检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2011年第6期37卷 933-939,954页

作者：冀俊忠张鸿勋胡仁兵刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

针对具有丢失数据的贝叶斯网结构学习问题,提出了一种将数据的完备化与结构的蚁群优化相结合的学习方法.随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用蚁群算法学习得到初始网络结构;然后进行迭代学习,在每次迭代中根据当前最好的... 详细信息

针对具有丢失数据的贝叶斯网结构学习问题,提出了一种将数据的完备化与结构的蚁群优化相结合的学习方法.随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用蚁群算法学习得到初始网络结构;然后进行迭代学习,在每次迭代中根据当前最好的贝叶斯网结构,利用EM估计和随机的采样插入对数据进行完备化,在完备数据下,利用改进的蚁群优化过程使结构不断进化,直到获得全局最优解.实验结果表明,该方法能有效地从不完备数据中学习贝叶斯网结构且与新近的MS-EM、EGA、BN-GS方法相比,具有更高的学习精度.

关键词：贝叶斯网结构学习丢失数据蚁群算法模拟退火

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面向中国手语合成的视频语义描述方法

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北京工业大学学报 2012年第5期38卷 730-735页

作者：王茹尹宝才王立春孔德慧北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

为提高手语合成视频的真实感,提出一种面向手语合成的视频语义描述方法,并基于语义描述构建出相应的视频数据库.采集特定研究领域的手语视频数据,按照词义把源视频切分成词条基元和基于人体-部件的多层次过渡基元,通过对视频基元每帧图... 详细信息

为提高手语合成视频的真实感,提出一种面向手语合成的视频语义描述方法,并基于语义描述构建出相应的视频数据库.采集特定研究领域的手语视频数据,按照词义把源视频切分成词条基元和基于人体-部件的多层次过渡基元,通过对视频基元每帧图像进行语义描述来建立它们的多维语义模型.每个视频基元的多维语义模型代表了该视频每帧图像所包含的具体手语信息,包括位置、手形、韵律等.在手语合成过程中,通过解析视频的多维语义模型即可实时地调用有用的信息.该视频语义描述方法可为手语合成提供实时一致的语义理解,并且在拼接2段不同韵律的手语视频时,可通过解析出的韵律信息适当地调整过渡帧的插值位置,进而合成韵律一致的过渡视频.

关键词：手语合成语义描述语义模型

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基于肤色模型和重心模板的人脸检测

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北京工业大学学报 2006年第5期32卷 467-472页

作者：孙艳丰梁永涛苏世前尹宝才北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测,提出了一种基于知识的人脸检测方法．在人脸粗检中用肤色模型分割出输入图像中的人脸可能区域,并对这些区域进行重心模板匹配过滤出非人脸区域．利用人脸的生理分布特征设计出一... 详细信息

为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测,提出了一种基于知识的人脸检测方法．在人脸粗检中用肤色模型分割出输入图像中的人脸可能区域,并对这些区域进行重心模板匹配过滤出非人脸区域．利用人脸的生理分布特征设计出一种动态的人脸三分图分布模型,并以不同条件下的大量人脸图像样本作为统计数据建立了一个人脸规则知识库,用来判定过滤后的区域是否为人脸．实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能快速检测出不同光照、不同大小和有一定旋转角度的人脸．

关键词：人脸识别图像分割肤色重心模板

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基于嘴部Gabor小波特征和线性判别分析的疲劳检测

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北京工业大学学报 2009年第3期35卷 409-413,432页

作者：范晓尹宝才孙艳丰北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

为了提高驾驶的安全性,提出一种通过摄像头定位驾驶员的嘴部,利用嘴角的纹理特征检测打哈欠的方法.在人脸检测的基础上,用灰度投影定位左右嘴角,采用Gabor小波提取嘴角的纹理特征,通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)... 详细信息

为了提高驾驶的安全性,提出一种通过摄像头定位驾驶员的嘴部,利用嘴角的纹理特征检测打哈欠的方法.在人脸检测的基础上,用灰度投影定位左右嘴角,采用Gabor小波提取嘴角的纹理特征,通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)判定是否打哈欠.试验数据为30人的3 000幅图像,数据中包含了光照、姿态、面部饰物(眼镜)等变化.试验结果表明,该方法符合实时打哈欠分析的需要;Gabor小波特征比几何特征更适合描述打哈欠时嘴部的变化;算法的平均识别率为91.97%,比嘴部宽高比的几何特征有较大提高.

关键词：计算机视觉疲劳 Gabor小波线性判别分析

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三维人脸纹理改善及其在模型匹配中的应用

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北京工业大学学报 2006年第3期32卷 246-251页

作者：王成章石勤孙艳丰尹宝才北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为改善三维人脸库的颜色纹理,基于纹理映射技术,提出了一种改善方法．使用统计学中曲线拟合与线性回归的方法,根据扫描仪获取的三维人脸库颜色纹理空间,拟合、逼近真实纹理空间,进而得到改善的颜色纹理空间,建立了三维人脸库颜色纹理空... 详细信息

为改善三维人脸库的颜色纹理,基于纹理映射技术,提出了一种改善方法．使用统计学中曲线拟合与线性回归的方法,根据扫描仪获取的三维人脸库颜色纹理空间,拟合、逼近真实纹理空间,进而得到改善的颜色纹理空间,建立了三维人脸库颜色纹理空间到改善的纹理空间之间的映射关系．根据该映射关系改善了三维人脸库颜色纹理,缩小了其与真实纹理之间的差异．实验结果证明,用该方法改善后的纹理与真实纹理的差明显小于扫描得到的纹理与真实纹理之间的差;在模型匹配过程中使用改善后的纹理,可提高模型匹配速度,缩短匹配时间．

关键词：纹理映射人脸库曲线拟合线性回归人脸建模

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蚁群算法中基于知识引导的信息素控制策略

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北京工业大学学报 2011年第8期37卷 1236-1241页

作者：代启国冀俊忠刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

针对蚁群算法在求解旅行商问题性能方面的不足,提出了一种基于知识引导的信息素控制策略.该策略利用问题先验知识初始化信息素,旨在提高算法运行初期信息素对蚂蚁搜索的启发能力;采用群知识引导信息素更新,加强信息素对蚂蚁搜索的引导能... 详细信息

针对蚁群算法在求解旅行商问题性能方面的不足,提出了一种基于知识引导的信息素控制策略.该策略利用问题先验知识初始化信息素,旨在提高算法运行初期信息素对蚂蚁搜索的启发能力;采用群知识引导信息素更新,加强信息素对蚂蚁搜索的引导能力,增强蚂蚁搜索的目的性.实验结果表明,基于这种信息素控制策略的蚁群算法的总体性能明显优于当前最先进的蚁群算法.

关键词：旅行商问题(TSP) 蚁群算法知识引导信息素控制

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一种快速求解旅行商问题的蚁群算法

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计算机研究与发展 2009年第6期46卷 968-978页

作者：冀俊忠黄振刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

蚁群优化是一种元启发式的随机搜索技术,是目前解决组合优化问题最有效的工具之一.将信息素更新和随机搜索机制的改进相结合,提出一种快速求解旅行商问题的蚁群算法.首先给出了一种新的信息素增量模型,以体现蚂蚁在不同路径上行走时所... 详细信息

蚁群优化是一种元启发式的随机搜索技术,是目前解决组合优化问题最有效的工具之一.将信息素更新和随机搜索机制的改进相结合,提出一种快速求解旅行商问题的蚁群算法.首先给出了一种新的信息素增量模型,以体现蚂蚁在不同路径上行走时所产生的信息素差异;然后以蚂蚁经过的路径(直线段)作为信息素扩散浓度场的信源,改进了信息素扩散模型,强化了蚂蚁间的协作和交流;最后采用较低复杂度的变异策略对迭代的结果进行优化.在大量通用数据集上的实验表明,该算法不仅能获得更好的最优解,而且收敛速度有显著的提高.

关键词：旅行商问题蚁群优化增量模型扩散模型变异策略

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基于引导素更新和扩散机制的人工蜂群算法

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计算机研究与发展 2013年第9期50卷 2005-2014页

作者：冀俊忠魏红凯刘椿年尹宝才多媒体与智能软件技术北京市重点实验室(北京工业大学计算机学院) 北京100124

人工蜂群算法是一种新型的搜索算法,其机理是通过模拟蜂群采蜜过程中体现出的智能行为来实现对问题的求解.在现有的蜂群算法中,蜂群间的信息交流仅使用单一的行为通信(跳舞),蜂群间的协作存在明显不足,影响了蜂群算法的求解性能.根据真... 详细信息

人工蜂群算法是一种新型的搜索算法,其机理是通过模拟蜂群采蜜过程中体现出的智能行为来实现对问题的求解.在现有的蜂群算法中,蜂群间的信息交流仅使用单一的行为通信(跳舞),蜂群间的协作存在明显不足,影响了蜂群算法的求解性能.根据真实蜜蜂多模式传递信息的客观事实,通过引入基于引导素的化学通信方式,提出一种新的更忠实反映蜂群信息传递的蜂群算法,并应用于多维背包问题(MKP)的求解.新算法将行为通信和化学通信相融合,利用引导素的更新和扩散机制使蜂群能够更好地进行协作.MKP的仿真实验结果表明新算法优于传统的ABC算法.与其他一些元启发式搜索算法的比较同样显示了新算法的有效性.

关键词：蜂群算法化学通信引导信息素扩散机制多维背包问题

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蛋白质相互作用网络功能模块检测的研究综述

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自动化学报 2014年第4期40卷 577-593页

作者：冀俊忠刘志军刘红欣刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)网络是生命活动中一种极其重要的生物分子关系网络,利用计算方法从PPI网络中检测功能模块是目前生物信息学中一项重要的研究课题.本文首先总结了功能模块检测过程的基本流程,说明了预... 详细信息

蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)网络是生命活动中一种极其重要的生物分子关系网络,利用计算方法从PPI网络中检测功能模块是目前生物信息学中一项重要的研究课题.本文首先总结了功能模块检测过程的基本流程,说明了预处理和后处理的作用;其次,提出了一种模块检测方法的分类体系,并对其中一些代表性的检测算法进行了阐述;再次,给出了模块检测常用的数据库、评价指标和相关软件工具,并通过实验对代表性算法进行了性能对比.最后,通过对该领域挑战性问题的分析预测了模块检测未来的研究方向,以期对相关研究提供一定的参考.

关键词：蛋白质相互作用网络功能模块检测检测流程分类体系性能对比

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混合纹理合成

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北京工业大学学报 2007年第6期33卷 637-641页

作者：李燕尹宝才孔德慧北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室

为了弥补现有纹理种类的不足,将螺旋状匹配搜索的块拼贴纹理合成方法和Ashikhmin的点匹配方法相结合,应用到设计图案的纹理合成．与Ashikhmin的点匹配方法相比较,该方法的效率提高了5倍以上,并且避免了纹元错位、条带化现象．

关键词：计算机图形学纹理块拼贴混合纹理合成

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