加速的Fast Hessian多尺度斑点特征检测 被引量：2

1

作者 韩冰 王永明 孙继银 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1686-1694,共9页

针对目前效率最高的斑点检测算法—Fast Hessian算法的运行速度还无法满足目标识别与跟踪等对图像实时性要求较高的技术应用的问题,提出了加速的Fast Hessian多尺度斑点特征检测算法来进一步提升Fast Hessian的运行速度。该算法从减少... 针对目前效率最高的斑点检测算法—Fast Hessian算法的运行速度还无法满足目标识别与跟踪等对图像实时性要求较高的技术应用的问题,提出了加速的Fast Hessian多尺度斑点特征检测算法来进一步提升Fast Hessian的运行速度。该算法从减少算法过程中滤波运算量的角度入手,有选择地计算每个Octave首末两个尺度层中的采样点值;与原算法在这两层中求取所有采样点值的方法进行比较,提出的算法明显降低了滤波运算量,从而缩短了斑点检测过程的耗时。实验结果表明,加速的Fast Hessian算法在斑点检测结果上与原算法一致,而运行速度比原算法提升了近40%,因此更加适合实时应用。 展开更多

关键词 加速的Fast hessian算法 多尺度斑点特征 尺度空间 初次定位 二次定位

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增量Hessian LLE算法研究 被引量：4

2

作者 李厚森 成礼智 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期159-161,共3页

利用基于Ritz加速的逆幂迭代算法,在经典的Hessian LLE算法基础上提出一种增量LLE算法,能够高效地处理新增的一个或多个样本。该算法的核心思想是将增量流形学习问题转化为一个增量特征值问题,利用数值线性代数的工具进行求解,并分析算... 利用基于Ritz加速的逆幂迭代算法,在经典的Hessian LLE算法基础上提出一种增量LLE算法,能够高效地处理新增的一个或多个样本。该算法的核心思想是将增量流形学习问题转化为一个增量特征值问题,利用数值线性代数的工具进行求解,并分析算法的收敛性。在合成数据集和图像数据集上,验证该增量算法的效率和精确度。 展开更多

关键词 维数约简 流形学习 增量学习 hessianLLE算法

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基于Hessian矩阵的模糊优选BP算法及其应用 被引量：7

3

作者 刘金禄 陈守煜 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期33-37,共5页

在模糊优选神经网络理论的基础上,提出了等效误差函数的概念。建立了基于误差函数的Hessian矩阵的一种BP算法。该方法应用数值计算方法中的Newton迭代法显著提高了计算中的学习效率。将该方法应用于大连市经济、水资源和环境规划的决策... 在模糊优选神经网络理论的基础上,提出了等效误差函数的概念。建立了基于误差函数的Hessian矩阵的一种BP算法。该方法应用数值计算方法中的Newton迭代法显著提高了计算中的学习效率。将该方法应用于大连市经济、水资源和环境规划的决策分析中,取得了满意的效果。 展开更多

关键词 模糊优选 神经网络 误差函数 BP算法

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基于Hessian核范数正则化的快速图像复原算法 被引量：5

4

作者 刘鹏飞 肖亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2001-2008,共8页

利用Hessian核范数进行图像复原是目前较好的高阶正则化方法,但是由于Hessian核范数正则项的高度非线性和不可微性,图像去模糊和去噪过程耦合度高,求解算法的复杂度高.本文利用变量分裂设计了一种具有闭解形式的交替迭代最小化快速图像... 利用Hessian核范数进行图像复原是目前较好的高阶正则化方法,但是由于Hessian核范数正则项的高度非线性和不可微性,图像去模糊和去噪过程耦合度高,求解算法的复杂度高.本文利用变量分裂设计了一种具有闭解形式的交替迭代最小化快速图像复原算法,将图像去模糊、去噪分步进行,并给出算法的收敛性证明.实验结果表明,本文方法不仅在峰值信噪比方面优于原有的基于Hessian核范数图像复原的主优化(Majorization-Minimization,MM)方法,而且大大降低了算法的迭代次数和运行时间. 展开更多

关键词 hessian核范数 图像复原 交替迭代算法

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最小化非光滑复合函数的投影Hessian校正算法的收敛性

5

作者 朱德通 《应用数学》 CSCD 北大核心 1990年第3期1-7,共7页

本文考虑复合函数 F(x)=f(x)+h(c(x))最小化问题,给出了校正矩阵逼近 Langrangian 函数的“单边投影 Hessian”的 Broyden-类型方法;此方法是 Q-超线性收敛的.文中还叙述了两个校正算法,并且证明了在合理的条件下,这两种算法都具有局部... 本文考虑复合函数 F(x)=f(x)+h(c(x))最小化问题,给出了校正矩阵逼近 Langrangian 函数的“单边投影 Hessian”的 Broyden-类型方法;此方法是 Q-超线性收敛的.文中还叙述了两个校正算法,并且证明了在合理的条件下,这两种算法都具有局部的两步 Q-超线性收敛性. 展开更多

关键词 最优化 投影 海赛校正算法 收敛性

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广义Hessian曲线上Tate双线性对的计算

6

作者 胡建军 李恒杰 +2 位作者 邢玉娟 王万军 高翔 《自动化与仪器仪表》 2014年第2期145-146,共2页

推导出广义Hessian曲线上计算Tate双线性对的公式,给出了求解Tate双线性对的Miller算法,证明了广义Hessian曲线上Miller算法中的分母是可消除的。与已有文献资料对比分析表明,我们给出的算法的运算量是最少的。

关键词 广义hessian曲线 Tate双线性对 Miller算法 倍乘

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基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法 被引量：3

7

作者 刘梅 刘红卫 +2 位作者 杨善学 刘泽显 卢晓宁 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期189-194,共6页

针对网格自适应直接搜索算法寻优效率低和收敛速度慢的问题,提出了一种基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法。基于正交三角分解,提出一种产生探测方向集的算法,用于构建搜索步目标函数的二次模型函数和约束函数的线性模型... 针对网格自适应直接搜索算法寻优效率低和收敛速度慢的问题,提出了一种基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法。基于正交三角分解,提出一种产生探测方向集的算法,用于构建搜索步目标函数的二次模型函数和约束函数的线性模型函数。运用泰勒展开式、秩一校正及线性回归的思想,并改变部分参数解决子问题,得到局部最优解。在探测步中,以试验点为中心按照新的探测方向集进行局部搜索,在理论上证明了新算法的收敛性。通过对不同维数的测试函数分析可知,与原始的网格自适应直接搜索算法相比,该算法的迭代次数明显减少。 展开更多

关键词 约束优化 修正网格自适应直接搜索算法 近似hessian矩阵 二次模型函数 正交三角分解

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基于Hessian矩阵的改进EDlines输电线识别算法 被引量：1

8

作者 任茂威 洪炎 +2 位作者 苏静明 许万秋 韦宇豪 《安庆师范大学学报（自然科学版）》 2024年第3期48-55,共8页

随着电力网络的飞速发展,采用无人机搭载高清摄像头来进行输电线巡检已成常态。为提高巡检的实时性和准确性,本研究提出了一种基于Hessian矩阵的改进EDlines输电线识别算法。首先,通过伽马变换对输电线图像进行预处理,利用Hessian矩阵... 随着电力网络的飞速发展,采用无人机搭载高清摄像头来进行输电线巡检已成常态。为提高巡检的实时性和准确性,本研究提出了一种基于Hessian矩阵的改进EDlines输电线识别算法。首先,通过伽马变换对输电线图像进行预处理,利用Hessian矩阵特征值和特征向量以求取像素点主方向和主曲率,并获得输电线主体轮廓,从而摒弃了传统方法中梯度计算锚点和像素方向的繁琐步骤。接着,在主体轮廓基础上连接锚点以得到潜在直线线段像素链,并运用随机抽样一致性(RANSAC)算法来进行线段拟合。最后,根据直线间的距离和角度,迭代拟合以得到最终的输电线。实验结果表明,该方法能应对多种复杂环境下的输电线识别任务,抗干扰能力强,误检率显著降低,为高空输电线巡检提供了可靠的技术支持,具有重要的工程应用价值。 展开更多

关键词 输电线识别 改进EDlines算法 hessian矩阵 RANSAC直线拟合

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GF(3~m)上Hessian曲线的三进制Montgomery算法 被引量：2

9

作者 刘双根 王蓉蓉 李圣雨 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期96-102,115,共8页

为了提高Hessian曲线标量乘算法的效率,通过将标量k表示成三进制形式,并与原始Montgomery算法相结合,提出了GF(3~m)上Hessian曲线标量乘算法,且底层上采用快速点加、倍点和3倍点操作公式。分析结果表明,新算法与不同坐标系下的原始Montg... 为了提高Hessian曲线标量乘算法的效率,通过将标量k表示成三进制形式,并与原始Montgomery算法相结合,提出了GF(3~m)上Hessian曲线标量乘算法,且底层上采用快速点加、倍点和3倍点操作公式。分析结果表明,新算法与不同坐标系下的原始Montgomery阶梯算法相比,效率平均提高20.5%;与基于Co-Z运算的标量乘算法相比,效率提高34.8%;与同一曲线上signed width-4 sliding windows算法相比,在Jac Intersect坐标和标准射影坐标下提高的效率分别为2.03%和13.8%。在不同射影坐标下,新算法在Hessian曲线上比Weierstrass曲线上快33.3%～48%。 展开更多

关键词 hessian椭圆曲线 MONTGOMERY算法 标量乘 特征3

原文传递

基于Hessian矩阵跟踪算法在血管新生量化中的应用

10

作者 张智涵 黄永锋 《智能计算机与应用》 2015年第1期65-68,共4页

血管新生与肿瘤的生长密切相关,CAM(鸡胚绒毛尿囊膜)是研究血管新生的常用载体,所以通常对CAM中特定区域的血管分割量化来衡量抗肿瘤药物对血管的抑制作用。本文提出一种CAM图像分割算法,首先利用Hessian矩阵下多尺度分析得到一个初始的... 血管新生与肿瘤的生长密切相关,CAM(鸡胚绒毛尿囊膜)是研究血管新生的常用载体,所以通常对CAM中特定区域的血管分割量化来衡量抗肿瘤药物对血管的抑制作用。本文提出一种CAM图像分割算法,首先利用Hessian矩阵下多尺度分析得到一个初始的CAM血管轮廓,在此基础上跟踪未知血管,得到的最终分割结果。最后,对分割出的CAM血管进行骨架提取、裁剪等处理,计算出图像中血管的密度、长度和分叉点个数等量化指标,综合评价血管的生长情况。在相同系列的CAM图像上和其他方法进行实验对比。结果显示基于Hessian矩阵跟踪算法可以为血管新生状况提供有效的分析,尤其对微小血管的检测比较优越,而且具有更高的准确率。 展开更多

关键词 血管新生 hessian矩阵 鸡胚绒毛尿囊膜图像 跟踪算法

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基于AdamW优化算法的胃肠道图像分类应用 被引量：1

11

作者 邵一川 张鹏程 +3 位作者 武志军 孙海静 赵骞 张乐 《沈阳大学学报(自然科学版)》 2025年第5期399-406,共8页

为提高胃肠道图像分类的准确性和稳定性,提出一种基于AdamW的改进优化算法AdamW_snip。该算法在AdamW的更新过程中引入Hessian矩阵估计与Nesterov动量机制,以进一步提升医学图像分类的性能。为验证AdamW_snip的优化效果,开展了多组对比... 为提高胃肠道图像分类的准确性和稳定性,提出一种基于AdamW的改进优化算法AdamW_snip。该算法在AdamW的更新过程中引入Hessian矩阵估计与Nesterov动量机制,以进一步提升医学图像分类的性能。为验证AdamW_snip的优化效果,开展了多组对比实验,与Adam、SGD、AdamW、AdaGrad和RMSProp等优化算法进行比较,并统一采用ResNet18网络架构。实验结果表明,在胃肠道图像测试集上,AdamW_snip优化算法取得了最高的分类准确率(79.50%)和最低的损失值(0.6651)。 展开更多

关键词 胃肠道图片数据集 AdamW算法 hessian矩阵估计 权重衰减 Nesterov动量

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二阶分裂算法及其应用

12

作者 谭子琳 罗洪林 《运筹学学报(中英文)》 北大核心 2025年第4期121-140,共20页

本文针对一类大规模可分非凸优化问题,结合三次正则化和信赖域方法求解子问题,同时利用非精确Hessian信息提出二阶分裂算法,证明了算法的全局收敛性,并刻画了算法的复杂度O(ε^(-2))。应用该算法求解机器学习中的一类非凸二元分类问题,... 本文针对一类大规模可分非凸优化问题,结合三次正则化和信赖域方法求解子问题,同时利用非精确Hessian信息提出二阶分裂算法,证明了算法的全局收敛性,并刻画了算法的复杂度O(ε^(-2))。应用该算法求解机器学习中的一类非凸二元分类问题,数值实验结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 大规模可分非凸优化 二阶分裂算法 非精确hessian信息 全局收敛性 算法复杂度 非凸二元分类问题

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基于修正拟牛顿公式的全波形反演 被引量：38

13

作者 刘璐 刘洪 +4 位作者 张衡 崔永福 李飞 段文胜 彭更新 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期2447-2451,共5页

波形反演是一种利用全波场信息,通过最小化预测波场和实际波场的残差来揭示地下岩性和构造信息的方法.本文首先简述了常规拟牛顿算法的原理,之后利用一种新的拟牛顿公式对Davidon-Fletcher-Powell(DFP)和Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shan... 波形反演是一种利用全波场信息,通过最小化预测波场和实际波场的残差来揭示地下岩性和构造信息的方法.本文首先简述了常规拟牛顿算法的原理,之后利用一种新的拟牛顿公式对Davidon-Fletcher-Powell(DFP)和Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS)算法进行了修正,改进后的BFGS算法在近似Hessian矩阵逆矩阵时,不仅考虑了梯度和模型信息,还加入了目标函数本身的信息,而且对于每次迭代,基本没有增加计算量.数值试验表明,相对常规拟牛顿方法,修正BFGS算法在保证反演精度的同时,明显提高了反演效率. 展开更多

关键词 修正BFGS算法 波形反演 hessian矩阵 拟牛顿法

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煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究 被引量：10

14

作者 陈立潮 张秀琴 +1 位作者 潘理虎 李博 《工矿自动化》 北大核心 2015年第4期69-73,共5页

针对传统的人脸识别算法存在识别率低甚至无法识别的缺点,提出了一种基于SURF和双向FLANN的人脸识别算法。该算法首先用SURF算法中的快速Hessian矩阵检测特征点,并生成SURF特征的描述符;然后通过Hessian矩阵迹的正负性和双向FLANN匹配... 针对传统的人脸识别算法存在识别率低甚至无法识别的缺点,提出了一种基于SURF和双向FLANN的人脸识别算法。该算法首先用SURF算法中的快速Hessian矩阵检测特征点,并生成SURF特征的描述符;然后通过Hessian矩阵迹的正负性和双向FLANN匹配的搜索算法对图像SURF描述符进行匹配,以实现人脸的识别,从而达到考勤的目的。实验结果表明,该算法在剔除匹配识别中误匹配点对的同时提高了SURF算法识别速率与正确率,保证了算法在考勤系统中的实时性。 展开更多

关键词 煤矿井下 人员考勤 人脸识别 特征描述符 SURF算法 hessian矩阵 FLANN

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去除乘性噪声的迭代重加权二阶正则模型 被引量：6

15

作者 王旭东 冯象初 张选德 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期130-136,共7页

为了去除图像中乘性噪声的影响,在乘性噪声服从伽玛(Gamma)分布的假设下,提出了迭代重加权二阶导数(Hessian矩阵F范数)正则模型,从而推广了迭代重加权全变差正则模型.然后对迭代重加权Hessian矩阵F范数正则模型建立了原始-对偶算法.数... 为了去除图像中乘性噪声的影响,在乘性噪声服从伽玛(Gamma)分布的假设下,提出了迭代重加权二阶导数(Hessian矩阵F范数)正则模型,从而推广了迭代重加权全变差正则模型.然后对迭代重加权Hessian矩阵F范数正则模型建立了原始-对偶算法.数值实验表明,文中模型和算法能够在有效去除噪声的同时,较好地保留图像的细节,抑制阶梯效应并避免边缘模糊. 展开更多

关键词 图像去噪 乘性噪声 扩散 hessian矩阵 原始-对偶算法

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启动子序列的非均衡检测识别算法 被引量：2

16

作者 罗泽举 宋丽红 陆胜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期2094-2096,2108,共4页

通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对... 通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%。 展开更多

关键词 hessian矩阵 非均衡算法 隐马尔可夫模型 启动子识别

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神经网络中处理鞍点的LMBP改进算法 被引量：4

17

作者 李炯城 肖恒辉 李桂愉 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第23期173-176,180,共5页

针对目前神经网络中的Levenberg-Marquardt反向传播(LMBP)算法在训练过程中有可能迭代到鞍点的问题,提出一种能有效克服鞍点的LMBP改进算法。计算鞍点处雅克比矩阵的正特征值对应的特征向量并将其作为新的搜索方向。通过实例对比传统LMB... 针对目前神经网络中的Levenberg-Marquardt反向传播(LMBP)算法在训练过程中有可能迭代到鞍点的问题,提出一种能有效克服鞍点的LMBP改进算法。计算鞍点处雅克比矩阵的正特征值对应的特征向量并将其作为新的搜索方向。通过实例对比传统LMBP算法与改进LMBP算法的效果,证明改进的算法能有效地脱离鞍点并进一步收敛到极小点处。 展开更多

关键词 神经网络 Levenberg-Marquardt反向传播算法 鞍点 雅克比矩阵 海森矩阵 高斯-牛顿法

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一种基于SURF的图像配准改进算法 被引量：19

18

作者 高素青 谭勋军 黄承夏 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2013年第4期372-376,共5页

为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hes... 为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hessian矩阵迹的正负性提高特征点匹配的速度。针对误匹配影响图像拼接准确性的问题,采用随机采样算法(RANSAC)提高匹配的精确度。实验结果表明该算法节省了特征点检测和匹配的时间,提高了匹配效率。 展开更多

关键词 图像匹配 特征提取 SURF算法 hessian矩阵 随机采样算法

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频率域反射波全波形速度反演 被引量：7

19

作者 成景旺 顾汉明 +1 位作者 刘春成 刘志斌 《地球科学（中国地质大学学报）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期391-397,共7页

全波形反演不仅利用相位和振幅信息,还利用波形的细节变化,具有刻画模型精确细节的能力.在对稀疏矩阵直接LU分解求解的基础上,采用梯度预处理方法对声波介质速度模型进行了反射波全波形反演.采用误差反向传播算法计算目标函数梯度以及伪... 全波形反演不仅利用相位和振幅信息,还利用波形的细节变化,具有刻画模型精确细节的能力.在对稀疏矩阵直接LU分解求解的基础上,采用梯度预处理方法对声波介质速度模型进行了反射波全波形反演.采用误差反向传播算法计算目标函数梯度以及伪Hessian矩阵的对角线元素来做梯度预处理.数值模型的实验结果表明,利用有效的频率段便能反演出分辨率较高的速度结构,用低频反演出的结果作为高频反演的初始模型,减少了解的非唯一性.二维高斯光滑初始模型提供了有利的低频信息,得到较好的反演结果.伪Hessian矩阵的预处理吸收了高斯牛顿法的二次收敛优势,在不增加计算量的前提下,加快收敛速度. 展开更多

关键词 全波形反演 梯度预处理 误差反向传播算法 伪hessian矩阵

原文传递

大规模过程系统优化的稀疏SQP算法 被引量：1

20

作者 仲卫涛 邵之江 +2 位作者 张余岳 张帆 钱积新 《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期55-59,共5页

提出了一种适用于大规模过程系统在线优化命题的稀疏全空间 SQP算法。该算法利用解析导数构造Hessian矩阵 ,保持了系统的稀疏结构 ,并为寻优过程提供了精确的曲率信息。与传统 SQP算法相比 ,该算法的计算效率有了明显提高。对开放式方... 提出了一种适用于大规模过程系统在线优化命题的稀疏全空间 SQP算法。该算法利用解析导数构造Hessian矩阵 ,保持了系统的稀疏结构 ,并为寻优过程提供了精确的曲率信息。与传统 SQP算法相比 ,该算法的计算效率有了明显提高。对开放式方程精馏塔模型的实例计算表明 ,该算法在求解大规模过程系统优化命题时是可行和有效的。 展开更多

关键词 大规模系统 稀疏SQP算法 计算 系统工程 精馏塔

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