检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2017年第9期34卷 2834-2837,2870页

作者：骆健蒋旻刘星周龙武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

为充分利用RGB-D图像提供的潜在特征信息,提出了多尺度卷积递归神经网络算法(multi-scale convolutional-recursive neural networks,Ms-CRNN)。该算法对RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图及3D曲面法线图进行不同尺度分块形成多个通道,... 详细信息

为充分利用RGB-D图像提供的潜在特征信息,提出了多尺度卷积递归神经网络算法(multi-scale convolutional-recursive neural networks,Ms-CRNN)。该算法对RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图及3D曲面法线图进行不同尺度分块形成多个通道,每个通道与相应尺寸的滤波器卷积,提取的特征图经局部对比度标准化和下采样后,作为递归神经网络(recursive neural networks,RNN)层的输入以得到更加抽象的高层特征;融合后的多尺度特征由SVM分类器进行分类。基于RGB-D数据集的仿真实验结果表明,综合利用RGB-D图像的多尺度特征,提出的Ms-CRNN算法在物体识别率上达到88.2%,与先前方法相比有了较大的提高。

关键词：多尺度 3D曲面法线递归神经网络 RGB—D物体识别

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SPES:基于谓词选择率估计的SPARQL查询优化方案

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小型微型计算机系统 2017年第9期38卷 1983-1987页

作者：顾进广王岩松朱婷婷徐芳芳武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

面对海量的RDF数据查询及查询语句本身复杂性的增长,提高SPARQL查询效率成为语义网研究的热点.在实际的大量查询请求中,SPARQL语句都是带有多谓词的查询.多谓词查询的复用可以减少重复查询或者缩减查询范围,从而有效的提高SPARQL查询性... 详细信息

面对海量的RDF数据查询及查询语句本身复杂性的增长,提高SPARQL查询效率成为语义网研究的热点.在实际的大量查询请求中,SPARQL语句都是带有多谓词的查询.多谓词查询的复用可以减少重复查询或者缩减查询范围,从而有效的提高SPARQL查询性能.因此,提出一种基于谓词选择率估计的SPARQL查询优化方案.本文基于查询日志构建直方图,以统计历史查询语句的SPE(SPARQL谓词表达式),并利用构建的直方图指导缓存.本文提出了缓存的构建以及维护方案,其中谓词选择率估计在构建缓存时起着重要的作用.实验结果分析表明,本文提出的基于查询日志构建谓词直方图的方法可以有效提高查询效率,从而达到SPARQL查询优化的目的.本文将此方案命名为SPES.

关键词： SPE SPARQL查询优化选择率估计

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基于卷积神经网络的中文医疗弱监督关系抽取

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计算机科学 2017年第10期44卷 249-253页

作者：刘凯符海东邹玉薇顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

随着医疗领域受到越来越多的关注,自然语言处理的理论和应用逐渐拓展到该领域,其中信息抽取技术在该领域的应用成为研究热点。针对信息抽取技术在医疗领域实体关系抽取中的应用,提出一种基于卷积神经网络的弱监督关系抽取方法。该方法... 详细信息

随着医疗领域受到越来越多的关注,自然语言处理的理论和应用逐渐拓展到该领域,其中信息抽取技术在该领域的应用成为研究热点。针对信息抽取技术在医疗领域实体关系抽取中的应用,提出一种基于卷积神经网络的弱监督关系抽取方法。该方法通过添加人工规则使训练语料带有实体关系标签,然后将该弱关系训练语料转换为向量特征矩阵,并输入到卷积神经网络进行分类模型训练,最终实现实体关系抽取。实验结果表明,该方法比常规机器学习方法更加准确高效。

关键词：自然语言处理实体关系抽取弱监督卷积神经网络

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基于投影法和Caffe框架的身份证分割算法

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计算机工程与应用 2017年第23期53卷 113-117页

作者：方徐伟付晓薇武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

身份证的识别关键在于对身份证字符良好的分割提取,对身份证图像进行预处理,其中包括:图像矫正、增强、分块处理。结合行列投影、身份证先验知识和Caffe框架实现对身份证图像的分割。该分割方法有效地解决了数字和汉字混合的分割难题,... 详细信息

身份证的识别关键在于对身份证字符良好的分割提取,对身份证图像进行预处理,其中包括:图像矫正、增强、分块处理。结合行列投影、身份证先验知识和Caffe框架实现对身份证图像的分割。该分割方法有效地解决了数字和汉字混合的分割难题,取得了较好的分割效果,提高了字符分割准确率。

关键词：倾斜矫正暗通道分块投影法 Caffe训练

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基于数据驱动的动态Web模板技术设计与实现

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武汉科技大学学报 2017年第1期40卷 70-75页

作者：刘放陈和平武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

随着互联网产品规模的不断扩大,前端脚本代码规模大、重用性低、维护困难、扩展性差等问题不断涌现。为此,本文分析了目前主流的Web模板技术及各自的优缺点,并结合国内浏览器的兼容性,在Living template技术思想的基础上,提出一种基于... 详细信息

随着互联网产品规模的不断扩大,前端脚本代码规模大、重用性低、维护困难、扩展性差等问题不断涌现。为此,本文分析了目前主流的Web模板技术及各自的优缺点,并结合国内浏览器的兼容性,在Living template技术思想的基础上,提出一种基于数据驱动的动态Web模板技术方案(DWTT),它能有效提高前端开发效率和代码复用性,降低程序扩展和维护的复杂度。

关键词：模板 Web应用前端开发数据驱动抽象语法树

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基于有效特征选择的高价值移动通信用户预测方法

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武汉科技大学学报 2017年第2期40卷 149-154页

作者：余自林张晓龙武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

高价值移动通信用户预测是电信客户关系管理中的一项重要内容。针对建立预测模型时遇到的高维、大规模、类不平衡等数据处理问题,提出了一种基于有效特征选择的预测方法。利用欠采样方式从初始不平衡数据集提取多个平衡训练集,使用结合P... 详细信息

高价值移动通信用户预测是电信客户关系管理中的一项重要内容。针对建立预测模型时遇到的高维、大规模、类不平衡等数据处理问题,提出了一种基于有效特征选择的预测方法。利用欠采样方式从初始不平衡数据集提取多个平衡训练集,使用结合Pearson相关性分析和随机森林特征重要性评估的特征选择策略,在集成学习方法中嵌入加权和投票机制获得最优的特征子集,最后采用随机森林算法建立预测模型。实验结果表明,该预测模型可以有效降低特征集的维度并提升对高价值移动通信用户的预测性能。

关键词：移动通信用户不平衡数据集特征选择 Pearson相关分析随机森林预测模型

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基于超像素显著性的视频偏色检测方法

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计算机工程 2017年第5期34卷 229-233页

作者：程奥运陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

针对传统偏色检测方法存在的局限性,基于超像素显著性,提出一种视频偏色检测方法。将视频图像分割为超像素块,提取超像素块的亮度显著性和颜色显著性。使用亮度显著性权值系数对颜色显著性进行贝叶斯融合处理,得到综合显著的超像素块特... 详细信息

针对传统偏色检测方法存在的局限性,基于超像素显著性,提出一种视频偏色检测方法。将视频图像分割为超像素块,提取超像素块的亮度显著性和颜色显著性。使用亮度显著性权值系数对颜色显著性进行贝叶斯融合处理,得到综合显著的超像素块特征信息。将块特征向量作为训练样本,使用支持向量机进行分类和回归训练,检测出偏色视频并实现视频的偏色程度评分。实验结果表明,与传统偏色检测方法相比,该方法检测偏色视频的准确率更高,达到95.1%,且偏色程度的检测结果更接近人眼主观评价结果。

关键词：偏色检测超像素显著性支持向量机偏色程度

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基于迁移学习的乳腺结构紊乱异常识别

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计算机工程与设计 2017年第9期38卷 2530-2535,2579页

作者：刘小明翟蕾蕾朱婷武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对乳腺X图像中结构紊乱识别困难、样本数量较少的问题,提出基于迁移学习的结构紊乱识别方法,把基于Gabor的毛刺模式特征、GLCM特征以及熵特征等新特征运用其中。基于恶性肿块与结构紊乱的相似性,把恶性肿块作为源域中正样本,负样本由... 详细信息

针对乳腺X图像中结构紊乱识别困难、样本数量较少的问题,提出基于迁移学习的结构紊乱识别方法,把基于Gabor的毛刺模式特征、GLCM特征以及熵特征等新特征运用其中。基于恶性肿块与结构紊乱的相似性,把恶性肿块作为源域中正样本,负样本由结构紊乱检测算法中的伪正样本构成,对正负样本区域提取多种特征,把结构紊乱作为目标域的训练和测试集分别进行特征提取,使用自适应支持向量机(A-SVM)进行分类。实验在乳腺钼靶摄影数字化数据库(DDSM)上进行,实验结果表明,该方法克服了结构紊乱样本数量少的问题,提高了结构紊乱的识别率。

关键词：结构紊乱迁移学习自适应支持向量机计算机辅助检测乳腺癌

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基于改进高斯混合模型及纹理的阴影去除算法

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计算机工程与设计 2017年第7期38卷 1879-1884页

作者：王雅宁张鸿武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

为准确从视频中提取出不含阴影的运动目标,提出一种基于改进高斯混合模型及纹理的阴影去除算法。采用自适应高斯模型个数选取策略及自适应学习率参数取值方法对经典高斯混合模型进行改进,将改进后的高斯混合模型与三帧差法结合提取运动... 详细信息

为准确从视频中提取出不含阴影的运动目标,提出一种基于改进高斯混合模型及纹理的阴影去除算法。采用自适应高斯模型个数选取策略及自适应学习率参数取值方法对经典高斯混合模型进行改进,将改进后的高斯混合模型与三帧差法结合提取运动区域,使用基于梯度方向的纹理相关性算法移除运动区域的阴影。实验结果表明,该算法能快速、精准地建立并实时更新背景模型,在保证运动目标实际轮廓完整性的前提下,准确去除光照条件下带来的阴影。

关键词：运动目标检测高斯混合模型自适应纹理相关性阴影去除

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基于多模态深度学习的RGB-D物体识别

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计算机工程与设计 2017年第6期38卷 1624-1629页

作者：骆健蒋旻刘星周龙武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal spars... 详细信息

针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal sparse auto-encoder and recursive neural networks,MSAE-RNNs)的深度学习模型。SAE结合卷积及池化技术分别从RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图、3D曲面法线中提取低层次的平移不变性特征,作为多个固定树RNNs的输入,得到更加抽象的高层特征,融合后的多模态特征,采用SVM分类器进行分类。在RGB-D数据集上的实验结果表明,该算法的物体识别率达到90.7%,较其它算法提高了3%-9%,能很好完成RGB-D物体的识别。

关键词：多模态稀疏自编码递归神经网络卷积及池化 3D曲面法线

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