检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2016年第11期56卷 1137-1142页

作者：张旭王生进清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室信息技术国家实验室

该文研究如何在图片中定位特定属性物体（如“废弃的车”等）。由于一个物体可能包含几十甚至上百个非互斥的属性,训练特定属性物体检测器的难点是为大量的特定属性物体收集训练图片并标定边界框。该文提出使用特定属性物体分类器扩展... 详细信息

该文研究如何在图片中定位特定属性物体（如“废弃的车”等）。由于一个物体可能包含几十甚至上百个非互斥的属性,训练特定属性物体检测器的难点是为大量的特定属性物体收集训练图片并标定边界框。该文提出使用特定属性物体分类器扩展物体检测器获取特定属性物体检测器的方法。其中的特定属性物体分类器通过使用从互联网上挖掘的图片以及从物体检测器和自然语言处理工具获取的标注信息训练得到。构建了特定属性物体检测数据库并对特定属性物体检测器的性能进行分析,结果表明：特定属性检测器的平均精度均值比物体检测器相对提高30%。

关键词：特定属性物体检测物体检测自然语言处理

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基于匹配滤波器和度量学习的脑电信号分类

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清华大学学报（自然科学版） 2021年第3期61卷 248-253页

作者：刘宏马王生进清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室信息技术国家实验室北京100084

脑电信号识别和脑机接口技术是人机交互领域的热点问题。当前脑电信号分类方法模型复杂,难以实际应用。该文提出基于匹配滤波器的脑电信号分类框架:根据脑电信号特点和假设检验建立生成式模型,并基于Gauss噪声假设推导出一个简单的线性... 详细信息

脑电信号识别和脑机接口技术是人机交互领域的热点问题。当前脑电信号分类方法模型复杂,难以实际应用。该文提出基于匹配滤波器的脑电信号分类框架:根据脑电信号特点和假设检验建立生成式模型,并基于Gauss噪声假设推导出一个简单的线性判定算子;利用度量学习方法估计主信号分量和最优协方差矩阵,进一步增强分类器的鉴别力。实验结果表明:所推导出的线性判定算子分类精度和计算复杂度都优于其他算法,能够满足实际应用需求。

关键词：脑机接口匹配滤波器度量学习 P300打字机

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相似模式类鉴别分析方法

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高技术通讯 2012年第3期22卷 249-255页

作者：王言伟刘长松丁晓青清华大学电子工程系清华信息科学-与技术国家实验室智能技术与系统国家重点实验室北京100084

针对多类识别时原始特征空间中相近的类经过线性鉴别分析（LDA）降维后，在低维空间中易被混淆，不利于识另4的问题，提出了一种通过对相似类对抽取鉴别向量构成特征变换矩阵的相似模式类鉴别分析（SPDA）方法，并将该方法与LDA降维相... 详细信息

针对多类识别时原始特征空间中相近的类经过线性鉴别分析（LDA）降维后，在低维空间中易被混淆，不利于识另4的问题，提出了一种通过对相似类对抽取鉴别向量构成特征变换矩阵的相似模式类鉴别分析（SPDA）方法，并将该方法与LDA降维相结合，应用于级联改进二次鉴别函数（MQDF）分类器中，实现了对手写汉字识别性能的进一步提高。在脱机手写汉字字符集2000（HCL2000）上的识别率为98．82％，识别结果高于可查文献中相应的识别结果，这表明该方法是有效的。

关键词：线性鉴别分析相似模式鉴别级联分类器脱机手写汉字识别

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基于边界扩展的图像显著区域检测

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清华大学学报（自然科学版） 2017年第1期57卷 72-78页

作者：刘杰王生进清华大学电子工程系北京100084 智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华大学信息技术国家实验室北京100084

在显著区域检测中,背景先验已被证明有效。通常,图像的边界图像块被假设为背景,其他图像块根据与边界图像块之间的差异来确定显著性,差异越大则显著性越强。然而,当图像背景杂乱或者前景与图像边界有重叠时,仅仅利用边界图像块作为背景... 详细信息

在显著区域检测中,背景先验已被证明有效。通常,图像的边界图像块被假设为背景,其他图像块根据与边界图像块之间的差异来确定显著性,差异越大则显著性越强。然而,当图像背景杂乱或者前景与图像边界有重叠时,仅仅利用边界图像块作为背景将会产生包含较强噪声的显著图,从而使得检测精度下降。该文首先将图像边界图像块向图像内部扩展,使其包含尽可能多的背景像素;然后,利用未扩展到的图像块作为前景查询项,采用二级排序算法来度量所有图像块的显著性。在3个公开的复杂显著区域检测数据集上的大量实验表明该算法优于其他5种算法。

关键词：显著区域检测边界扩展流形排序相异性测度

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基于可控风险敏感AdaBoost算法的人脸检测

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清华大学学报（自然科学版） 2012年第12期52卷 1703-1708,1714页

作者：何智翔丁晓青方驰文迪清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室北京100084

在人脸检测问题中,需要使用风险敏感的AdaBoost算法来最小化人脸的误分类风险。但是现有的风险敏感的AdaBoost算法对位于分类边界附近的低风险样本的分类性能很差,影响了最终的检测性能。为了解决这个问题,该文通过分析风险敏感的AdaBo... 详细信息

在人脸检测问题中,需要使用风险敏感的AdaBoost算法来最小化人脸的误分类风险。但是现有的风险敏感的AdaBoost算法对位于分类边界附近的低风险样本的分类性能很差,影响了最终的检测性能。为了解决这个问题,该文通过分析风险敏感的AdaBoost算法的分类错误率,从理论上指出了造成该问题的原因,并据此提出了可控风险敏感的AdaBoost算法。经过实验,该算法在相同召回率的情况下比风险敏感的AdaBoost算法取得了更低的虚警率,并且在CMU正面直立人脸测试集上也获得了更优的人脸检测结果。实验结果表明:该算法在保持风险敏感AdaBoost算法优点的同时,提高了对低风险样本的鉴别能力,获得了更好的性能。

关键词：人脸检测误分类风险分类错误率风险敏感AdaBoost算法

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一种基于微结构特征的多文种文本无关笔迹鉴别方法

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自动化学报 2009年第9期35卷 1199-1208页

作者：李昕丁晓青彭良瑞清华大学智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室清华大学电子工程系清华大学电子工程系北京100084

与字符识别一样,计算机自动笔迹鉴别是一个涉及到不同文种的研究课题.本文提出了一种基于网格窗口微结构特征的文本无关的笔迹鉴别方法,能适用于各种不同文种的笔迹.该方法对笔迹中局部细微结构的书写变化趋势进行描述,并采用加权距离... 详细信息

与字符识别一样,计算机自动笔迹鉴别是一个涉及到不同文种的研究课题.本文提出了一种基于网格窗口微结构特征的文本无关的笔迹鉴别方法,能适用于各种不同文种的笔迹.该方法对笔迹中局部细微结构的书写变化趋势进行描述,并采用加权距离度量方法进行笔迹相似性度量.利用该方法实现了文本无关的多文种笔迹检索系统,并在实际汉字、英文、藏文和维吾尔文的笔迹库上进行了测试.实验证明,该方法是一种高效且适用性较广、限制性较少的笔迹鉴别方法.

关键词：笔迹鉴别文本无关多文种微结构特征加权距离度量

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基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法

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清华大学学报（自然科学版） 2009年第4期49卷 514-517页

作者：冯薪桦丁晓青吴佑寿清华大学电子工程系清华信息科学与技术国家实验室智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为了提高虹膜识别系统的识别性能,提出了基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法。在利用多尺度Gabor滤波器组提取虹膜纹理相位特征的虹膜识别系统中,不同尺度、不同方向的Gabor滤波器,甚至同一Gabor滤波器的实部和虚部对虹膜纹理的描述能... 详细信息

为了提高虹膜识别系统的识别性能,提出了基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法。在利用多尺度Gabor滤波器组提取虹膜纹理相位特征的虹膜识别系统中,不同尺度、不同方向的Gabor滤波器,甚至同一Gabor滤波器的实部和虚部对虹膜纹理的描述能力不同,其抽取的特征的鉴别能力也不一样。根据鉴别能力的差异,在计算Hamming距离时对不同滤波器的输出进行加权,利用加权后的距离进行身份认证。实验结果表明,与传统的基于归一化Hamming距离的虹膜匹配算法相比,改用该算法后,虹膜识别系统的等错误率从0.97%下降到0.47%,识别性能得到明显改善。

关键词：虹膜识别加权Hamming距离 Gabor滤波多尺度分析

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L_1约束的三维人脸稀疏重建

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清华大学学报（自然科学版） 2012年第5期52卷 581-585页

作者：丁镠丁晓青方驰清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室北京100084

为了提高三维稀疏重建的精细度和鲁棒性,该文在改进模型参数先验分布描述的基础上,推导出一种最大后验概率参数估计方法即L1约束最小二乘重建方法。在BFM三维人脸库上测试重建算法的误差,L1约束最小二乘重建方法的重建结果精度优于无约... 详细信息

为了提高三维稀疏重建的精细度和鲁棒性,该文在改进模型参数先验分布描述的基础上,推导出一种最大后验概率参数估计方法即L1约束最小二乘重建方法。在BFM三维人脸库上测试重建算法的误差,L1约束最小二乘重建方法的重建结果精度优于无约束和L2约束最小二乘重建结果,也优于文献中的动态成分选择算法的结果,并且重建性能更鲁棒。实验结果表明:该方法与传统的无约束最小二乘或L2约束最小二乘等方法相比,能更可靠地克服实际中三维稀疏形变模型的表示基存在严重的多重共线性的问题,具有较好的重建性能。

关键词：信息处理线性回归三维人脸稀疏重建

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融合聚类与排序的图像显著区域检测

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清华大学学报（自然科学版） 2016年第9期56卷 913-919页

作者：刘杰王生进清华大学电子工程系北京100084 智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084

显著区域检测是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。当前,多数显著区域检测算法通过直接计算图像中每个像素或图像块与其一定范围内邻域的差异来判断像素的显著性。当图像背景杂乱或者图像中的前景和背景有相似特征时,这些传统方法... 详细信息

显著区域检测是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。当前,多数显著区域检测算法通过直接计算图像中每个像素或图像块与其一定范围内邻域的差异来判断像素的显著性。当图像背景杂乱或者图像中的前景和背景有相似特征时,这些传统方法的检测性能明显下降。该文提出一个基于再聚类的显著区域检测算法框架:首先,利用聚类算法将图像过分割得到的超像素再聚类成多个超像素簇,其中提出了自动确定尺度参数和聚类个数的方法;其次,基于聚类得到的超像素簇,该文又提出一个自动选择可能的背景簇的方法,并将其作为排序算法中的查询项来估计全图的显著性。在两个差异较大的公开数据集上,该算法实现了相对稳定的显著区域检测结果,而且在部分性能指标上明显优于其他5种算法。

关键词：显著区域检测谱聚类流形排序

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基于单字的内容相关文本无关笔迹验证方法

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高技术通讯 2011年第1期21卷 1-7页

作者：李昕丁晓青彭良瑞智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华信息科学与技术国家实验室北京100084 清华大学电子工程系北京100084

针对现有的文本相关和文本无关的笔迹验证方法无法处理笔迹中仅含有少量且完全不同字符的情况，提出了基于非限定单字字符的内容相关文本无关的笔迹验证方法（半文本无关方法），填补了这一方面的空白。此内容相关文本无关方法通过获取... 详细信息

针对现有的文本相关和文本无关的笔迹验证方法无法处理笔迹中仅含有少量且完全不同字符的情况，提出了基于非限定单字字符的内容相关文本无关的笔迹验证方法（半文本无关方法），填补了这一方面的空白。此内容相关文本无关方法通过获取笔迹的字符内容信息，利用线性鉴别分析，可以从不同字符的样本中获取书写入的笔迹风格信息。为了减小不同字符的结构差异所带来的巨大类内变化，引入了表征字符样本内容信息的标准模板，并以内容作因子对原始特征向量与标准模板的差向量进行归一化，最后将这一主要表示字符风格信息的归一化差向量代替原始特征向量用于鉴别分析。实验证明，在笔迹间字符完全不同的极端条件下，该方法比现有的文本无关方法有更高、更鲁棒的性能。

关键词：笔迹验证内容相关文本无关线性鉴别分析归一化差向量

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