检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第4期31卷 602-611页

作者：余春艳钟诗俊福州大学数学与计算机科学学院福州350116

为解决由于采用延后的关联算法而造成目标错误匹配和子序列漏匹配的问题,提出一种使用鉴别性特征学习模型实现跨摄像头下行人即时对齐的方法.首先基于孪生网络模型整合行人分类和行人身份鉴别模型,仅通过目标行人的单帧信息就可习得具... 详细信息

为解决由于采用延后的关联算法而造成目标错误匹配和子序列漏匹配的问题,提出一种使用鉴别性特征学习模型实现跨摄像头下行人即时对齐的方法.首先基于孪生网络模型整合行人分类和行人身份鉴别模型,仅通过目标行人的单帧信息就可习得具有良好鉴别性的行人外观特征,完成行人相似性值计算;其次提出跨摄像头行人即时对齐模型,根据行人外观、时序和空间3个方面的关联适配度实时建立最小费用流图并求解.实验结果表明,在行人重识别数据集Market-1501和CUHK03上,行人分类和身份鉴别模型的融合能显著提升特征提取的有效性且泛化能力良好,性能全面优于Gate-SCNN与S-LSTM方法;进一步地,在非重叠区域的跨摄像头行人跟踪的基准数据集NLPR_MCT上,该方法的行人即时关联精度比2014年ECCV跨摄像头行人跟踪冠军的延后关联算法高出了3.3%,仅次于当前最高精度算法6.6%,应用于跨摄像头跟踪时,跟踪精度亦超过当前的大部分算法.

关键词：行人即时对齐鉴别性特征学习模型卷积孪生网络

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基于混合PAES的置信规则库推理算法

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电子科技大学学报 2019年第2期48卷 239-246页

作者：傅仰耿刘莞玲吴伟昆李敏吴英杰福州大学数学与计算机科学学院福州350116

目前对置信规则库(BRB)的研究主要是关于BRB系统的参数或结构的单目标优化。然而,BRB系统中提高推理准确性和减少系统复杂度往往是两个相互冲突的目标。因此,设计合适算法来寻找到两个目标上的最优解具有重要意义。鉴于此,该文提出基于... 详细信息

目前对置信规则库(BRB)的研究主要是关于BRB系统的参数或结构的单目标优化。然而,BRB系统中提高推理准确性和减少系统复杂度往往是两个相互冲突的目标。因此,设计合适算法来寻找到两个目标上的最优解具有重要意义。鉴于此,该文提出基于混合Pareto存档进化策略(M-PAES)的置信规则库推理方法(M-PAES-BRB),通过最小化系统的均方根误差和系统复杂性来寻找到近似的Pareto最优前沿。该算法采用了改进型M-PAES算法来构建多目标优化模型,通过重组和变异操作生成候选解。该文选取两个标准时间序列,Mackey-Glass和Box-Jenkins作为实验数据,对M-PAES-BRB的可行性及有效性进行分析。实验结果表明,相比于模糊规则库的多目标优化方法(FRBSs),该文方法的推理准确性更高,同时系统复杂度更低。

关键词：置信规则库多目标优化帕累托 RIMER

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基于插值边缘算子的时间序列模式表示

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模式识别与人工智能 2007年第3期20卷 421-427页

作者：詹艳艳徐荣聪陈晓云福州大学数学与计算机科学学院福州350002

借鉴数字图像领域中边缘算子的基本思想,提出一种基于插值边缘算子的时间序列分段线性表示方法(简称为 IEO 表示).该方法根据插值边缘算子中的两个子度量:边缘强度和插值误差相结合的度量标准来选取时间序列模式表示中每个子模式的边缘... 详细信息

借鉴数字图像领域中边缘算子的基本思想,提出一种基于插值边缘算子的时间序列分段线性表示方法(简称为 IEO 表示).该方法根据插值边缘算子中的两个子度量:边缘强度和插值误差相结合的度量标准来选取时间序列模式表示中每个子模式的边缘点(端点).时间序列的 IEO 表示不但可以压缩数据,还可以有效抑制噪声的影响,因而具有较强的适应性,可以适应不同的数据特征环境.

关键词：边缘强度插值误差时间序列分段线性表示压缩率拟合误差

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一种可伸缩的快速属性约简算法

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模式识别与人工智能 2009年第2期22卷 234-239页

作者：吴子特叶东毅福州大学数学与计算机科学学院福州350002

现有基于粗糙集的属性约简算法主要针对数据全部驻留在内存中的情况,因此算法不适合海量数据的约简计算、可伸缩性较差.本文借助SLIQ算法的思想并引入相应的一种数据预处理策略,由此提出一个快速的属性约简算法,其时间复杂性为O(|U||C|)... 详细信息

现有基于粗糙集的属性约简算法主要针对数据全部驻留在内存中的情况,因此算法不适合海量数据的约简计算、可伸缩性较差.本文借助SLIQ算法的思想并引入相应的一种数据预处理策略,由此提出一个快速的属性约简算法,其时间复杂性为O(|U||C|).实验结果表明该算法具有良好的可伸缩性.

关键词：粗糙集属性约简海量数据可伸缩性

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注意力引导的交互式工笔花卉上色算法

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模式识别与人工智能 2020年第7期33卷 575-587页

作者：李媛陈昭炯叶东毅福州大学数学与计算机科学学院福州350108

中国传统的工笔花卉画中人工渲染上色过程繁复、技巧性较高,现有的线稿图自动上色算法难以生成自然合理的渐变色效果.文中基于条件生成对抗网络,提出注意力引导的交互式工笔花卉上色算法,自动完成花卉白描线稿到工笔花卉色图的仿真生成... 详细信息

中国传统的工笔花卉画中人工渲染上色过程繁复、技巧性较高,现有的线稿图自动上色算法难以生成自然合理的渐变色效果.文中基于条件生成对抗网络,提出注意力引导的交互式工笔花卉上色算法,自动完成花卉白描线稿到工笔花卉色图的仿真生成.首先设计刻画花朵颜色类别和布局的花色注意力图,可在训练阶段指导网络进行重要颜色特征的学习,在应用阶段作为用户与系统的交互手段,完成色彩设计.其次,在网络结构设计方面,构建并训练针对花色注意力图的局部颜色编码子网络,将注意力图的编码信息作为仿射参数,引入生成器各层的条件归一化过程中,实现生成网络全域对颜色的学习和控制.考虑到深度特征偏重刻画全局语义信息,可能损失反映线条特征的局部高频信息,在生成器网络中引入跨层连接的结构,加强线条特征的学习.实验表明,文中算法可以较好地将花卉白描线稿渲染成工笔花卉的色图,生成的图像符合真实工笔花卉画的颜色分布和特点,具有较好的艺术真实感和观赏性.

关键词：工笔花卉上色注意力引导花色注意力图条件生成对抗网络(CGAN) 局部颜色编码子网络

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基于背景抑制颜色分布新模型的合成式目标跟踪算法

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自动化学报 2021年第3期47卷 630-640页

作者：陈昭炯叶东毅林德威福州大学数学与计算机科学学院福州350108

传统的基于直方图分布的目标颜色模型,由于跟踪过程的实时性要求其区间划分不宜过细,因此易导致同一区间有差异的颜色难以区分;此外,还存在易受背景干扰的问题.本文提出一种新的背景抑制目标颜色分布模型,并在此基础上设计了一个合成式... 详细信息

传统的基于直方图分布的目标颜色模型,由于跟踪过程的实时性要求其区间划分不宜过细,因此易导致同一区间有差异的颜色难以区分;此外,还存在易受背景干扰的问题.本文提出一种新的背景抑制目标颜色分布模型,并在此基础上设计了一个合成式的目标跟踪算法.新的颜色分布模型将一阶及二阶统计信息纳入模型,并设计了基于人类视觉特性的权重计算方式,能有效区分同一区间内的差异色且抑制背景颜色在模型中的比重;算法基于该颜色模型构建目标的产生式模型,并引入结合方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)特征的相关滤波器对目标形状进行判别式建模,同时将两个模型相互融合;针对融合参数不易设计的难点,分析并建立了一套定性原则,用于判定模型各自的可信度并指导模型更新;最终利用粒子群算法的搜索机制对候选目标的位置、尺度进行搜索,其中适应值函数设计为两个跟踪器的融合结果.实验结果表明,本文算法在绝大多数情况下准确率较对比算法更优且能满足实时性要求.

关键词：颜色模型背景抑制相关滤波器模型融合粒子群优化

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基于深度神经网络的图像碎片化信息问答算法

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计算机研究与发展 2018年第12期55卷 2600-2610页

作者：王一蕾卓一帆吴英杰陈铭钦福州大学数学与计算机科学学院福州350108

大量结构无序、内容片面的碎片化信息以文本、图像、视频、网页等不同模态的形式,高度分散存储在不同数据源中,现有的研究通过构建视觉问答系统(visual question answering,VQA),实现对多模态碎片化信息的提取、表达和理解.视觉问答任... 详细信息

大量结构无序、内容片面的碎片化信息以文本、图像、视频、网页等不同模态的形式,高度分散存储在不同数据源中,现有的研究通过构建视觉问答系统(visual question answering,VQA),实现对多模态碎片化信息的提取、表达和理解.视觉问答任务给定与图像相关的一个问题,推理相应的答案.在视觉问答任务的基本背景下,以设计出完备的图像碎片化信息问答的框架与算法为目标,重点研究包括图像特征提取、问题文本特征提取、多模态特征融合和答案推理的模型与算法.构建深度神经网络模型提取用于表示图像与问题信息的特征,结合注意力机制与变分推断方法关联图像与问题2种模态特征并推理答案.实验结果表明:该模型能够有效提取和理解多模态碎片化信息,并提高视觉问答任务的准确率.

关键词：人工智能碎片化信息神经网络深度学习视觉问答

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带连通性约束的快速交互式Graph-Cut算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2011年第3期23卷 399-405页

作者：郑加明陈昭炯福州大学数学与计算机科学学院福州350108

Graph-Cut算法是图像及视频中经典且有效的前景和背景分离算法,针对其计算量较大导致实时性不佳、前景和背景颜色相似时分割结果易出现shrinking bias现象的问题,提出一种改进算法.该算法利用Mean-Shift技术对图像进行预处理,将原图像... 详细信息

Graph-Cut算法是图像及视频中经典且有效的前景和背景分离算法,针对其计算量较大导致实时性不佳、前景和背景颜色相似时分割结果易出现shrinking bias现象的问题,提出一种改进算法.该算法利用Mean-Shift技术对图像进行预处理,将原图像表示成基于区域的、而不是基于像素的图结构,预处理结果还可应用于后续的前景和背景颜色分布估计过程,使得计算量大大下降;在能量函数中引入了具有自适应权值调节功能的连通性约束项,有效地改善了shrinking bias现象,提高了分割结果的精确性.实验结果表明,文中算法具有良好的实时交互性,且分割效果更加稳定和精确.

关键词： Graph—Cut 交互式图像分割连通性实时交互性

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基于二进制粒子群优化的一个最小属性约简算法

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模式识别与人工智能 2007年第3期20卷 295-300页

作者：叶东毅廖建坤福州大学数学与计算机科学学院福州350002

研究基于二进制粒子群优化算法思想求解决策表最小属性约简问题的方法.定义适当的适应值函数,将决策表最小属性约简问题转化为一个适合二进制粒子群优化算法求解的0—1组合优化问题,证明问题解的等价性.在此基础上,引入种子粒子概念及... 详细信息

研究基于二进制粒子群优化算法思想求解决策表最小属性约简问题的方法.定义适当的适应值函数,将决策表最小属性约简问题转化为一个适合二进制粒子群优化算法求解的0—1组合优化问题,证明问题解的等价性.在此基础上,引入种子粒子概念及其自适应保护策略,提出一个改进的二进制粒子群算法,取得良好的效果.实验结果说明该算法的有效性.

关键词：最小属性约简适应值函数二进制粒子群优化种子粒子保护

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基于CapsNet的汉字字形表征模型

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模式识别与人工智能 2019年第2期32卷 169-176页

作者：谢海闻叶东毅陈昭炯福州大学数学与计算机科学学院福州350108

提出基于胶囊神经网络(CapsNet)的汉字字形表征模型,通过表征汉字字形中的部件实现汉字字形的表征.首先,对任一汉字字形生成所有部件类别的表征向量.然后,根据部件存在概率,利用基于欧氏距离的离群点检测,选取相应的部件表征向量.最后,... 详细信息

提出基于胶囊神经网络(CapsNet)的汉字字形表征模型,通过表征汉字字形中的部件实现汉字字形的表征.首先,对任一汉字字形生成所有部件类别的表征向量.然后,根据部件存在概率,利用基于欧氏距离的离群点检测,选取相应的部件表征向量.最后,由选出的部件表征向量组成该汉字的字形表征.实验表明,文中模型在仅经过部件字形训练的情况下,即可有效识别汉字部件,同时自动生成汉字字形的有效表征.

关键词：汉字字形胶囊神经网络(CapsNet) 表征模型部件识别汉字字形重构

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