检索结果-内蒙古大学图书馆

光学技术 2025年第1期51卷 25-35,53页

作者：王常乐陈士雪王金甲燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

通过对大脑中大体积神经元进行动态观测来学习神经元网络的感知、认知和复杂行为的机制是神经科学中的一个基本问题。光场显微镜(LFM)允许以视频帧速率进行三维成像,已成为对神经活动实时观测的一种技术选择。文章对光场显微镜目前的成... 详细信息

通过对大脑中大体积神经元进行动态观测来学习神经元网络的感知、认知和复杂行为的机制是神经科学中的一个基本问题。光场显微镜(LFM)允许以视频帧速率进行三维成像,已成为对神经活动实时观测的一种技术选择。文章对光场显微镜目前的成像方法进行了综述,重点关注新型的算法。与传统的迭代重建方法相比,使用光场显微镜成像神经元活动要求开发新的基于深度学习的算法,充分利用嵌入在物理和光学模型中的先验,整合模型驱动和数据驱动的算法,增强算法的可解释性和泛化能力,实现快速稳健的光场显微镜成像。

关键词：光场显微镜模型驱动数据驱动深度学习

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多维感知-空间解耦单样本人体动作识别模型

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信号处理 2025年第4期41卷 683-693页

作者：胡正平王雨露张琦明许凌峰陈代萍燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

基于骨骼数据的人体动作识别方法因其能够消除与动作无关的视觉信息来降低训练复杂性越来越受到人们关注,然而大规模骨骼动作数据收集和注释面临挑战,基于骨骼的单样本动作识别旨在仅用单个训练样本识别人体动作,可以使机器人对新颖动... 详细信息

基于骨骼数据的人体动作识别方法因其能够消除与动作无关的视觉信息来降低训练复杂性越来越受到人们关注,然而大规模骨骼动作数据收集和注释面临挑战,基于骨骼的单样本动作识别旨在仅用单个训练样本识别人体动作,可以使机器人对新颖动作类别积极反应改善人机交互。针对基于卷积神经网络编码器进行人类活动分类数据稀缺问题,考虑将单样本动作识别问题表述为骨骼序列紧凑表示和深度度量学习范式,基于自注意力Transformer机制和空间解耦约束重新审视骨骼动力学图像建模向新颖活动类别传输,提出多维感知-空间解耦单样本人体动作识别模型。首先,将3D骨骼序列坐标映射为紧凑图像表示;其次,基于骨干网络将输入投影到低维特征空间,提取初级动作特征;接着,设计融合多层感知机与Transformer的嵌入编码器,在嵌入空间中捕捉关节时间空间依赖关系,增强模型对时空信息感知能力,得到高层次多维嵌入特征;然后,基于最近邻搜索完成样本间相似性度量;最后,结合多相似性损失、三元组边界损失、交叉熵损失和空间解耦损失的混合深度度量学习优化模型。实验在公共大规模数据集NTU RGB+D 120上进行评估,提出方法较Skeleton-DML提高3.8%,在使用40个训练类别时较Skeleton-DML提高7.5%。研究表明,提出方法能够在数据稀缺情况下充分利用骨骼序列紧凑表示信息,提高单样本动作识别匹配精度。

关键词：动作识别单样本学习度量学习 Transformer 空间解耦

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双流运动建模-循环一致性对齐小样本动作识别算法

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燕山大学学报 2025年第1期49卷 83-94页

作者：胡正平董佳伟王昕宇燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

针对不同场景下动作时空分布不同导致视频对齐困难,进而影响视频识别准确度问题,提出对双流特征进行运动建模和循环一致性对齐的小样本动作识别方法,能够在全局帧和局部块双尺度特征建模和对齐高维运动表示。首先基于双流特征设计了运... 详细信息

针对不同场景下动作时空分布不同导致视频对齐困难,进而影响视频识别准确度问题,提出对双流特征进行运动建模和循环一致性对齐的小样本动作识别方法,能够在全局帧和局部块双尺度特征建模和对齐高维运动表示。首先基于双流特征设计了运动建模框架,重塑视频序列中动作表示的时空联系,实现对视频动作的准确定位和语义性捕获;然后,为帮助模型学习动作间时空对应关系,引入循环一致性对齐机制,利用软最近邻查询的方法,高效对齐视频动作,显著改善了视频动作的错位问题;最后,结合基于注意力机制的时域交叉匹配模块,对动作类别进行推理分类。实验结果表明,该算法在SSv2、HMDB51、UCF101上分别达到68.6%、77.7%和96.9%的识别精度,实现了对视频动作的有效识别。

关键词：小样本学习动作识别双流网络注意力机制循环一致性对齐

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基于2D-3D卷积神经网络的情绪识别模型

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燕山大学学报 2025年第1期49卷 66-73页

作者：杨朋辉杨长青刘静崔冬燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

基于脑电信号的情绪识别是人机交互的重要部分,本文将二维卷积神经网络、三维卷积神经网络、深度可分离卷积进行结合,提出一种基于2D-3D卷积神经网络(2-3DCNN)模型,从时间、空间、频率三个方面进行特征提取。在网络中引入SE-ResNet网络... 详细信息

基于脑电信号的情绪识别是人机交互的重要部分,本文将二维卷积神经网络、三维卷积神经网络、深度可分离卷积进行结合,提出一种基于2D-3D卷积神经网络(2-3DCNN)模型,从时间、空间、频率三个方面进行特征提取。在网络中引入SE-ResNet网络、深度残差收缩网络和Xception网络,挖掘脑电信号中更能显著反映情感变化的空间、时间和频率信息。本文在DEAP公共情感数据集上做性能测试,结果表明,2-3DCNN在唤醒度和效价的两个分类任务上的识别准确率分别达到了97.59%和97.21%,比目前最先进的模型分别高出2.36%和1.34%。

关键词：情绪识别脑电信号卷积神经网络深度残差收缩网络深度可分离卷积

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基于层级化分数阶语谱图的帕金森病构音障碍分类

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中国生物医学工程学报 2025年第1期44卷 21-33页

作者：薛在发卢辉斌林丽琴张涛燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理实验室河北秦皇岛066004 杭州海康威视数字技术股份有限公司硬件产品研发中心杭州310051

构音障碍是帕金森病的早期症状之一。现有的基于深度学习的帕金森病构音障碍分类大多根据语谱图和卷积神经网络分析,但两者分别存在角度单一和感受野受限等不足,导致信息提取不充分。本研究提出了一种基于层级化分数阶语谱图的帕金森病... 详细信息

构音障碍是帕金森病的早期症状之一。现有的基于深度学习的帕金森病构音障碍分类大多根据语谱图和卷积神经网络分析,但两者分别存在角度单一和感受野受限等不足,导致信息提取不充分。本研究提出了一种基于层级化分数阶语谱图的帕金森病分类方法。首先,通过增加角度旋转因子,将构音信号转化为分数阶语谱图以增强从不同角度提取能量信息的能力;其次,将Swin Transformer网络在ImageNet上预训练的参数进行迁移和微调以解决数据量小的弊端;最后,结合层级化结构和基于偏移窗口的自注意力机制扩大感受野和实现多尺度信息融合,从而有效提升帕金森病分类精度。在Database-1(240个样本,由伊斯坦布尔大学医学院神经内科采集)和Database-2(1404个样本,由唐山工人医院和开滦精神卫生中心合作采集)上的验证结果表明,该方法具有良好的稳定性,且在两个数据集上的准确率分别达到了97.80%和98.75%,性能均优于所对比的先进方法。本研究所提出方法为帕金森病构音障碍分析提供了新的视角。

关键词：帕金森病构音障碍分数阶语谱图参数迁移层级化结构

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基于全局感知的人脸属性编辑

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第11期52卷 117-124页

作者：顾广华刘畅孙文星窦轶阳燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

针对正确编辑人脸属性的同时保留其他属性的细节的问题,提出一种端到端的基于全局感知人脸属性编辑模型——基于全局感知的生成对抗网络(GP-GAN).编码器设计全局感知模块来代替传统的卷积编码器,使其同时具有全局感知能力和局部感知能力... 详细信息

针对正确编辑人脸属性的同时保留其他属性的细节的问题,提出一种端到端的基于全局感知人脸属性编辑模型——基于全局感知的生成对抗网络(GP-GAN).编码器设计全局感知模块来代替传统的卷积编码器,使其同时具有全局感知能力和局部感知能力,进而更好地编辑全局属性和局部属性;同时,针对属性解耦问题提出一种具有多尺度属性特征融合模块和多层感知机转换器的属性转换器.多尺度属性特征融合模块可以在潜在空间中生成丰富的特征向量,为属性解耦提供条件;多层感知机转换器将人脸属性特征编码分为属性相关和属性不相关两部分,并施加正交约束保证属性解纠缠.实验结果表明:本研究模型可以在保留其他属性细节的条件下更好地编辑人脸属性,使生成的图像更加自然真实、质量更高.

关键词：人脸属性编辑多层感知机全局感知局部感知多尺度特征提取

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用于多载波信号峰均功率比抑制的准互补序列集构造方法研究

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通信学报 2023年第10期44卷 177-185页

作者：李玉博王美悦刘涛陈晓玉燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

为解决相互正交互补码集中序列数目受限及多载波码分多址(MC-CDMA)系统信号峰均功率比(PAPR)过高的问题,提出一类具有低列向量PAPR且参数渐进达到最优的非周期二元准互补序列集(QCSS)的构造。通过设计一类新的映射函数集,得到的参数渐... 详细信息

为解决相互正交互补码集中序列数目受限及多载波码分多址(MC-CDMA)系统信号峰均功率比(PAPR)过高的问题,提出一类具有低列向量PAPR且参数渐进达到最优的非周期二元准互补序列集(QCSS)的构造。通过设计一类新的映射函数集,得到的参数渐进最优的非周期二元QCSS与已有二元QCSS相比具有更多的序列数目。并将正交Golay序列集作为初始矩阵,构造得到的非周期QCSS列向量为Golay序列,进而保证了其列向量PAPR不超过2。实验仿真结果表明,所构造的互补序列集可以有效地将时域MC-CDMA信号PAPR降低到3 dB,同时系统具有良好的误码率性能。

关键词：准互补序列集渐进最优峰均功率比多载波码分多址

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基于循环差集的最佳高斯整数序列构造

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电子学报 2021年第8期49卷 1474-1479页

作者：刘凯倪佳燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

最佳高斯整数序列应用于通信系统不仅能抑制干扰,还可获得高的传输速率和频谱利用率.本文基于循环差集给出了构造自由度为2的最佳高斯整数序列的充要条件,比较现有文献,可获得更高能量效率的最佳高斯整数序列.同时,利用上采样和过滤技... 详细信息

最佳高斯整数序列应用于通信系统不仅能抑制干扰,还可获得高的传输速率和频谱利用率.本文基于循环差集给出了构造自由度为2的最佳高斯整数序列的充要条件,比较现有文献,可获得更高能量效率的最佳高斯整数序列.同时,利用上采样和过滤技术扩展了最佳高斯整数序列的长度和自由度.本文方法能得到大量适于高速通信系统的最佳高斯整数序列,扩展了通信地址码的选择范围.

关键词：最佳高斯整数序列循环差集自由度能量效率

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新的Ⅱ型偶长Z-互补对构造

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通信学报 2023年第3期44卷 138-144页

作者：陈晓玉孙连峰张杰坤李玉博燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

为丰富Z-互补对(ZCP)的参数形式,研究了新的Ⅱ型ZCP的构造方法。基于迭代法,实现了Ⅱ型(2^(k+2)N,(2^(k+2)-1)N)-ZCP的构造,当N=1时,可得Z-最优Ⅱ型(2^(k+2),(2^(k+2)-1))-ZCP。进一步,将迭代法与插值法相结合,构造了Ⅱ型(2^(k+1)N+2^(k+1),2^(k+1)N+2^(k+1)-N/2)-ZCP;当N=2时,可得Z-最优Ⅱ型(3×2^(k+1),3×2^(k+1)-1)-ZCP。所提方法可以生成新的偶长ZCP,实现了对现有ZCP数量的扩展。

关键词：非周期迭代法 Golay互补对 Z-互补对

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面向广义空间调制的增强型交叉Z互补集的新构造

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通信学报 2024年第12期45卷 153-161页

作者：彭秀平刘银娜王毓牛晓霞燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

为了扩展增强型交叉Z互补集(E-CZCS)的存在空间,基于扩展广义布尔函数(EGBF),提出了一种增强型交叉Z互补集的直接构造方法。构造的q元增强型交叉Z互补集拥有灵活可变的尺寸大小,且长度不再受限于传统的2的幂次。同时,将得到的增强型交叉... 详细信息

为了扩展增强型交叉Z互补集(E-CZCS)的存在空间,基于扩展广义布尔函数(EGBF),提出了一种增强型交叉Z互补集的直接构造方法。构造的q元增强型交叉Z互补集拥有灵活可变的尺寸大小,且长度不再受限于传统的2的幂次。同时,将得到的增强型交叉Z互补集作为训练序列应用于广义空间调制(GSM)系统的信道估计中。仿真结果表明,该增强型交叉Z互补集可以实现最优的信道估计,这可为广义空间调制系统中训练序列的选择提供更高的灵活性。

关键词：广义空间调制信道估计增强型交叉Z互补集扩展广义布尔函数

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