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基于ISA网络的视频人体行为分类识别
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作者 王灿 +1 位作者 卢炎生 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期103-108,共6页
采用基于独立子空间分析(ISA)模型与神经网络理论形成的ISA深度网络模型特征提取方法,并结合数据预处理方法、K-means聚类方法以及支持向量机(SVM)分类器等实现对视频人体行为的分类识别.将本研究方法应用到Hollywood2人体行为数据集上... 采用基于独立子空间分析(ISA)模型与神经网络理论形成的ISA深度网络模型特征提取方法,并结合数据预处理方法、K-means聚类方法以及支持向量机(SVM)分类器等实现对视频人体行为的分类识别.将本研究方法应用到Hollywood2人体行为数据集上进行人体行为识别实验,并与其他常用人体行为特征提取和识别方法进行对比,实验结果验证了本研究方法在人体行为分类识别中的有效性. 展开更多
关键词 人体行为识别 特征提取 无监督学习 独立子空间分析 独立子空间分析深度网络
基于语义和谱聚类的监理视频R树检索方法 预览
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作者 宋华珠 程贵 +1 位作者 巫世峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1717-1722,共6页
土木工程监理视频是提高土木工程监理质量的一种有效手段。首先以土木工程监理视频检索为研究对象,建立土木工程监理视频的语义,且对土木工程监理视频数据进行了语义划分,随后结合维基百科相关的部分中文词条和从土木工程监理领域整理... 土木工程监理视频是提高土木工程监理质量的一种有效手段。首先以土木工程监理视频检索为研究对象,建立土木工程监理视频的语义,且对土木工程监理视频数据进行了语义划分,随后结合维基百科相关的部分中文词条和从土木工程监理领域整理的词条进行词向量训练,并使用这些词向量数据对标注数据条目进行训练,为监理视频R树提供含有语义的词向量数据;然后研究基于谱聚类的节点分裂,提出了基于谱聚类的R树节点分裂算法和基于词向量的R树节点检索算法。最后用实际工程的例子说明了所确定的监理视频语义能准确表示监理视频的主要内容,同时实验结果表明该算法优化能有效提高土木工程监理视频的索引速度和检索查全率。 展开更多
关键词 土木工程监理视频 语义 谱聚类 R树 词向量 节点分裂
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基于超像素及贝叶斯合并的图像分割算法 预览 被引量:2
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作者 陈纬航 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第21期183-187,216共6页
针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题,结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型,提出了一种新的图像分割算法MS-BRM(Mean Shift based Bayesian Region Merging)。首先,利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割,然后根据非参数... 针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题,结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型,提出了一种新的图像分割算法MS-BRM(Mean Shift based Bayesian Region Merging)。首先,利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割,然后根据非参数贝叶斯聚类模型,融合超像素的空间信息,提出一种区域合并策略对超像素进行合并,得到了最终的分割结果。实验结果表明,MS-BRM算法改善了超像素的过分割问题,对图像进行分割的结果保留了图像的边界信息,更加符合人类视觉的判断结果。 展开更多
关键词 超像素 非参数贝叶斯聚类模型 区域合并 空间信息
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一种改进Haar-like特征的车辆识别算法 被引量:2
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作者 罗瑞奇 +1 位作者 李琳 《武汉大学学报:理学版》 CSCD 北大核心 2018年第3期244-248,共5页
传统的Haar-like特征算法在特征提取过程中仅对图像全局进行特征提取,忽略了目标敏感区域,易受非目标区域的干扰,导致识别率降低.本文对传统的Haar-like特征提取算法进行了改进,将图像分成三个区域,运用的矩形框模板分别从这三个区域中... 传统的Haar-like特征算法在特征提取过程中仅对图像全局进行特征提取,忽略了目标敏感区域,易受非目标区域的干扰,导致识别率降低.本文对传统的Haar-like特征提取算法进行了改进,将图像分成三个区域,运用的矩形框模板分别从这三个区域中提取像素值,将其中两个区域的像素值减去两倍的另外一个区域的像素值作为特征值.采用高斯随机测量矩阵对高维度的特征值进行压缩,运用Adaboost分类器训练方法,利用构造好的分类器对压缩后形成的特征空间进行分类识别.实验结果表明,本文的方法不仅减少了分类器所需的训练时间,而且识别性能也优于Haar-like特征、颜色纹理融合等传统算法. 展开更多
关键词 HAAR-LIKE特征 特征压缩 车辆识别
一种图像场景的独立子空间ISA分类方法 被引量:1
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作者 王灿 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第7期1579-1584,共6页
随着计算机应用和多媒体的不断发展与应用,数字图像变得越来越多,内容越来越丰富.如何在海量的图像数据中获得想要的和有用的信息也变得越来越重要.图像场景分类就是其中一种重要的技术.本文采用了基于独立子空间分析(ISA)网络模型的... 随着计算机应用和多媒体的不断发展与应用,数字图像变得越来越多,内容越来越丰富.如何在海量的图像数据中获得想要的和有用的信息也变得越来越重要.图像场景分类就是其中一种重要的技术.本文采用了基于独立子空间分析(ISA)网络模型的特征提取方法并结合空间金字塔匹配(SPM)模型和支持向量机(SVM)分类器实现对图像场景的分类.基于ISA(独立子空间分析)网络模型的特征提取方法是一种无监督学习方法,能够获取图像中结构化的特征基元,并在规则网格划分的策略下利用所得的结构化的特征基元获取图像块描述子.然后结合空间金字塔匹配(SPM)模型构建金字塔结构式的整幅图像特征表示.实验在Scene-15图像场景数据集的基础上进行,并将本文方法与基于尺度不变特征转换(SIFT)特征提取方法的几种常用经典方法进行对比实验,实验结果表明本文方法在选取了合适的特征基元个数后,提高了提取图像特征的速度和时间以及图像场景的分类准确率. 展开更多
关键词 图像场景分类 无监督学习 独立子空间分析 特征基元 空间金字塔匹配
多尺度融合dropout优化算法
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作者 陈恩晓 +1 位作者 罗瑞奇 卢炎生 《华中科技大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第9期35-39,共5页
为了改善传统标准dropout无法根据特定数据集确定合适尺度的不足,提出了多尺度融合dropout(MSF dropout)方法.利用验证数据集对多个不同尺度的网络模型进行训练,通过学习得到符合该数据集特征的最佳尺度组合,让MSFdropout具备自适应... 为了改善传统标准dropout无法根据特定数据集确定合适尺度的不足,提出了多尺度融合dropout(MSF dropout)方法.利用验证数据集对多个不同尺度的网络模型进行训练,通过学习得到符合该数据集特征的最佳尺度组合,让MSFdropout具备自适应数据集的能力,从而使网络能够使用最佳尺度来进行高精确度的预测.首先训练若干组不同尺度的网络模型,使用遗传算法求出各网络模型的最优尺度;然后通过最优尺度对对应的网络参数进行缩小得到预测子模型;最后以一定的权重将这些子模型融合成为最终的预测模型.使用MSFdropout在标准数据集MNIST和CIFAR-10中进行实验,实验表明:当选择了合适的尺度数量和尺度梯度后,预测精度获得了明显的提升,同时很好地控制了计算时间,验证了多尺度融合方法的有效性. 展开更多
关键词 神经网络 正则化 多尺度融合 遗传算法 DROPOUT 深度学习
一种基于纹理和颜色置信融合的运动目标检测方法 预览
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作者 汪梦 +1 位作者 张倩 李琳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期2196-2201,共6页
针对运动目标检测中单特征背景模型存在的局限性,如基于颜色特征的背景模型对光照和阴影敏感、基于纹理特征的背景模型易产生空洞,提出了一种以置信度融合RGB颜色特征和SILTP(scale invariant local ternary pattern)纹理特征的运... 针对运动目标检测中单特征背景模型存在的局限性,如基于颜色特征的背景模型对光照和阴影敏感、基于纹理特征的背景模型易产生空洞,提出了一种以置信度融合RGB颜色特征和SILTP(scale invariant local ternary pattern)纹理特征的运动目标检测方法。以像素点SILTP纹理信息值和RGB颜色信息值及它们各自的置信度构建背景模型。分别计算当前像素点与背景模型的纹理差异度和颜色差异度,通过置信度融合的方法计算当前像素与背景模型的总体差异度,以达到更好的融合效果。采用ViBe算法的更新策略更新背景模型。通过前景像素点8邻域内的背景像素点的统计方法去噪点。Wallflower和Data 2014数据集上的实验结果表明,所提出的融合方法能有效抑制阴影,对光照有良好的鲁棒性,在复杂动态背景下能取得良好的效果。 展开更多
关键词 运动目标检测 颜色特征 纹理特征 置信度 去噪
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融合隐性特征的群体推荐方法研究 预览
8
作者 刘毅 李琳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第3期231-236,共6页
作为目前最成功的主流推荐方法,奇异值分解算法(SVD)将已知的海量数据建模并通过矩阵分解降维处理来得到有效信息;非负矩阵分解(NMF)则通过分解出非负矩阵元素来解释特征意义。这两种较为成功的方法均通过对显性反馈信息进行基于矩... 作为目前最成功的主流推荐方法,奇异值分解算法(SVD)将已知的海量数据建模并通过矩阵分解降维处理来得到有效信息;非负矩阵分解(NMF)则通过分解出非负矩阵元素来解释特征意义。这两种较为成功的方法均通过对显性反馈信息进行基于矩阵分解的处理得到用户的喜好信息来进行群体推荐。然而,仅凭用户的显性反馈信息有时无法准确反映用户的真实喜好。为解决上述问题,提出了一种针对这两种模型的改进方法,将隐性特征和基于隐性特征的群体权重计算方法融合进经典的矩阵分解算法,其中隐性特征可以完善用户的喜好信息,基于隐性特征的群体权重计算方法则根据群体的特点给予用户相应的权重,使得推荐的准确率得到提升。对该方法在KDD Cup 2012Track1中的腾讯微博数据集上进行测试,实验结果表明在该数据集上融合方法的平均绝对偏差(MAE)和准确率要优于SVD算法与NMF算法,推荐的性能有较明显的提升。 展开更多
关键词 群体推荐 隐性特征 群体权重 平均绝对偏差
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基于双阈值滑动窗口子镜头分割和完全连通图的关键帧提取方法 预览 被引量:3
9
作者 杨光 卢炎生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第6期289-293,共5页
随着多媒体技术的发展,当今工作和生活中的多媒体信息日渐丰富。如何通过分析海量视频快速有效地检索出有用信息成为一个日益严重的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于双阈值滑动窗口子镜头分割和完全连通图的关键帧提取方法。该方... 随着多媒体技术的发展,当今工作和生活中的多媒体信息日渐丰富。如何通过分析海量视频快速有效地检索出有用信息成为一个日益严重的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于双阈值滑动窗口子镜头分割和完全连通图的关键帧提取方法。该方法采用基于双阈值的镜头分割算法,通过设置双阈值滑动窗口来判断镜头的突变边界和渐变边界,从而划分镜头;并采用基于滑动窗口的子镜头分割算法,通过给视频帧序列加一个滑动窗口,在窗口的范围内利用帧差来对镜头进行再划分,得到子镜头;此外,利用基于子镜头分割的关键帧提取算法,通过处理顶点为帧、边为帧差的完全连通图的方法来提取关键帧。实验结果表明,与其他方法相比,提出的方法平均精确率较高,并且平均关键帧数目较低,可以很好地提取视频的关键帧。 展开更多
关键词 子镜头分割 关键帧提取 双阈值滑动窗口 完全连通图
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基于分布式处理的关联聚类协同过滤算法 被引量:2
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作者 杨光 +1 位作者 夏红霞 喻天宝 《武汉理工大学学报》 CAS 北大核心 2015年第11期84-92,112共10页
随着互联网的发展,推荐系统在大数据信息处理(如电子商务)中发挥着越来越重要的作用。为了处理推荐系统中的大数据,提出了一种基于云平台k-medoids聚类的协同过滤算法,有效解决了数据的稀疏性问题,提高时间效率的同时也提高了召回率... 随着互联网的发展,推荐系统在大数据信息处理(如电子商务)中发挥着越来越重要的作用。为了处理推荐系统中的大数据,提出了一种基于云平台k-medoids聚类的协同过滤算法,有效解决了数据的稀疏性问题,提高时间效率的同时也提高了召回率和推荐评分。考虑到聚类会造成准确率的下降,引入关联多叉树模型来关联用户信息与邻居用户信息,从而计算用户-项目扩展评分,充分利用了云平台用户数据间的相关性。在此基础上提出的基于云平台关联聚类的协同过滤算法在保证推荐效果和时间效率的同时,有效提高推荐准确率。采用阿里数据集在Hadoop云平台上进行实验,结果显示基于云平台关联聚类的协同过滤算法在大数据信息推荐方面有更好的推荐效果和推荐效率。 展开更多
关键词 云平台 协同过滤 k-medoids聚类 关联多叉树 用户-项目扩展评分
嵌入式移动实时数据库管理系统的并发控制 被引量:3
11
作者 卢炎生 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第18期132-134,146共4页
嵌入式移动实时数据库管理系统的并发控制机制通常是通过对传统数据库管理系统的并发控制机制的扩展和改进,并结合移动实时环境的研究成果得到的。移动环境具有移动性、断接频繁性、带宽不稳定性、通信不对称性和资源有限性等特点,而... 嵌入式移动实时数据库管理系统的并发控制机制通常是通过对传统数据库管理系统的并发控制机制的扩展和改进,并结合移动实时环境的研究成果得到的。移动环境具有移动性、断接频繁性、带宽不稳定性、通信不对称性和资源有限性等特点,而实时环境主要体现在定时性上。封锁是并发控制的常见部分,EMRTDBMS给封锁设计了一个管理器,在广播中指定了EMRTDBMS的多版本并发控制机制。 展开更多
关键词 嵌入式移动实时数据库 并发控制 索引 广播 多版本
分解型分类数据挖掘算法研究及改进 预览 被引量:1
12
作者 郭翠翠 《华中师范大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 2008年第4期 539-543,共5页
神经网络由于具有良好的非线性映射能力和对任意函数的准确逼近能力,用于分类问题中的分类规则提取往往能获得很高的精度.本文针对一种分解型基于前馈网络的数据挖掘算法做了深入研究,给出了算法流程.根据其结构复杂的特点对前端输... 神经网络由于具有良好的非线性映射能力和对任意函数的准确逼近能力,用于分类问题中的分类规则提取往往能获得很高的精度.本文针对一种分解型基于前馈网络的数据挖掘算法做了深入研究,给出了算法流程.根据其结构复杂的特点对前端输入做出了优化,并基于JOONE(Java Object Oriented Neural Network)构造了RBF(Radial Basis Function)径向基分类神经网络,且通过UCI数据集验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 分类 规则提取 RBF 神经网络
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基于JavaMail API的邮件认证与接收 预览 被引量:3
13
作者 刘春燕 《计算机与数字工程》 2007年第3期 145-147,共3页
摘要阐述Web邮件系统所涉及的几个协议,对J2EEJavaMailAPI的结构框架进行了介绍,并给出了其中邮件服务器认证和邮件接收的详细设计过程,尤其针对采用了安全套接字层SSL的邮件服务器的认证提出了解决方案。
关键词 JAVAMAIL API 电子邮件系统 邮件认证 邮件接收
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基于Petri网的安全工作流管理系统模型 预览
14
作者 周成龙 《武汉理工大学学报:信息与管理工程版》 2006年第11期 81-83,共3页
访问控制是信息系统的一个重要安全保护机制,主体只有在被授权时才能对客体进行访问。应用有色时间Petri网对安全工作流模型进行了描述,并结合读/写安全策略对动态授权机制进行了应用分析。应用基于有色时间Petri网的工作流模型可以... 访问控制是信息系统的一个重要安全保护机制,主体只有在被授权时才能对客体进行访问。应用有色时间Petri网对安全工作流模型进行了描述,并结合读/写安全策略对动态授权机制进行了应用分析。应用基于有色时间Petri网的工作流模型可以降低数据误用的危险性。 展开更多
关键词 访问控制 工作流 有色时间Petri网
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通用启发式搜索算法库的设计 预览 被引量:2
15
作者 符娟 +1 位作者 张伟 王茂林 《科技信息》 2006年第7期23-24,共2页
由于目前启发式搜索算法被广泛的应用,但是其设计都是针对具体问题的,在不同的领域运用时启发式搜索算法就要重新进行设计,这样浪费了大量的劳动和时间,同时正确性也难以得到保障。针对这个问题,本文通过对多种启发式算法的基础上统一建... 由于目前启发式搜索算法被广泛的应用,但是其设计都是针对具体问题的,在不同的领域运用时启发式搜索算法就要重新进行设计,这样浪费了大量的劳动和时间,同时正确性也难以得到保障。针对这个问题,本文通过对多种启发式算法的基础上统一建模,设计了通用的启发式搜索算法库,及通用的数据结构,并与具体问题脱离。实现了启发式搜索算法的通用性、可扩充性与易调试性。 展开更多
关键词 启发式搜索 算法库 通用性
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Image Processing Technology of Flaws within Infrared Transmitting Glasses
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作者 ZHONG Xian YUAN Jingling +2 位作者 TAO Haizheng LIU Yonghua ZU Chengkui 《武汉理工大学学报:材料科学英文版》 SCIE EI CAS 2012年第6期1180-1183,共4页
我们调查了处理原来的红外线的玻璃缺陷图象的算法的图象。用拉普拉斯算符边改进追随者迷幻药(线片断察觉者) 算法,我们能得到与原来的很一致的一幅好缺陷图象。这研究是很有用的进一步提高红外线的玻璃缺陷检查技术。
关键词 图像处理技术 玻璃缺陷 红外发射 图像处理算法 眼镜 边缘增强 拉普拉斯 检测技术
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