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基于改进ORB特征的多姿态人脸识别 被引量：24
1
作者 周凯汀 郑力新 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期287-295,共9页
为了克服通过全局特征以及每位个体单个模板样本进行多姿态人脸识别的不足,提出基于改进的ORB局部特征以及每位个体多个模板样本的多姿态人脸识别方法.首先改进ORB算子的采样模式提高算子对人脸视角变化的鲁棒性,并采用每位个体的多个... 为了克服通过全局特征以及每位个体单个模板样本进行多姿态人脸识别的不足,提出基于改进的ORB局部特征以及每位个体多个模板样本的多姿态人脸识别方法.首先改进ORB算子的采样模式提高算子对人脸视角变化的鲁棒性,并采用每位个体的多个训练样本建立模板库,然后提取并匹配测试样本与模板样本的改进ORB特征.在特征提取阶段,为避免关键点数目变化的干扰,对全部样本提取一致数目的关键点;在特征匹配阶段,采用基于模型和基于方向的双重策略剔除误匹配点对,使用匹配点对数目与平均距离评价测试样本与每个模板样本的吻合程度.对CAS-PEAL-R1和XJTU数据库的实验结果表明,改进的ORB特征具有更好的识别性能;与采用多个训练样本构建个体单个模板样本的方法相比,在训练样本数目相同的条件下,该方法能较好地避免姿态的干扰,具有更好的识别效果.与SIFT算子相比,ORB算子在特征提取与特征匹配2个阶段都具有明显的速度优势. 展开更多
关键词 人脸识别 多姿态 多视图 ORB 特征匹配
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基于时间序列数据的无线传感器网络的异常检测方法 被引量：22
2
作者 彭能松 张维纬 +2 位作者 张育钊 黄焯 郑力新 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期595-601,共7页
伴随着无线传感器网络的发展和广泛应用,针对传感器网络在恶劣环境下传感器之间采样值差异大以及随着无线传感器网络故障节点增多导致事件检测不准确的问题,提出一种基于传感器网络时间序列数据的检测方法。利用传感器采集的K个正常数... 伴随着无线传感器网络的发展和广泛应用,针对传感器网络在恶劣环境下传感器之间采样值差异大以及随着无线传感器网络故障节点增多导致事件检测不准确的问题,提出一种基于传感器网络时间序列数据的检测方法。利用传感器采集的K个正常数据的中位数建立枢轴量,构造置信区间,提出一种计算数据区间差异度的方法以判断发生异常的来源。实验结果表明,本文方法对传感器网络的异常数据检测率保持在98%以上,误报率保持在0.5%以下,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 时间序列 置信区间 差异度 异常检测
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自适应特征融合的多尺度相关滤波目标跟踪算法 被引量：20
3
作者 陈智 柳培忠 +2 位作者 骆炎民 汪鸿翔 杜永兆 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2063-2073,共11页
针对单一特征目标跟踪算法不能较好地适应复杂场景的变化,容易受跟踪目标的尺度变化、形变、遮挡以及背景混杂等影响导致跟踪失败的问题,提出一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标的HOG和CN特征,采用上下文感知相关... 针对单一特征目标跟踪算法不能较好地适应复杂场景的变化,容易受跟踪目标的尺度变化、形变、遮挡以及背景混杂等影响导致跟踪失败的问题,提出一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标的HOG和CN特征,采用上下文感知相关滤波框架得到2种特征下滤波响应值,并且进行归一化处理;然后按照响应值占比分配权重并线性加权融合,将得到融合后响应值用于确定目标位置;再引入尺度相关滤波器,用于估计目标尺度变化,增强尺度应变能力;最后通过设定的预定义阈值来判断位置和尺度滤波模型的更新,提高模型的更新质量.采用OTB Benchmark数据集进行实验,分别与基于相关滤波和基于上下文感知框架等11种目标跟踪算法进行对比,结果表明,该算法在精确度和成功率上均取得较为理想效果,其中精确度为82.5%,成功率为54.2%;而且在尺度变化、形变、快速运动、遮挡等复杂场景挑战下具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 目标跟踪 特征融合 上下文感知 线性加权融合 模型更新
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基于PCA-GA-BP神经网络的高校实验室安全风险评估 被引量：17
4
作者 啜鹏杰 王清清 +3 位作者 柳培忠 陈建新 林晖平 黄富贵 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第1期306-311,共6页
为减少高校实验室安全事故的发生和提高实验室安全风险评估的准确率,使用层次分析法(AHP)建立实验室安全风险评价体系,然后利用主成分分析法(PCA)对评价指标的综合权重进行降维,再将降维后的特征信息作为GA-BP神经网络的输入层,建立一... 为减少高校实验室安全事故的发生和提高实验室安全风险评估的准确率,使用层次分析法(AHP)建立实验室安全风险评价体系,然后利用主成分分析法(PCA)对评价指标的综合权重进行降维,再将降维后的特征信息作为GA-BP神经网络的输入层,建立一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和人工神经网络(BP)相结合的实验室安全风险评价模型。实验结果表明,与BP神经网络、PCA-BP神经网络模型和GA-BP网络模型相比,PCA-GA-BP神经网络的评价精度和准确率更高、收敛速度更快、学习能力更强,可用于实验室安全风险评价。 展开更多
关键词 实验室安全 遗传算法 BP神经网络 主成分分析
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基于灰度共生矩阵特征图像的织物疵点检测方法 被引量：18
5
作者 吴哲 刘孝星 +1 位作者 郑力新 周凯汀 《微型机与应用》 2015年第21期47-50,54,共5页
提出一种由灰度共生矩阵生成相应特征图像的算法,进行了图像分割和织物疵点检测。先将织物疵点图像进行灰度级量化至16级,再提取0°,45°,90°,135°四个方向上的灰度共生矩阵,通过计算灰度共生矩阵中的熵、相关性、对... 提出一种由灰度共生矩阵生成相应特征图像的算法,进行了图像分割和织物疵点检测。先将织物疵点图像进行灰度级量化至16级,再提取0°,45°,90°,135°四个方向上的灰度共生矩阵,通过计算灰度共生矩阵中的熵、相关性、对比度、差异性、逆差矩共五种特征值并生成相应的特征图像,对常见的5种织物疵点进行了分割检测实验。实验结果证明基于灰度共生矩阵生成特征图像的检测算法是一种检测效果良好的疵点检测方法 。 展开更多
关键词 灰度共生矩阵 特征图像 疵点检测
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光纤周界防区入侵事件的模式识别研究 被引量：18
6
作者 陈沛超 游赐天 丁攀峰 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期267-276,共10页
采用单模-多模-单模(SMS)光纤结构的光路,针对施加在多模光纤上的入侵信号,提出了基于短时傅里叶变换(STFT)和卷积神经网络(CNN)相结合的模式识别分类方法。该方法对入侵信号进行STFT以获得时频图,制作成训练集和测试集;将训练集输入到... 采用单模-多模-单模(SMS)光纤结构的光路,针对施加在多模光纤上的入侵信号,提出了基于短时傅里叶变换(STFT)和卷积神经网络(CNN)相结合的模式识别分类方法。该方法对入侵信号进行STFT以获得时频图,制作成训练集和测试集;将训练集输入到三种网络模型中进行训练,根据工程应用指标选择合理的网络模型;利用网络模型对测试集进行分析,得到入侵信号的识别结果。采用4种入侵信号对该方法的有效性和实时性进行验证。结果表明,该方法可以高效识别人为入侵信号和非人为入侵信号,并可以通过增加含有不同类型噪声的入侵信号种类和数量来验证此方法的稳健性,减少了入侵信号的漏报率和误报率,提高了SMS光纤结构在周界防区模式识别中的应用价值。 展开更多
关键词 光纤光学 周界安防 单模-多模-单模光纤结构 短时傅里叶变换 卷积神经网络
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一种基于多智能体策略的人工免疫网络数据分类方法 被引量：14
7
作者 洪铭 柳培忠 骆炎民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第1期151-155,共5页
在传统的人工免疫网络基础上,将多智能体技术的典型策略融入到免疫网络的进化过程中。算法引入了邻域克隆选择,操作过程从局部到整体,能够更加全面地模拟免疫网络的自然进化模型;同时在免疫网络进化过程中增加了抗体间的竞争和协作操作... 在传统的人工免疫网络基础上,将多智能体技术的典型策略融入到免疫网络的进化过程中。算法引入了邻域克隆选择,操作过程从局部到整体,能够更加全面地模拟免疫网络的自然进化模型;同时在免疫网络进化过程中增加了抗体间的竞争和协作操作,提高了网络的动态分析能力。后续实验中,分别采用常用的三组UCI数据和一幅红树林多光谱TM遥感图像对算法加以验证,实验结果表明算法对遥感图像有较高的分类效率,对UCI数据也有较好的分类效果,表明该算法是一种有效的数据分类方法。 展开更多
关键词 人工免疫网络 多智能体技术 数据分类 遥感图像
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深度神经网络压缩与加速综述 被引量：13
8
作者 曾焕强 胡浩麟 +2 位作者 林向伟 侯军辉 蔡灿辉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第1期183-194,共12页
近年来,随着图形处理器性能的飞速提升,深度神经网络取得了巨大的发展成就,在许多人工智能任务中屡创佳绩。然而,主流的深度学习网络模型由于存在计算复杂度高、内存占用较大、耗时长等缺陷,难以部署在计算资源受限的移动设备或时延要... 近年来,随着图形处理器性能的飞速提升,深度神经网络取得了巨大的发展成就,在许多人工智能任务中屡创佳绩。然而,主流的深度学习网络模型由于存在计算复杂度高、内存占用较大、耗时长等缺陷,难以部署在计算资源受限的移动设备或时延要求严格的应用中。因此,在不显著影响模型精度的前提下,通过对深度神经网络进行压缩和加速来轻量化模型逐渐引起研究者们的重视。本文回顾了近年来的深度神经网络压缩和加速技术。这些技术分为四类:参数量化、模型剪枝、轻量型卷积核设计和知识蒸馏。对于每个技术类别,本文首先分析了各自的性能及存在的缺陷。另外,本文总结了模型压缩与加速的性能评估方法。最后,讨论了模型压缩与加速领域存在的挑战和未来研究的可能方向。 展开更多
关键词 深度神经网络压缩与加速 深度学习 模型剪枝 知识蒸馏 参数量化
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Gamma Gamma强海洋湍流和瞄准误差下水下无线光通信系统的性能研究 被引量：13
9
作者 傅玉青 段琦 周林 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期98-105,共8页
采用外差式差分相移键控(Differential phase-shift keying,DPSK)调制的水下无线光通信(Underwater wireless optical communication,UWOC)系统经过Gamma Gamma强海洋湍流信道传输,当接收端与发送端之间存在瞄准误差并采用孔径接收方式... 采用外差式差分相移键控(Differential phase-shift keying,DPSK)调制的水下无线光通信(Underwater wireless optical communication,UWOC)系统经过Gamma Gamma强海洋湍流信道传输,当接收端与发送端之间存在瞄准误差并采用孔径接收方式时,分析了湍流效应和瞄准误差对接收光强的抖动影响,推导了UWOC系统的平均误码率(Bit error rate,BER)和中断概率(Outage probability,OP)的解析表达式。数值模拟研究了不同的瞄准误差、束宽、接收孔径和海洋湍流参数对平均BER和OP性能的影响。结果表明,在相同的束宽和信道环境下,瞄准误差越大,系统性能越差;光束束宽与孔径半径之比越大,接收孔径直径越大,系统性能越好;另外,选择较小的温度和盐度波动对海洋湍流贡献的比值ω和均方温度耗散率χT,以及较大的湍流动能耗散率ε和动力粘度u的海洋湍流环境也有利于获得较好的系统性能。 展开更多
关键词 水下无线光通信 强海洋湍流 瞄准误差 误码率 中断概率
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基于FP-growth关联规则的图书馆数据快速挖掘算法研究 被引量：15
10
作者 文芳 黄慧玲 +1 位作者 李腾达 王佳斌 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2020年第6期189-194,共6页
作为一种模糊关联规则挖掘算法,FP-growth算法在执行效率上明显优于Apriori算法。但是由于模糊属性的不足和空间复杂度较大,导致FP-growth算法在处理大型事务数据库,例如图书馆数据库时,无法实现有效的多层关联规则挖掘。因此,提出一种... 作为一种模糊关联规则挖掘算法,FP-growth算法在执行效率上明显优于Apriori算法。但是由于模糊属性的不足和空间复杂度较大,导致FP-growth算法在处理大型事务数据库,例如图书馆数据库时,无法实现有效的多层关联规则挖掘。因此,提出一种改进的FP-growth关联规则算法,能够快速向读者进行个性化图书推荐。首先,该算法把大型图书事务数据库根据首项的事务,划分为若干子数据库,并构建相应的子FP-tree结构;然后,采用实时过滤掉层次树中不是频繁项的父项来缩小扫描空间。实验结果表明:相比Apriori算法和标准FP-growth算法,提出的改进FP-growth关联规则算法在运行效率方面有明显提升,为图书的推荐工作提供了科学依据。 展开更多
关键词 数据挖掘 图书馆 模糊关联规则 APRIORI FP-GROWTH 运行效率
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采用HOG特征和机器学习的行人检测方法 被引量：14
11
作者 陈丽枫 王佳斌 郑力新 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第5期768-773,共6页
针对基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,提出一种将HOG特征与Adaboost-BP模型相结合的行人检测方法.利用边缘检测技术快速检测出行人候选区域,提取出多尺度多方向的HOG特征,利用Ada... 针对基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,提出一种将HOG特征与Adaboost-BP模型相结合的行人检测方法.利用边缘检测技术快速检测出行人候选区域,提取出多尺度多方向的HOG特征,利用Adaboost算法训练多个反向传播神经网络用于构建强分类器,实现对测试样本图像的检测识别.结果表明:文中方法具有更高的检测率、更低的误报率和漏检率,具有较好的检测效果. 展开更多
关键词 行人检测 行人候选区域 梯度方向直方图 反向传播神经网络 ADABOOST算法
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新型二阶SQL注入技术研究 被引量：13
12
作者 乐德广 李鑫 +1 位作者 龚声蓉 郑力新 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期85-93,共9页
面对新的Web技术环境,提出了3种新型二阶SQL注入技术:二阶SQL盲注、二阶SQL注入攻击操作系统和客户端二阶SQL注入。实验测试证明所提出的3种新型二阶SQL注入广泛存在于Web应用中,并且3种新型二阶注入技术可以实现对服务器和客户端的有... 面对新的Web技术环境,提出了3种新型二阶SQL注入技术:二阶SQL盲注、二阶SQL注入攻击操作系统和客户端二阶SQL注入。实验测试证明所提出的3种新型二阶SQL注入广泛存在于Web应用中,并且3种新型二阶注入技术可以实现对服务器和客户端的有效攻击。 展开更多
关键词 SQL 二阶SQL注入 盲注 攻击载荷
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基于HTML5 WebSocket的Web实时通信机制的研究与实现 被引量：14
13
作者 陈丽枫 郑力新 王佳斌 《微型机与应用》 2016年第10期88-91,共4页
随着互联网技术的不断发展,Web技术在各个领域得到了不同程度的运用,人们对于Web应用的实时性提出了更高的要求,HTML5 WebSocket协议因此得到了广泛的关注。通过对基于HTTP的传统Web实时通信方案进行分析,针对其中的不足与缺点,深入介... 随着互联网技术的不断发展,Web技术在各个领域得到了不同程度的运用,人们对于Web应用的实时性提出了更高的要求,HTML5 WebSocket协议因此得到了广泛的关注。通过对基于HTTP的传统Web实时通信方案进行分析,针对其中的不足与缺点,深入介绍了基于HTML5 WebSocket协议的实时通信机制以及相对于传统方案的优势,并通过使用Node.js的Express框架和HTML5 WebSocket协议的第三方应用程序编程接口Socket.io类库实现了一个基于WebSocket协议的Web应用。经实验表明,所描述的研究能成功地在客户端和服务器端完成基于HTML5 WebSocket协议的实时通信过程并建立连接。 展开更多
关键词 WEB应用 WebSocket 实时通信 Socket.io
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新型SQL注入及其防御技术研究与分析 被引量：14
14
作者 李鑫 张维纬 +1 位作者 隋子畅 郑力新 《信息网络安全》 2016年第2期66-73,共8页
SQL注入严重威胁Web安全,并在近些年发展出新的技术。当前研究主要集中于对传统SQL注入技术的检测与防御,而忽视了新型SQL注入技术。文章在介绍传统SQL注入和现有防御技术的基础上,详细介绍了3种新型SQL注入技术——客户端SQL注入、防... SQL注入严重威胁Web安全,并在近些年发展出新的技术。当前研究主要集中于对传统SQL注入技术的检测与防御,而忽视了新型SQL注入技术。文章在介绍传统SQL注入和现有防御技术的基础上,详细介绍了3种新型SQL注入技术——客户端SQL注入、防注检测绕过和二阶SQL注入,并从注入的效果、防御方法等方面对传统与新型SQL注入技术进行了分析比较。对注入效果的分析结果表明,新型SQL注入技术具有危害大、影响范围广、依赖手工实施等特点;对防御方法的分析结果表明,新型SQL注入技术虽然能够突破一些传统的防御方案,但是依赖现有防御技术能够对其进行有效防御。文章并在分析的最后针对每一种技术提出了适合的Web防御方案。 展开更多
关键词 SQL注入 WEB安全 Web防御
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采用频域滤波的织物疵点检测方法 被引量：13
15
作者 刘伟斌 郑力新 周凯汀 《华侨大学学报（自然科学版）》 北大核心 2017年第4期562-566,共5页
首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织... 首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上. 展开更多
关键词 疵点检测 织物 纹理 频域滤波 傅里叶变换
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多种群协方差学习差分进化算法 被引量：10
16
作者 杜永兆 范宇凌 +2 位作者 柳培忠 唐加能 骆炎民 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1488-1495,共8页
种群多样性与交叉算子在差分进化(DE)算法求解全局优化问题中具有重要作用,该文提出一种多种群协方差学习差分进化(MCDE)算法。首先,采用多种群机制的种群结构,利用每一子种群结合相应的变异策略保证进化过程个体多样性。然后,通过种群... 种群多样性与交叉算子在差分进化(DE)算法求解全局优化问题中具有重要作用,该文提出一种多种群协方差学习差分进化(MCDE)算法。首先,采用多种群机制的种群结构,利用每一子种群结合相应的变异策略保证进化过程个体多样性。然后,通过种群间的协方差学习,为交叉操作建立一个适当旋转的坐标系统;同时,使用自适应控制参数来平衡种群的勘测与收敛能力。最后,在单峰函数、多峰函数、偏移函数和高维函数的25个基准测试函数上进行测试,并同其他先进的进化算法对比,实验结果表明该文算法相较于其他算法在求解全局优化问题上达到最优效果。 展开更多
关键词 差分进化 多种群 协方差学习 自适应参数
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采用部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别 被引量：11
17
作者 余乐 郑力新 +1 位作者 杜永兆 黄璇 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第6期906-912,共7页
提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别... 提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别计算压缩扩阶后的煤和煤矸石灰度图像的能量、熵、惯性矩及相关性.最后,对煤和煤矸石各100张样本采集图像进行处理,并依据特征参数分类识别.结果表明:基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的特征参数能够很好地对煤和煤矸石图像进行有效识别,总的正确率达到93.5%. 展开更多
关键词 煤 煤矸石 图像识别 特征提取 灰度压缩 扩阶共生矩阵
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基于多尺度特征残差学习卷积神经网络的视频超分辨率方法 被引量：9
18
作者 林琦 陈婧 +2 位作者 曾焕强 朱建清 蔡灿辉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第1期50-57,共8页
本文提出了一种基于多尺度特征残差学习卷积神经网络的视频超分辨率方法,考虑到视频帧之间的时空相关性,所提的方法采用由双三次插值预处理后的连续五帧视频作为卷积神经网络的输入,经由网络重建中间帧作为输出,依次按顺序重建,直至获... 本文提出了一种基于多尺度特征残差学习卷积神经网络的视频超分辨率方法,考虑到视频帧之间的时空相关性,所提的方法采用由双三次插值预处理后的连续五帧视频作为卷积神经网络的输入,经由网络重建中间帧作为输出,依次按顺序重建,直至获得整个高分辨率视频。本文所提出的卷积神经网络主要由多尺度特征提取、残差学习、亚像素卷积层、残差连接(skip-connection)四大部分组成,通过对视频的多尺度特征提取,获得更丰富的不同尺度特征,结合残差学习以更好地恢复高频信息。实验结果表明,本方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)平均评价指标上较其他方法均有一定的提升(PSNR+3.151 dB,SSIM+0.102),从主观评价上看可以有效地减少视频边缘模糊的现象。 展开更多
关键词 视频超分辨率 卷积神经网络 多尺度特征 残差学习
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计算机辅助系统在诊断乳腺良恶性肿瘤中的应用 被引量：11
19
作者 吴秀明 王霞丽 +3 位作者 吕国荣 魏梦婉 杜永兆 柳培忠 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第3期374-378,共5页
目的:探讨计算机辅助诊断系统在良恶性肿瘤检测与特征提取基础上的分类对于乳腺肿瘤的诊断价值。方法:回顾性分析乳腺超声检查发现肿瘤且经过病理学证实的617例患者影像资料,采用手工提取的方式得到乳腺超声图像的感兴趣区域及病灶轮廓... 目的:探讨计算机辅助诊断系统在良恶性肿瘤检测与特征提取基础上的分类对于乳腺肿瘤的诊断价值。方法:回顾性分析乳腺超声检查发现肿瘤且经过病理学证实的617例患者影像资料,采用手工提取的方式得到乳腺超声图像的感兴趣区域及病灶轮廓,再利用方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)3个特征进行乳腺肿瘤的良恶性病变真假阳性检测;最后用受试者操作特征曲线(ROC)分别分析每个特征对于两类病变判别的诊断性能和应用所有特征集合的分类诊断性能。结果:多特征融合方法的各项诊断效能及ROC曲线下面积(AUC)值均优于单特征LBP、HOG、GLCM(P值均<0.05)。与人工诊断相比,多特征融合的敏感性无显著差异,但特异度显著升高达98.57%(Z值=2.25,P<0.05),同时AUC值为0.985,显著优于人工诊断的0.910(Z值=1.99,P<0.05)。结论:计算机辅助系统乳腺超声肿瘤良恶性检测的算法是有效的,能够对乳腺癌鉴别诊断提供有益的参考。 展开更多
关键词 计算机辅助诊断 超声 乳腺肿瘤 特征提取 SVM分类器
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采用深度学习的快速超分辨率图像重建方法 被引量：10
20
作者 张圣祥 郑力新 +1 位作者 朱建清 潘书万 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期245-250,共6页
为满足实际工业生产需要,提出一种基于深度学习的快速超分辨率图像重建方法.采用一种快速的卷积神经网络结构,使用级联的小卷积核以取得重建速度上的提升,加深卷积网络以取得重建质量上的提升.实验结果表明:在标准的公共数据集上,该算... 为满足实际工业生产需要,提出一种基于深度学习的快速超分辨率图像重建方法.采用一种快速的卷积神经网络结构,使用级联的小卷积核以取得重建速度上的提升,加深卷积网络以取得重建质量上的提升.实验结果表明:在标准的公共数据集上,该算法重建的高分辨率图像在主观视觉感受和客观的图像质量评价(峰值信噪比)上取得较好的效果,且重建时间大大缩短;将算法应用在实际的项目中,能达到阈值分割后准确检测物体的标准,减少企业对高额工业相机的经济开支. 展开更多
关键词 超分辨率图像重建 深度学习 卷积神经网络 级联
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