检索结果-内蒙古大学图书馆

微电子学与计算机 2025年第3期42卷 100-109页

作者：陈田罗蓓蓓刘军鲁迎春合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室安徽合肥230009 合肥工业大学微电子学院安徽合肥230009

针对三维堆叠集成电路(Three-Dimensional Stacked Integrated Circuits,3D-SIC)中测试面积开销和测试数据存储量大的问题,对于n层3D-SIC,提出了一种基于可跨层重构线性反馈移位寄存器(Cross-Layer Reconfigurable Linear Feedback Shift Register,CLR-LFSR)的内建自测试(Built-In Self-Test,BIST)结构。在键合中和键合后测试阶段,可以任意组合键合前测试阶段中的LFSR,连接构成级数更大的LFSR结构,以提高包含确定位更多的测试向量的编码成功率。同时,还提出了一种设置阈值的相容压缩和最优分级重播种结合的测试数据压缩方法。通过在测试向量图着色相容时设置相容阈值,然后将相容后的测试向量按照包含的确定位个数分成2^(n)−1组,重播种生成长度不定的种子集,从而减少了测试数据存储量。在ISCAS'89电路上的实验结果表明,相对于不可重构的BIST方法,方案能够减少三维芯片43.8%的面积开销,测试数据存储量减少98.52%。

关键词：可跨层重构LFSR BIST 测试数据压缩 3D-SIC测试

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稀疏奖励场景下基于个体落差情绪的多智能体协作算法

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模式识别与人工智能 2022年第5期35卷 451-460页

作者：王浩汪京方宝富合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室合肥230601

针对在多智能体环境中强化学习面临的稀疏奖励问题,借鉴情绪在人类学习和决策中的作用,文中提出基于个体落差情绪的多智能体协作算法.对近似联合动作值函数进行端到端优化以训练个体策略,将每个智能体的个体动作值函数作为对事件的评估... 详细信息

针对在多智能体环境中强化学习面临的稀疏奖励问题,借鉴情绪在人类学习和决策中的作用,文中提出基于个体落差情绪的多智能体协作算法.对近似联合动作值函数进行端到端优化以训练个体策略,将每个智能体的个体动作值函数作为对事件的评估.预测评价与实际情况的差距产生落差情绪,以该落差情绪模型作为内在动机机制,为每个智能体产生一个内在情绪奖励,作为外在奖励的有效补充,以此缓解外在奖励稀疏的问题.同时内在情绪奖励与具体任务无关,因此具有一定的通用性.在不同稀疏程度的多智能体追捕场景中验证文中算法的有效性和鲁棒性.

关键词：稀疏奖励多智能体协作强化学习个体落差情绪内在情绪奖励

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基于WiFi背景噪音的被动式人体行为识别研究

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中国科学技术大学学报 2015年第4期45卷 308-313页

作者：谷雨权良虎陈孟妮任福继合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室安徽合肥230009

利用WiFi背景噪音,传统K-NN和Bagging算法可有效识别较少人体行为,但对较多状态:无人、走、坐、站、睡、跌倒、跑,实验发现,单纯使用K-NN和Bagging算法分类效果并不理想,故设计了一种新的融合算法.实验结果证实,融合算法相较于K-NN和Bag... 详细信息

利用WiFi背景噪音,传统K-NN和Bagging算法可有效识别较少人体行为,但对较多状态:无人、走、坐、站、睡、跌倒、跑,实验发现,单纯使用K-NN和Bagging算法分类效果并不理想,故设计了一种新的融合算法.实验结果证实,融合算法相较于K-NN和Bagging算法可以大幅提高识别准确率,将新算法应用于多人混合状态识别也取得较好的识别准确率.

关键词： WiFi背景噪音人体行为融合算法混合状态

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基于梯度Gabor直方图特征的表情识别方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2013年第12期25卷 1856-1861页

作者：胡敏朱弘王晓华许良凤合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室合肥230009

针对传统Gabor特征在表情识别上的局限性,提出一种基于梯度Gabor直方图(GGH)特征的表情识别方法.首先对预处理后的人脸图像进行Gabor特征提取;然后将相同尺度、不同方向的Gabor特征按照梯度方向构造Gabor特征融合图,再对融合图进行分块... 详细信息

针对传统Gabor特征在表情识别上的局限性,提出一种基于梯度Gabor直方图(GGH)特征的表情识别方法.首先对预处理后的人脸图像进行Gabor特征提取;然后将相同尺度、不同方向的Gabor特征按照梯度方向构造Gabor特征融合图,再对融合图进行分块并计算每个子块的直方图分布,从而构成人脸的GGH特征;最后采用支持向量机对GGH特征进行人脸表情分类.在JAFFE库与Pain Expressions库上进行交叉验证的结果表明,在保证较高识别率时,GGH特征比传统的Gabor特征实时性更高.

关键词： Gabor特征表情识别梯度Gabor直方图分块直方图梯度方向

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融合局部纹理和形状特征的人脸表情识别

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电子与信息学报 2018年第6期40卷 1338-1344页

作者：胡敏滕文娣王晓华许良凤杨娟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室合肥230009

针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进,该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG),并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。... 详细信息

针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进,该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG),并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征,然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上的实验结果表明,改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息,基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力,该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。

关键词：人脸表情识别中心对称局部平滑二值模式绝对梯度方向直方图典型相关分析

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保特征的单幅图像三维网格重建

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第3期35卷 354-361页

作者：邢燕马俊檀结庆合肥工业大学数学学院合肥230000 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室合肥230000

针对图像重建三维物体方法中存在无法保持物体尖锐特征的问题,基于深度神经网络,对输入单幅图像提出一种有效的保特征三维网格生成方法.对单幅输入图像使用VGG-16提取图像特征,并特别设计了图像边缘检测层获取物体的尖锐特征;将三维网格... 详细信息

针对图像重建三维物体方法中存在无法保持物体尖锐特征的问题,基于深度神经网络,对输入单幅图像提出一种有效的保特征三维网格生成方法.对单幅输入图像使用VGG-16提取图像特征,并特别设计了图像边缘检测层获取物体的尖锐特征;将三维网格(初始为椭球)的顶点投影到特征图和边缘检测图上,以获得顶点局部特征,并判断其是否为尖锐特征点;然后,将局部特征和顶点位置串联输入到改进的图卷积神经网络(graph convolutional neural network, GCNN),对于非尖锐特征点采用普通GCNN,对于检测到的尖锐特征点采用0邻域图卷积神经网络(0-neighborhood GCNN, 0N-GCNN),以期其尽量不被邻域顶点过度光滑;GCNN的输出预测了顶点的新位置和三维特征;最后,对网格的顶点及特征用Loop细分上采样.执行3次上述变形(二维特征投影、尖锐特征检测、GCNN变形、上采样)后,初始椭球最终变形为输入图像中物体模样.实验使用ShapeNet数据集,在PyTorch框架下实现,从定性和定量两方面与现有方法进行了比较.实验结果表明,在Chamfer距离和F-score两类定量指标上均优于大部分现有方法,而Chamfer距离和F-score(2τ)的均值表现为最优.视觉比较也表明,文中方法可有效地提升特征保持性能.

关键词：图卷积网格重建特征检测深度学习

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基于几何和纹理特征的表情层级分类方法

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电子学报 2017年第1期45卷 164-172页

作者：胡敏江河王晓华许良凤黄晓音程轶红合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室安徽合肥230009

针对表情识别,为提取对个体差异鲁棒性更强的特征,并有效利用特征自身分布特性,本文提出基于几何和纹理特征的表情层级分类方法.首先,构建基于中性脸相似度的几何特征提取方法,自动匹配样本相似中性脸,提取特征点比例系数几何特征;然后... 详细信息

针对表情识别,为提取对个体差异鲁棒性更强的特征,并有效利用特征自身分布特性,本文提出基于几何和纹理特征的表情层级分类方法.首先,构建基于中性脸相似度的几何特征提取方法,自动匹配样本相似中性脸,提取特征点比例系数几何特征;然后,利用充分矢量三角形提取纹理特征;最后,给出表情层级分类框架,在三个层级下分别利用提取特征判定表情类别.所提方法在JAFFE库和CK库上的实验结果表明,本文方法取得了比基于一般几何和纹理特征的识别方法更好的效果,证明了本文方法的有效性.

关键词：表情识别几何和纹理特征中性脸相似度层级分类

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改进模拟退火遗传算法的3D NoC低功耗映射

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第4期31卷 681-688页

作者：何寒娜方芳王伟陈田郭金良任福继合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室合肥230009 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学管理学院合肥230009

功耗优化是NoC设计的重要部分,针对将IP (intellectual property)核合理映射NoC的问题,提出一种初始种群优化的模拟退火遗传映射算法.首先以功耗优化为主要目标,通过对初始种群选取方法进行改进来获取功耗更低的映射方案,并针对遗传算... 详细信息

功耗优化是NoC设计的重要部分,针对将IP (intellectual property)核合理映射NoC的问题,提出一种初始种群优化的模拟退火遗传映射算法.首先以功耗优化为主要目标,通过对初始种群选取方法进行改进来获取功耗更低的映射方案,并针对遗传算法局部最优问题,在遗传算法交叉操作阶段结合模拟退火算法,得到全局最优方案.实验在Windows系统下采用C++语言实现,结果显示,与传统的遗传算法相比,该算法具有较好的收敛性,能快速搜索到较优解,在124个IP核的情况下,采用改进的模拟退火遗传算法进行映射产生的平均功耗比使用遗传算法时降低了32.0%.

关键词： 3D NoC 低功耗映射算法遗传算法模拟退火算法

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基于多分类器融合的玉米叶部病害识别

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农业工程学报 2015年第14期31卷 194-201,F0003页

作者：许良凤徐小兵胡敏王儒敬谢成军陈红波合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室合肥230009 中国科学院合肥智能机械研究所合肥230031

针对单分类器识别的局限性和玉米叶部病害的复杂性,该文提出了一种基于自适应加权的多分类器融合的玉米叶部病害识别方法。首先,对采集的玉米叶部病害图像的病害区域分别提取颜色、颜色共生矩阵和颜色完全局部二值模式3种特征,并相应地... 详细信息

针对单分类器识别的局限性和玉米叶部病害的复杂性,该文提出了一种基于自适应加权的多分类器融合的玉米叶部病害识别方法。首先,对采集的玉米叶部病害图像的病害区域分别提取颜色、颜色共生矩阵和颜色完全局部二值模式3种特征,并相应地构建3个基于支持向量机的单分类器;然后,利用K近邻和聚类分析的方法计算各单分类器的自适应动态权值;最后,通过线性加权的方式进行融合判决,得到最终的分类结果。利用该方法对7种常见的玉米叶部病害图片进行了试验,平均识别率达94.71%。结果表明,其性能优于目前常见的单一特征或特征组合构建的同类分类器及多分类器融合方法。研究结果为其他农作物病害诊断提供了借鉴和参考。

关键词：病害识别图像处理多分类器融合玉米叶部病害自适应加权颜色共生矩阵支持向量机

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Grenander时间结构学习与推理优化下的行为识别

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软件学报 2022年第5期33卷 1865-1879页

作者：吴克伟高涛谢昭郭文斌大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230601 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601

针对现有基于视频整体时间结构建模的行为识别方法中,存在的时间噪声信息和歧义信息干扰现象,从而引起行为类别识别错误的问题,提出一种新型的Grenander推理优化下时间图模型(temporal graph model with Grenander inference,TGM-GI).首... 详细信息

针对现有基于视频整体时间结构建模的行为识别方法中,存在的时间噪声信息和歧义信息干扰现象,从而引起行为类别识别错误的问题,提出一种新型的Grenander推理优化下时间图模型(temporal graph model with Grenander inference,TGM-GI).首先,构建3D CNN-LSTM模块,其中3D CNN用于行为的动态特征提取,LSTM模块用于该特征的时间依赖关系优化.其次,在深度模块基础上,利用Grenander理论构建了行为识别的时间图模型,并设计了两个模块分别处理慢行为时间冗余和异常行为干扰问题,实现了时间噪声抑制下的时间结构提议.随后,设计融合特征约束和语义约束的Grenander测度,并提出一种时序增量形式的Viterbi算法,修正了行为时间模式中的歧义信息.最后,采用基于动态时间规划的模式匹配方法,完成了基于时间模式的行为识别任务.在UCF101和Olympic Sports两个公认数据集上,与现有多种基于深度学习的行为识别方法进行比较,该方法获得了最好的行为识别正确率.该方法优于基准的3D CNN-LSTM方法,在UCF101数据集上识别精度提高6.41%,在Olympic Sports数据集上识别精度提高5.67%.

关键词：行为识别时间模式 Grenander时间图模型深度模型动态时间规划

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