问题探究,对比注入的噪声参数选取对识别率的影响来找到最佳情况,从而产生更为宽泛的梯度并起到延迟饱和的作用;然后,利用公开预训练模型参数来代替随机初始化参数,并比较冻结不同卷积层对模型的影响;最后,在MNIST和CIFAR-10图像分类数据集上实验,证明所提方法具有良好的识别效果.
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关键词
DCNN
噪声Softmax
迁移学习
图像分类
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Keywords
DCNN
noisy Softmax
transfer learning
image classification
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名改进PSO与K均值聚类肤色分割的人脸检测算法
被引量：6
- 2
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作者
班俊硕
赖惠成
林宪峰
杨敏
董九玲
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2017年第2期82-86,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61561048)
新疆维吾尔自治区科学基金资助项目(2015211C257)
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文摘
为了提高在强光照等复杂环境下人脸图像检测的鲁棒性和准确率。提出在YCgCr彩色空间,通过改进的粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)与K均值聚类综合的方法进行肤色分割,提升了聚类方法的全局检索能力;再对分割后的肤色区域进行二值形态学和人脸几何形状特征处理,去除人脸区域以外噪声,得出候选人脸区;最终通过改进AdaBoost算法对候选人脸区域进行检测验证。仿真实验表明,该算法人脸检测正确率高,鲁棒性和适应性好,具有很强的运用价值。
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关键词
YCGCR颜色空间
K均值算法
粒子群算法
二值形态学
几何特征
改进AdaBoost
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Keywords
YCgCr color space
K-means method
particle swarm optimization
binary morphology
geometric characteristics
improved AdaBoost
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名改进SIFT融合五官特征的旋转人脸检测算法
被引量：3
- 3
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作者
杨敏
赖惠成
董九玲
班俊硕
林宪峰
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机测量与控制》
2016年第4期189-192,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61561048)
新疆维吾尔自治区科学基金资助项目(2015211C257)
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文摘
为了有效解决由于采集设备位置的不理想或被检测者不知情等情况下,采集到的人脸图像不是正面的,进而造成人脸的误检和错检等问题;首先,将主成分分析(PCA)与尺度不变特征变换(SIFT)方法结合,分别利用PCA方法的降维和SIFT算法的旋转、平移、缩放及部分仿射不变性快速完成旋转人脸的初检测;然后,利用人脸五官特征对人脸进行矫正与标定,提升检测准确率;最后,通过改进AdaBoost方法训练人脸分类器并计算关键点匹配率,完成旋转人脸准确检测;实验结果表明:与传统方法相比,该方法保证了高检测率,同时错检率也明显下降。
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关键词
SIFT特征
主成分分析
五官特征
改进AdaBoost
人脸检测
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Keywords
SIFT features
principal component analysis
facial features
binary morphology
improved AdaBoost
face detection
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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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题名基于改进SSIM的HEVC率失真优化
被引量：1
- 4
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作者
班俊硕
赖惠成
林宪峰
杨敏
董九玲
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《电视技术》
北大核心
2016年第7期11-14,31,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61561048)
新疆维吾尔自治区科学基金项目(2015211C257)
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文摘
HEVC继承了传统的客观率失真模型,主要采用均方误差、平方误差和或绝对误差和等客观评价方法作为失真测度。然而,这些方法并不能得到很好的主观视觉感知质量。为了进一步解决HEVC的计算复杂度,提出了将结构相似度(Structural Similarity,SSIM)引入到HEVC的率失真代价函数中。该方法使用失真测度均方误差对SSIM进行改进,将改进后的SSIM对率失真代价函数进行优化,求解出拉格朗日乘子,从而实现率失真性能的提升。实验结果表明,该方法与HEVC参考测试模型相比,在全I帧(All Intra,AI)配置下,率失真性能平均提高了2.6%,同时可以获得很好的编码质量,以及可忽略的编码时间增长。
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关键词
高效视频编码(HEVC)
率失真
结构相似度
拉格朗日乘子
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Keywords
HEVC
rate distortion
structural similarity
lagrange multiplier
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于改进的结构信息和运动估计的视频质量评价
- 5
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作者
林宪峰
赖惠成
班俊硕
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《科技通报》
北大核心
2017年第10期78-81,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61561048)
新疆维吾尔自治区科学基金(2015211C257)
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文摘
在视频质量评估过程中,常见的结构相似度(SSIM)的评估算法计算方便,具有很好的准确性,但SSIM算法评估严重失真的模糊图像时效果不理想。本文提出了通过改进对单帧图像的结构相似度评价,再扩展到对视频质量评价的方法。根据人眼视觉特性,采用直方图表现单帧图像的结构特征,单帧图像的模糊程度用直方图的集中度表现,并将单帧图像SSIM值与运动估计结合,加权后完成对视频质量的评价。仿真结果证明该算法比几个通常的算法符合人眼视觉系统,比较理想的评估失真视频。
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关键词
视频质量评价
结构相似度
直方图集中度
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Keywords
video quality assessment
structural similarity
histogram concentration
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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