检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学技术大学学报 2016年第9期46卷 711-718页

作者：石陆魁袁彬刘文浩河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

为了实现大数据环境下非线性高维数据的快速降维,提出了一种基于Spark的并行ISOMAP算法.在该算法中,为了快速构建邻域矩阵,设计并实现了基于精确欧式位置敏感哈希的近邻搜索并行算法;为了实现特征值的快速求解,设计并实现了基于幂法和... 详细信息

为了实现大数据环境下非线性高维数据的快速降维,提出了一种基于Spark的并行ISOMAP算法.在该算法中,为了快速构建邻域矩阵,设计并实现了基于精确欧式位置敏感哈希的近邻搜索并行算法;为了实现特征值的快速求解,设计并实现了基于幂法和降阶法交替执行的特征值求解并行算法.为了进一步提高算法的性能,基于Spark的特性,利用Spark的稀疏向量、广播机制和缓存机制对并行ISOMAP算法进行了优化,减少了计算过程中的内存消耗和数据传输.在Swissroll数据集和S-curve数据集上的实验结果表明,基于Spark的并行ISOMAP算法通过并行执行和计算过程的优化,极大地提高了算法的执行效率,能够适用于大规模数据集的降维处理.

关键词： ISOMAP Spark 精确欧式位置敏感哈希流形学习大数据

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结合注意力机制和多路径U-Net的视网膜血管分割

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第1期35卷 55-65页

作者：侯向丹李紫宇牛敬钰刘洪普河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

针对现有算法无法精确分割细微血管末端,且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题,提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法.首先,设计一个双路径U-Net,通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管,并使用语义指导模块充分... 详细信息

针对现有算法无法精确分割细微血管末端,且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题,提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法.首先,设计一个双路径U-Net,通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管,并使用语义指导模块充分融合深浅层特征;其次,采用一种引入注意力机制和DropBlock的残差模块来代替普通卷积模块,改善处于复杂背景区域中血管的分割效果,防止过拟合;最后,将双路径U-Net的输出图与原图传入特征细化模块进行特征提取和融合,进一步细化血管分割结果.在DRIVE,STARE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明,该算法的准确率分别为97.01%,96.43%和97.52%;灵敏度分别为80.31%,84.38%和81.61%;受试者工作特性曲线下方的面积(AUC)分别为98.67%,98.06%和98.83%,综合分割性能优于其他算法.

关键词：图像分割视网膜血管多路径U-Net 注意力机制残差模块

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基于流形学习的路面破损图像多特征融合与可视化

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公路交通科技 2016年第11期33卷 26-33页

作者：石陆魁周浩刘文浩河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

针对路面破损图像自动识别中的多特征融合问题,提出了一种基于流形学习的多特征融合方法,利用流形学习方法将组合投影、混合密度因子和二阶不变矩3种特征的高维数据映射到低维空间中,提取出路面破损图像的本质特征,实现了多特征融合和... 详细信息

针对路面破损图像自动识别中的多特征融合问题,提出了一种基于流形学习的多特征融合方法,利用流形学习方法将组合投影、混合密度因子和二阶不变矩3种特征的高维数据映射到低维空间中,提取出路面破损图像的本质特征,实现了多特征融合和路面破损图像的可视化。在试验中,将这种多特征融合方法应用在路面破损图像的检测中,首先从8个组合特征中提取出二维特征,然后比较ELM、KNN、SVM、BP神经网络在二维特征上的识别效果。试验结果表明:利用特征融合方法有效提高了路面破损图像的识别精度;通过可视化得到了二维特征的物理含义,一个特征初步表明了路面裂缝的复杂程度和破损程度,另一个特征给出了裂缝的方向。

关键词：道路工程多特征融合流形学习路面破损图像可视化

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基于小波变换和改进KPCA的奶牛个体识别研究

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浙江农业学报 2017年第12期29卷 2000-2008页

作者：张满囤单新媛于洋米娜阎刚郭迎春河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

为加快畜牧业现代化程度,克服传统方法中奶牛个体识别正确率低的缺陷,针对奶牛个体纹理特征,对传统KPCA(核主成分分析)方法从降低协方差矩阵维数和引入类别信息两个角度进行改进,并与小波变换进行结合,应用于奶牛个体识别领域。首先对... 详细信息

为加快畜牧业现代化程度,克服传统方法中奶牛个体识别正确率低的缺陷,针对奶牛个体纹理特征,对传统KPCA(核主成分分析)方法从降低协方差矩阵维数和引入类别信息两个角度进行改进,并与小波变换进行结合,应用于奶牛个体识别领域。首先对归一化后的奶牛图像进行一层小波分解得到4个分量子图,然后对各子图利用改进的KPCA进行特征提取并引入加权策略融合,最后构造出多类SVM分类器进行学习分类。将预先采集的20头奶牛个体的视频数据转化成图片序列并选取20 000张组成实验数据集,通过多组对比实验对小波融合系数、融合向量组数、特征维数三个重要参数进行设定,然后利用不同算法进行奶牛个体识别实验。结果表明,提出方法在识别正确率达到96.31%时,仅用了4.20 s,较其他算法具有明显优势,可以有效地应用到奶牛个体识别领域,兼具高性能、低成本的优势。

关键词：小波变换改进KPCA 特征融合奶牛个体识别

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自动导引车云导引平台的研究与设计

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计算机工程 2017年第7期34卷 64-69页

作者：邢海洋张军王楠河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

针对传统自动导引车(AGV)导引方式存在抗干扰弱、灵活性差、造价高等问题,提出一种基于云端的导引方式,设计并实现了该导引方式的云导引平台(CBGP)。该平台系统中CBGP服务器提供平台接入、通信和任务执行管理等功能,MapReduce计算框架和... 详细信息

针对传统自动导引车(AGV)导引方式存在抗干扰弱、灵活性差、造价高等问题,提出一种基于云端的导引方式,设计并实现了该导引方式的云导引平台(CBGP)。该平台系统中CBGP服务器提供平台接入、通信和任务执行管理等功能,MapReduce计算框架和HDFS文件系统提供分布式路径计算和存储。实验结果表明,CBGP平台能够较好地应用并行路径规划算法,并提供合适的路径完成云端导引AGV的任务。

关键词：自动导引车机器人基于云导引分布式计算路径规划蚁群优化

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基于LDA和小波分解的肺音特征提取方法

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计算机工程与应用 2017年第22期53卷 116-120,149页

作者：石陆魁刘文浩李站茹河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

针对用小波分解提取肺音特征后特征向量维数较高的问题,提出了一种结合线性判别分析和小波分解的肺音特征提取方法。在该方法中,首先对肺音信号进行小波分解,然后将小波分解得到的小波系数转化成小波能量特征向量,接着使用线性判别分析... 详细信息

针对用小波分解提取肺音特征后特征向量维数较高的问题,提出了一种结合线性判别分析和小波分解的肺音特征提取方法。在该方法中,首先对肺音信号进行小波分解,然后将小波分解得到的小波系数转化成小波能量特征向量,接着使用线性判别分析法对该特征向量进行降维处理,得到新的低维特征向量,最后用SVM对低维特征进行识别。在实验中,选取了三种肺音信号:正常肺音、爆裂音、哮鸣音,用所提出的方法将8维的小波能量特征降为2维特征,在2维特征上进行了分类识别,并和降维之前的结果进行了比较,实验结果表明利用线性判别分析对小波能量特征降维后极大地提高了识别精度。同时,和其他几种典型的肺音特征提取方法进行了比较,实验结果表明结合线性判别分析与小波分解的特征提取方法得到了更高的识别精度。

关键词：肺音线性判别分析小波分解支持向量机(SVM)

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基于Kinect与网格几何变形的人脸表情动画

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计算机工程与应用 2017年第14期53卷 172-177页

作者：张满囤霍江雷单新媛王小芳吴鸿韬河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

面部表情重建的实时性与重建效果的真实性是人脸表情动画的关键问题,提出一种基于Kinect人脸追踪和几何变形技术的面部表情快速重建新方法。使用微软的Kinect设备识别出表演者面部并记录其特征点数据,并利用捕捉到的特征点建立覆盖人脸... 详细信息

面部表情重建的实时性与重建效果的真实性是人脸表情动画的关键问题,提出一种基于Kinect人脸追踪和几何变形技术的面部表情快速重建新方法。使用微软的Kinect设备识别出表演者面部并记录其特征点数据,并利用捕捉到的特征点建立覆盖人脸的网格模型,从中选取变形使用的控制点数据,由于Kinect可以实时地自动追踪表演者面部,由此实现了利用三种不同变形算法对目标模型实时快速重建。实验结果表明,该方法简单易实施,不用在表演者面部做任何标定,可以自动地将人脸表情动作迁移到目标模型上,实现人脸表情快速重建,并且保证目标模型表情真实自然。

关键词：人脸表情动画面部表情重建网格模型几何变形 Kinect

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基于剪切波和改进Pal-King的医学图像增强算法研究

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激光与光电子学进展 2019年第3期56卷 123-129页

作者：侯向丹郑梦敬刘洪普李柏岑河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

在影像医学图像的诊断中,为了能更好地挖掘出尽可能多的决策信息,需要对图像进行有效的图像增强,而传统的医学图像增强算法具有噪声和模糊性的缺点,因此,提出一种基于剪切波和改进Pal-King算法的图像增强算法。首先利用剪切波变换将图... 详细信息

在影像医学图像的诊断中,为了能更好地挖掘出尽可能多的决策信息,需要对图像进行有效的图像增强,而传统的医学图像增强算法具有噪声和模糊性的缺点,因此,提出一种基于剪切波和改进Pal-King算法的图像增强算法。首先利用剪切波变换将图像分解为高频和低频两部分,然后通过自适应阈值去噪的方法对图像进行有效去噪,再使用剪切波反变换重构图像,最后,使用Pal-King算法对图像进行对比度增强,以突出图像的细节信息。为了验证算法的有效性,利用自建图片库将本文算法与剪切波、分数阶微分以及改进的Pal-King增强方法进行比较,结果表明,本文算法处理的图像在增强效果和对比度方面都有了显著的提高。

关键词：图像处理医学图像增强剪切波变换自适应阈值 Pal-King算法分数阶微分

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融合上下文和注意力的视盘视杯分割

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中国图象图形学报 2021年第5期26卷 1041-1057页

作者：刘洪普赵一浩侯向丹郭鸿湧丁梦园河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

目的青光眼会对人的视力造成不可逆的损伤,从眼底图像中精确地分割视盘和视杯是青光眼诊治中的一项重要工作,为有效提升视盘和视杯的分割精度,本文提出了融合上下文和注意力的视盘视杯分割方法(context attention U-Net,CA-Net)。方法... 详细信息

目的青光眼会对人的视力造成不可逆的损伤,从眼底图像中精确地分割视盘和视杯是青光眼诊治中的一项重要工作,为有效提升视盘和视杯的分割精度,本文提出了融合上下文和注意力的视盘视杯分割方法(context attention U-Net,CA-Net)。方法进行极坐标转换,在极坐标系下进行分割可以平衡数据分布。使用修改的预训练Res Net作为特征提取网络,增强特征提取能力。采用上下文聚合模块(context aggregation module,CAM)多层次聚合图像上下文信息,使用注意力指导模块(attention guidance module,AGM)对融合后的特征图进行特征重标定,增强有用特征;使用深度监督思想同时对浅层网络权重进行训练,同时在视杯分割网络中引入了先验知识,约束对视杯的分割。结果在3个数据集上与其他方法进行对比实验,在Drishti-GS1数据集中,分割视盘的Dice(dice coefficient)和IOU(intersection-over-union)分别为0.9814和0.9635,分割视杯的Dice和IOU分别为0.9266和0.8633;在RIM-ONE(retinal image database for optic nerve evaluation)-v3数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.9768和0.9546,分割视杯的Dice和IOU分别为0.8642和0.7609;在Refuge数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.9758和0.9527,分割视杯的Dice和IOU分别为0.8871和0.7972,均优于对比算法。同时,消融实验验证了各模块的有效性,跨数据集实验进一步表明了CA-Net的泛化性,可视化图像也表明CA-Net能够分割出更接近标注的分割结果。结论在Drishti-GS1、RIM-ONE-v3和Refuge三个数据集的测试结果表明,CA-Net均能取得最优的视盘和视杯分割结果,跨数据集测试结果也更加表明了CA-Net具有良好的泛化性能。

关键词：青光眼视盘视杯上下文聚合模块注意力指导模块深度监督先验知识

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基于结构对应学习的跨语言情感分类研究

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第6期53卷 1133-1140页

作者：汪鹏赵学礼李娜娜董永峰河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) 天津300401

情感分类的主要目的是预测用户在互联网中发布情绪数据的极性(积极的或者消极的),各种语言的情感分析已经成为诸多应用的研究热点,然而由于不同语言的情感资源在质量和数量上的不平衡,通常使用源语言来改善目标语言的跨语言情感分类方法... 详细信息

情感分类的主要目的是预测用户在互联网中发布情绪数据的极性(积极的或者消极的),各种语言的情感分析已经成为诸多应用的研究热点,然而由于不同语言的情感资源在质量和数量上的不平衡,通常使用源语言来改善目标语言的跨语言情感分类方法,来提高目标语言情感分类的准确性.传统的跨语言情感分类主要是通过机器翻译将目标语言映射到源语言中,但是分类的准确性严重受到机器翻译质量的影响.通过对跨领域文本分类的结构学习算法(SCL)的讨论和拉普拉斯映射对两种语言之间词对的影响,对跨语言结构对应学习算法(CLSCL)的改进,进而提出M-CLSCL算法,借助选出来的轴心词对来进行目标语言的情感分类,通过M-CLSCL方法与前述相关方法的实验结果进行比较,可以发现M-CLSCL提高了情感分类的准确性.

关键词：跨语言情感分类结构对应学习拉普拉斯映射轴心词对

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