基于YOLOv8改进的跌倒检测算法:CASL-YOLO 被引量：1

1

作者 徐慧英 赵蕊 +1 位作者 朱信忠 黄晓 《浙江师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第1期36-44,共9页

跌倒对老年人危害极大,是我国65岁以上老年人致残和伤害死亡的首要原因.然而,目前主流的跌倒检测技术受环境的干扰较大,在物体遮挡、光照变化等复杂场景下的检测准确率较低,且模型的参数量和计算量较高,导致成本居高不下,不能很好地部... 跌倒对老年人危害极大,是我国65岁以上老年人致残和伤害死亡的首要原因.然而,目前主流的跌倒检测技术受环境的干扰较大,在物体遮挡、光照变化等复杂场景下的检测准确率较低,且模型的参数量和计算量较高,导致成本居高不下,不能很好地部署应用于实际生活场景.针对上述问题,提出了一种在复杂环境下轻量级的基于YOLOv8模型改进的跌倒检测算法:CASL-YOLO.首先,该模型引入空间深度卷积(SPD-Conv)模块替代传统卷积模块,通过对每个特征映射进行卷积操作,保留通道维度中的全部信息,从而提高模型在低分辨率图像和小物体检测方面的性能;其次,引入基于位置信息的注意力机制,以捕获跨通道、方向和位置感知的信息,从而更准确地定位和识别人体目标;最后,在特征提取模块中引入选择性大卷积核(LSKNet)动态调整感受野,以有效处理跌倒检测场景中的复杂环境信息,提高网络的感知能力和检测精度.实验结果表明,在公开的Human Fall数据集上,CASL-YOLO的mAP@0.5达到96.8%,优于基线YOLOv8n,同时模型仅有3.4×MiB的参数量和11.7×10^(9)的计算量.相比其他检测算法,CASL-YOLO在参数量和计算量小幅增加的情况下,实现了更高的精度和性能,同时满足实际场景的部署要求. 展开更多

关键词 跌倒检测 YOLOv8 注意力机制 空间深度卷积 选择性大卷积核

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改进SSA-HKELM模型在海洋弯管剩余寿命预测中的应用 被引量：1

2

作者 骆正山 王良雨 +1 位作者 高懿琼 骆济豪 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1770-1779,共10页

针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布... 针对海洋油气弯管剩余寿命预测问题,建立了基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化混合核极限学习机(Hybrid Kernel Extreme Learning Machine,HKELM)的腐蚀深度预测模型。通过最优拉丁超立方初始化种群分布,采用黄金正弦、Tent混沌扰动和柯西变异提高麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的收敛速度和搜索能力,运用ISSA算法优化HKELM的网络参数,构建海洋弯管腐蚀深度预测模型。依据改进的ASME B31G剩余强度评价准则,计算最大允许腐蚀深度,结合管道腐蚀发展趋势模型,对薄弱弯管进行腐蚀剩余寿命预测。以某海洋管道弯管试验数据为基础对模型进行验证,模型预测精度高达0.989 7,能较好地预测海洋弯管的最大腐蚀深度及未来腐蚀发展趋势。寿命预测结果表明,部分弯管剩余寿命未超过其预期服役时间,为海洋弯管的安全运维及维修更换提供了决策支持。 展开更多

关键词 安全工程 海洋弯管 剩余寿命 改进麻雀搜索算法 混合核极限学习机 腐蚀深度预测模型

原文传递

融合改进注意力的自适应双分支密集行人检测

3

作者 李建东 焦晓光 曲海成 《计算机系统应用》 2025年第7期23-36,共14页

为解决复杂背景干扰导致的行人检测精度低和漏检率高的问题,本文提出一种融合改进注意力的自适应双分支密集行人检测算法DACD-YOLO.首先,主干网络采用自适应融合双分支结构,通过动态权重实现不同特征的融合,并引入深度可分离卷积降低计... 为解决复杂背景干扰导致的行人检测精度低和漏检率高的问题,本文提出一种融合改进注意力的自适应双分支密集行人检测算法DACD-YOLO.首先,主干网络采用自适应融合双分支结构,通过动态权重实现不同特征的融合,并引入深度可分离卷积降低计算量,有效缓解传统单分支网络中信息丢失的问题;其次,提出自适应视觉中心,通过动态优化增强层内特征提取,并重设通道数以平衡精度与计算量;然后,提出坐标双通道注意力机制,结合异构卷积核设计轻量化融合模块,降低计算复杂度并增强对关键特征的捕捉能力;最后,采用膨胀卷积检测头,通过不同膨胀率卷积融合多尺度特征,有效增强小目标和遮挡目标的特征提取能力.实验结果表明,与原版YOLOv8n相比,改进算法在WiderPerson数据集上的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提高2.3%和2.2%,在CrowdHuman数据集上mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升3.5%和4.6%.实验结果表明,改进算法在密集行人检测方面相较于原算法具有显著的精度提升. 展开更多

关键词 行人检测 自适应 双分支 深度可分离卷积 注意力机制 异构卷积核

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基于上下文信息增强和深度引导的单目3D目标检测

4

作者 于家艺 吴秦 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期89-99,共11页

为了充分利用单目图像提供的特征信息,提出上下文信息增强和深度引导的单目3D目标检测方法.设计高效的上下文信息增强模块,使用多个大核卷积自适应地增强多尺度目标的上下文信息,利用深度可分离卷积和条形卷积操作有效减少大核卷积的参... 为了充分利用单目图像提供的特征信息,提出上下文信息增强和深度引导的单目3D目标检测方法.设计高效的上下文信息增强模块,使用多个大核卷积自适应地增强多尺度目标的上下文信息,利用深度可分离卷积和条形卷积操作有效减少大核卷积的参数量和计算复杂度.统计分析3D目标框各个属性的预测误差,发现3D目标框的长度和深度属性预测不准确是导致预测框偏差大的主要原因.设计深度误差加权损失函数,在训练过程中进行目标的长度和深度预测监督,提高长度和深度属性的预测精度,进而提升3D预测框的准确性.在KITTI数据集上开展实验,结果表明,所提方法在数据集的多个级别上的平均准确度高于现有的单目3D目标检测方法. 展开更多

关键词 单目3D目标检测 大核卷积 深度可分离卷积 条形卷积 多尺度目标

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嵌入注意力机制的多尺度Mini-Xception人脸表情识别系统

5

作者 闫婷 《智能计算机与应用》 2025年第6期67-72,共6页

卷积神经网络在人脸表情识别领域应用广泛。本文针对基于卷积神经网络的人脸表情识别算法在满足高识别率的同时实现模型的轻量化的问题,提出一种嵌入注意力机制的多尺度Mini-Xception人脸表情识别网络。本文引用Mini-Xception卷积神经... 卷积神经网络在人脸表情识别领域应用广泛。本文针对基于卷积神经网络的人脸表情识别算法在满足高识别率的同时实现模型的轻量化的问题,提出一种嵌入注意力机制的多尺度Mini-Xception人脸表情识别网络。本文引用Mini-Xception卷积神经网络作为主干网络,删除了传统模型的全连接层并使用深度可分离卷积替代,减少了模型参数。通过多尺度混合深度卷积的叠加提升卷积感受野,添加CBAM注意力机制提高对关注目标的检测效果,实现在不增加网络参数的同时提升网络性能。实验结果表明,本文方法在公开人脸表情数据集FER-2013上识别率达到72.77%,同目前先进的表情识别网络对比本文所提方法有较高的准确率。此外,利用本文提出的模型对视频及图片中的人脸进行面部表情识别测试,识别结果表明本文所提网络模型具有良好的识别效果,可以更好应用于日常表情识别场景。 展开更多

关键词 人脸表情识别 深度可分离卷积 多尺度卷积核 注意力机制

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基于LSK-YOLO算法的合成孔径雷达图像舰船目标检测

6

作者 刘宝宝 李广哲 +2 位作者 王峰萍 薛涛 薛海伟 《西安工程大学学报》 2025年第6期48-56,共9页

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测中存在的目标背景信息易忽略,以及多尺度条件下检测精度较低的问题,结合大型选择性核网络(large selective kernel network,LSKNet)和YOLO算法,给出一种LSK-YOLO算法。... 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测中存在的目标背景信息易忽略,以及多尺度条件下检测精度较低的问题,结合大型选择性核网络(large selective kernel network,LSKNet)和YOLO算法,给出一种LSK-YOLO算法。首先,使用LSKNet作为主干网络,动态调整感受野的大小,将舰船目标的背景信息考虑到检测过程中;然后,使用空间到深度卷积(space-to-depth convolution,SPDConv)改进传统卷积,减少卷积导致的细粒度信息丢失和学习特征不足的问题;最后,将高效多尺度注意力(efficient multi-scale attention,EMA)机制融入颈部段,从而提高多尺度下特征融合的能力,提高了算法的检测精度。针对平均精度值(mean average precision,mAP),实验结果表明:在HRSID据集上,该算法比YOLOv7算法提高了12.66百分点,比YOLOv8算法提高了2.09百分点,达到了96.30%;在SSDD数据集上,该算法比YOLOv7算法提高了2.62百分点,比YOLOv8算法提高了1.43百分点,达到了96.07%。 展开更多

关键词 合成孔径雷达(SAR) 目标检测 大型选择性核网络(LSKNet) YOLOv8算法 空间到深度卷积(SPDConv) 高效多尺度注意力(EMA)机制 多尺度融合

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玉米出籽率、籽粒深度和百粒重的QTL分析 被引量：21

7

作者 张伟强 库丽霞 +2 位作者 张君 韩赞平 陈彦惠 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期455-463,共9页

为研究玉米出籽率、籽粒深度、百粒重的遗传机制,以豫82×沈137组配的229个F2:3家系为试验材料,采用复合区间作图法进行QTL定位分析。在3个环境下共检测到10个QTL。其中,控制出籽率、籽粒深度、百粒重相关QTL分别为3个、3个和4个,... 为研究玉米出籽率、籽粒深度、百粒重的遗传机制,以豫82×沈137组配的229个F2:3家系为试验材料,采用复合区间作图法进行QTL定位分析。在3个环境下共检测到10个QTL。其中,控制出籽率、籽粒深度、百粒重相关QTL分别为3个、3个和4个,它们的联合贡献率分别为35.5%、28.1%和39.0%。位于第1染色体上介于标记umc1335与umc2236之间控制出籽率的QTLqKR1b和位于第9染色体上介于标记bnlg1209–umc2095之间控制百粒重QTLq100-KW9b,分别解释18.9%和11.7%的表型变异,且作用方式为加性效应,分析表明这些区域可能包含调控玉米籽粒性状关键基因,对剖析玉米产量形成机制具有重要的参考价值。 展开更多

关键词 玉米 出籽率 籽粒深度 百粒重 QTL分析

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基于SVM模型的单目红外图像深度估计 被引量：12

8

作者 席林 孙韶媛 +1 位作者 李琳娜 邹芳喻 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1311-1315,共5页

提出一种通过非线性学习模型来估计单目红外图像深度的算法。该算法首先通过逐步线性回归和独立成分分析(ICA)寻找对于红外图像深度相关性较强的特征,然后以具有核函数的非线性支持向量机(SVM)为模型基础,采用监督学习的方法对红外图像... 提出一种通过非线性学习模型来估计单目红外图像深度的算法。该算法首先通过逐步线性回归和独立成分分析(ICA)寻找对于红外图像深度相关性较强的特征,然后以具有核函数的非线性支持向量机(SVM)为模型基础,采用监督学习的方法对红外图像深度特征进行回归分析并训练,在训练过程中通过已知数据回归后的最小均方误差对模型参数进行修正,训练后的模型可对单目红外图像的深度分布进行估计。实验结果证明,利用该模型能较一致地估计单目红外图像的深度信息。 展开更多

关键词 红外图像 深度估计 SVM 核函数 单目深度

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玉米粒深性状的数量遗传分析 被引量：10

9

作者 张中伟 景希强 丰光 《玉米科学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期8-12,共5页

以两个粒深不同的玉米自交系PHBIM和丹340构成的P1、F1、P2、B1、B2和F26个世代群体为材料，运用主基因与多基因遗传分析方法，研究玉米粒深性状主基因＋多基因遗传规律。结果表明，该性状在B，分离世代群体呈双峰分布，B2和F2分离世代... 以两个粒深不同的玉米自交系PHBIM和丹340构成的P1、F1、P2、B1、B2和F26个世代群体为材料，运用主基因与多基因遗传分析方法，研究玉米粒深性状主基因＋多基因遗传规律。结果表明，该性状在B，分离世代群体呈双峰分布，B2和F2分离世代群体呈多峰分布，说明玉米粒深性状属于数量性状，由主基因和多基因控制，且符合两对加性-显性-上位性主基因＋加性-显性-上位性多基因模型（即E-1—0模型），主基因遗传率为56．16％-62．46％，多基因遗传率为11．72％～16．24％，主基因作用对后代遗传方面影响较大。 展开更多

关键词 玉米 粒深 主基因+多基因 遗传

原文传递

基于支持矢量机的从明暗恢复形状方法 被引量：7

10

作者 尹爱军 秦树人 周传德 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期186-191,共6页

通过对传统从阴影到形状(Shape from shading,SFS)问题和支持矢量机(Supporting vector machine,SVM)的研究,提出一种基于SVM由从明暗恢复形状方法,详细分析了这一方法的理论依据和可行性,探讨了SVM输入参数的确定、核函数的选择与构造... 通过对传统从阴影到形状(Shape from shading,SFS)问题和支持矢量机(Supporting vector machine,SVM)的研究,提出一种基于SVM由从明暗恢复形状方法,详细分析了这一方法的理论依据和可行性,探讨了SVM输入参数的确定、核函数的选择与构造等关键问题。试验表明,与传统SFS方法相比,提出的方法能较准确地直接获取物体的高度值,且受环境因素影响小,无需作过多的成像条件假设。最后探讨了这一方法的改进方向。 展开更多

关键词 SFS SVM 核函数 深度预测

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顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型构建及应用

11

作者 张超越 魏冠军 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第8期3352-3363,共12页

提高季节性冻土区高铁路基冻深预测精度,对保证寒区高速铁路的安全调度和平稳运行具有重要意义。针对现有季冻区高铁路基冻深预测模型缺乏利用多元环境序列信息的问题,提出一种顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型,... 提高季节性冻土区高铁路基冻深预测精度,对保证寒区高速铁路的安全调度和平稳运行具有重要意义。针对现有季冻区高铁路基冻深预测模型缺乏利用多元环境序列信息的问题,提出一种顾及导热系数与冻土环境变量的高铁路基冻深预测LSTM模型,以兰新高铁山丹马场−民乐路段DK371+900、DK383+345和DK391+9403处断面为例,对2015-2017年冻深快速增长期的路基冻深进行预测。该模型首先利用EMD算法对导热系数与冻土环境变量时序数据进行信号分解,得到一系列具有不同特征尺度的数据序列,体现出原数据的趋势与波动性,增加数据的细节和多样性;再利用KPCA算法提取出影响路基冻深的关键因子,实现数据降维,消除因EMD产生的数据冗余;最后通过LSTM网络实现基于多变量的路基冻深预测。研究结果表明:该模型较传统路基冻深预测模型、EMD-LSTM模型、多变量BP神经网络模型、多变量LSTM模型有更高的精确度。模型在3处断面路基冻深预测的平均绝对误差(f_(mae))为0.029、0.033和0.060 m;均方根误差(f_(rmse))为0.036、0.042和0.075 m;拟合优度(R2)为0.924、0.949和0.906。其f_(mae)与f_(rmse)相比于传统路基冻深预测模型最高降低了89.1%和86.8%;相比于EMD-LSTM模型最高降低了87.7%和85.7%;相比于多变量BP神经网络模型最高降低了66.3%和64.7%;相比于多变量LSTM模型最高降低了60.2%和56.7%。研究结果可为季节性冻土区高铁路基冻深预测提供一种新的参考。 展开更多

关键词 高铁路基 经验模态分解 核主成分分析 长短期记忆神经网络 冻结深度预测

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支持向量分类机的参数选择方法研究 被引量：8

12

作者 向昌盛 周子英 《计算机技术与发展》 2010年第9期94-97,共4页

支持向量分类机(Support Vector Classification,SVC)的参数选择一直缺乏一种通用、完善的方法,很大程度上限制了它的应用。为解决SVC参数选择的难题,提出了一种基于启发式深度优先搜索(Heuristic Depth-first Search,HDFS)的SVC参数自... 支持向量分类机(Support Vector Classification,SVC)的参数选择一直缺乏一种通用、完善的方法,很大程度上限制了它的应用。为解决SVC参数选择的难题,提出了一种基于启发式深度优先搜索(Heuristic Depth-first Search,HDFS)的SVC参数自动寻优方法。该方法将10-fold交叉验证的最大识别率作为目标,利用HDFS算法进行SVC参数寻优,减少了SVC的训练时间,提高了分类的精度,从而确保了SVC参数选择的准确性。将该算法用于3个基准数据集的仿真实验,结果表明该方法在保证分类精度前提下,大幅度缩短了训练建模时间,提高了运行效率,具有一定的推广意义。 展开更多

关键词 支持向量分类机 深度优先搜索 核函数 交叉验证

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磴口县地下水埋深时空变化特征 被引量：2

13

作者 李宁 岳德鹏 +2 位作者 于强 张启斌 马欢 《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2017年第3期49-54,79,共7页

选取荒漠绿洲区磴口县1988年-2013年17个观测站逐月水位埋深数据,运用kernel K-means及经验模态分解(EMD)方法,探索26年来研究区地下水埋深时空变化特征。结果表明:17个测站分为三个聚类中心,第一聚类中心包括6个测站,地下水平均埋深最... 选取荒漠绿洲区磴口县1988年-2013年17个观测站逐月水位埋深数据,运用kernel K-means及经验模态分解(EMD)方法,探索26年来研究区地下水埋深时空变化特征。结果表明:17个测站分为三个聚类中心,第一聚类中心包括6个测站,地下水平均埋深最大。第二聚类中心包括4个测站,地下水平均埋深次之。第三聚类中心包括7个测站,地下水平均埋深最小;26年来第一和第二聚类中心地下水埋深呈增大趋势,增大幅度分别为0.014 m、0.26m。第三聚类中心地下水埋深呈减小趋势,减小幅度为0.08m;三个聚类中心地下水埋深年内变化趋势基本相同。 展开更多

关键词 经验模态分解 kernel K-MEANS 磴口县 地下水埋深 时空变化

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基于Gabor特征核协作表达的三维人脸识别 被引量：9

14

作者 詹曙 张启祥 +1 位作者 蒋建国 Shigeru ANDO 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1448-1453,共6页

为了克服三维人脸识别中光照、表情、姿态等变化带来的识别困难,本文提出了基于Gabor特征的核协作表达三维人脸识别算法.协作表达分类算法利用相似人脸数据共同协作表示测试人脸,通过2范数求解稀疏系数,根据重构误差将测试人脸正确归类... 为了克服三维人脸识别中光照、表情、姿态等变化带来的识别困难,本文提出了基于Gabor特征的核协作表达三维人脸识别算法.协作表达分类算法利用相似人脸数据共同协作表示测试人脸,通过2范数求解稀疏系数,根据重构误差将测试人脸正确归类.该方法通过Gabor滤波器提取三维人脸深度图的40个不同尺度和方向的Gabor特征,然后选择合适核函数将其映射到高维核空间进行非线性降维和特征选取,最后结合协作表达分类算法完成三维人脸的识别.Kinect人脸库和Texas三维人脸库实验表明,该方法能在较少训练样本的情况下取得足够好的识别效果. 展开更多

关键词 稀疏表达 协作表达 GABOR特征 核方法 特征选择 三维人脸深度图 人脸识别

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Windows内核级Rootkits隐藏技术的研究 被引量：10

15

作者 龚广 李舟军 +2 位作者 忽朝俭 邹蕴珂 李智鹏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第4期59-62,共4页

随着Rootkits技术在信息安全领域越来越受到重视,各种Anti-rootkits新技术不断出现。在各种Anti-root-kits工具的围剿下,常规的Rootkits隐藏技术难以遁形。在系统分析和深入研究传统内核级Rootkits隐藏技术的基础上,提出了一个集驱动模... 随着Rootkits技术在信息安全领域越来越受到重视,各种Anti-rootkits新技术不断出现。在各种Anti-root-kits工具的围剿下,常规的Rootkits隐藏技术难以遁形。在系统分析和深入研究传统内核级Rootkits隐藏技术的基础上,提出了一个集驱动模块整体移位、内核线程注入、IRP深度内联Hook 3种技术为一体的Rootkits隐藏技术体系。实验结果显示,基于该隐藏技术体系所实现的Rootkits能够很好地躲避专业的Anti-rootkits工具(如Rootkit Unhooker和冰刃)的检测,从而充分表明了这种三位一体的Rootkits隐藏技术体系的有效性。 展开更多

关键词 ROOTKITS Anti—rootkits 驱动模块整体移位 内核线程注入 IRP深度内联Hook

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基于扩展核相关滤波的三维目标跟踪 被引量：2

16

作者 刘烨 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2018年第5期79-84,共6页

与传统RGB相机相比,RGB-D相机能够提供场景的深度信息,有利于更好地解决目标跟踪问题。现有的方法通常将深度通道作为常规的颜色通道来处理,这忽略了深度信息包含的场景三维结构。文中提出一种将核相关滤波器(KCF)与场景三维结构相结合... 与传统RGB相机相比,RGB-D相机能够提供场景的深度信息,有利于更好地解决目标跟踪问题。现有的方法通常将深度通道作为常规的颜色通道来处理,这忽略了深度信息包含的场景三维结构。文中提出一种将核相关滤波器(KCF)与场景三维结构相结合的方法,通过将核相关滤波器得到的二维响应反投影到三维空间,再通过均值漂移确定目标在三维空间中的位置。通过目标的三维位置又能计算出目标在图像中的尺度。同时,提出一种机制能够有效处理目标完全遮挡。实验表明文中提出的方法能够有效地跟踪目标的三维位置,同时对于遮挡以及光照变化有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 三维目标跟踪 深度相机 核相关滤波 均值漂移

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基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别

17

作者 叶剑华 刘正光 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期344-348,共5页

二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核判别分析(KDA)相结合的三维人脸识别方法.采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数.采... 二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核判别分析(KDA)相结合的三维人脸识别方法.采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数.采用FRGC v2.0中2003春季采集的三维人脸库进行实验.实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91.8%,而PCA和3DLBP的识别率分别为60.4%和78.3%;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98.4%,而PCA和3DLBP的识别率分别为87.8%和96.3%. 展开更多

关键词 三维局部二值模式 核判别分析 深度图像 三维人脸识别

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基于多特征的深度图像序列人体行为识别! 被引量：1

18

作者 宋相法 姚旭 《计算机技术与发展》 2018年第6期30-34,共5页

由于现有方法多采用单一特征研究深度图像序列人体行为识别,其识别性能较低。针对上述问题,提出了一种基于超法向量特征与深度运动图的梯度方向直方图特征的多特征行为识别方法。该方法首先从深度图像序列中提取两种特征:超法向量特征... 由于现有方法多采用单一特征研究深度图像序列人体行为识别,其识别性能较低。针对上述问题,提出了一种基于超法向量特征与深度运动图的梯度方向直方图特征的多特征行为识别方法。该方法首先从深度图像序列中提取两种特征:超法向量特征和深度运动图的梯度方向直方图特征,以增强特征互补性;然后利用核极限学习机分别获得两种特征的识别结果;最后对识别结果利用对数意见汇集规则进行融合得到最终识别结果。在MSR Action3D数据集上进行了测试,得到了96.3%的识别率,不但超过了基于超法向量特征方法的识别率和基于深度运动图的梯度方向直方图特征方法的识别率,而且也超过了其他方法的识别率。 展开更多

关键词 人体行为识别 深度图像序列 多特征 核极限学习机

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基于MDM-ResNet的脑肿瘤分类方法 被引量：8

19

作者 夏景明 邢露萍 +1 位作者 谈玲 宣大伟 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期212-219,共8页

脑肿瘤是世界上最致命的癌症之一.由于脑肿瘤的多样性,其图像分类成为了当代研究的热点.近年来,深度神经网络(DNN)常用于医学图像分类,但随着深度的增加网络会出现梯度消失和过拟合的问题,而残差网络(ResNet)通过引入恒等映射可以缓解... 脑肿瘤是世界上最致命的癌症之一.由于脑肿瘤的多样性,其图像分类成为了当代研究的热点.近年来,深度神经网络(DNN)常用于医学图像分类,但随着深度的增加网络会出现梯度消失和过拟合的问题,而残差网络(ResNet)通过引入恒等映射可以缓解这些问题.因此,本文基于ResNet提出了一种MDM-ResNet网络,该网络由多尺寸卷积核模块(Multi-size convolution kernel module)、双通道池化层(Dual-channel pooling layer)和多深度融合残差块(Multi-depth fusion residual block)组成.本文实验在Figshare数据集上展开,采用数据增强操作对图像进行预处理,并利用5倍交叉验证方法对网络性能进行评估.最终实验结果表明MDM-ResNet能够对脑膜瘤(Meningioma)、胶质瘤(Glioma)和垂体瘤(Pituitary tumor)进行有效分类. 展开更多

关键词 脑肿瘤 深度神经网络(DNN) 残差网络(ResNet) 多尺寸卷积核模块 双通道池化层 多深度融合残差块

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计算机工程能力教育的思考 被引量：3

20

作者 韩宏 周世杰 《实验科学与技术》 2011年第S1期291-294,共4页

在软件产业蓬勃发展和亟需高级软件设计、开发人员的大环境下。如何培养学生的软件工程能力是一个当务之急的课题。从国家建立软件学院到工程认证都反映了大家对这一问题的思索和应对。比较共同的做法是强调到企业实训,并将其推崇到非... 在软件产业蓬勃发展和亟需高级软件设计、开发人员的大环境下。如何培养学生的软件工程能力是一个当务之急的课题。从国家建立软件学院到工程认证都反映了大家对这一问题的思索和应对。比较共同的做法是强调到企业实训,并将其推崇到非常高的地位。而无论是从理论还是实践,这一做法都存在很多致命的问题。文中结合多方调查和实践给出我们在这一问题上的观点,从深度工程实践的角度重塑课堂教育,通过构建学生的核心知识架构、底层观、大局观和系统观,建立学生可持续发展的工程实践能力。 展开更多

关键词 计算机工程能力教育 核心知识架构 系统观 深度工程实践

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