检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2015年第8期28卷 728-734页

作者：简彩仁陈晓云福州大学数学与计算机科学学院福州350108

子空间分割方法是一种重要的机器学习方法,现有的子空间分割方法一般在原样本空间上进行研究.文中借鉴现有的降维方法将投影技术与最小二乘回归子空间分割方法结合,提出投影子空间分割的基因表达数据聚类方法.该方法通过交替优化求解投... 详细信息

子空间分割方法是一种重要的机器学习方法,现有的子空间分割方法一般在原样本空间上进行研究.文中借鉴现有的降维方法将投影技术与最小二乘回归子空间分割方法结合,提出投影子空间分割的基因表达数据聚类方法.该方法通过交替优化求解投影矩阵和重构矩阵,同时实现降维和聚类.在6个基因表达数据集上的实验表明文中方法的有效性.

关键词：基因表达数据聚类最小二乘回归子空间分割投影

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带记忆存储的分级自组织背景差分算法

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模式识别与人工智能 2016年第10期29卷 884-893页

作者：林德威陈昭炯柯逍叶东毅福州大学数学与计算机科学学院福州350116

自组织背景差分算法存在实时性不高和背景模型在非周期变化的复杂背景环境下容易出现偏移的缺点.针对上述问题,文中提出带记忆存储的分级自组织背景差分算法.首先构建边界共享型的背景模型以降低时空复杂度,同时在矩阵模型的基础上引入... 详细信息

自组织背景差分算法存在实时性不高和背景模型在非周期变化的复杂背景环境下容易出现偏移的缺点.针对上述问题,文中提出带记忆存储的分级自组织背景差分算法.首先构建边界共享型的背景模型以降低时空复杂度,同时在矩阵模型的基础上引入缓存空间设计,分别存储当前背景和过往背景.然后,在检测目标阶段,设计不同粒度级别的判定机制确定像素是否为目标.实验表明,文中算法能克服原算法存在的不足,同时有效提升检测精确度和实时性.

关键词：自组织背景差分(SOBS) 记忆存储分级判定

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基于视觉注意力和局部复杂性的图像隐写算法

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模式识别与人工智能 2013年第5期26卷 504-512页

作者：康年锦陈昭炯福州大学数学与计算机科学学院福州350108

视觉注意力是人类感知系统中一个十分重要的特性,但目前基于人类视觉感知机理的隐写算法大多只考虑亮度、对比度和掩蔽效应等低层因素.文中将视觉注意力模型引入隐写算法中,提出一种新的基于视觉注意力和局部复杂性的图像隐写算法.算法... 详细信息

视觉注意力是人类感知系统中一个十分重要的特性,但目前基于人类视觉感知机理的隐写算法大多只考虑亮度、对比度和掩蔽效应等低层因素.文中将视觉注意力模型引入隐写算法中,提出一种新的基于视觉注意力和局部复杂性的图像隐写算法.算法先采用均方差分析图像的局部复杂性,在复杂性较大的区域引入Itti模型构造注意力显著图,进而利用视觉熵来定量刻画注意力特性,并将图像分块处理,图像块按照不同的局部复杂程度和注意力等级分成3种类型,最终利用LSB方法进行隐写.大量实验结果表明,文中算法在嵌入大量信息后仍能保持较好的视觉感知效果,且能抵抗一类通过直方图对比的隐写分析方法.

关键词：视觉感知隐写视觉熵视觉注意力局部复杂性

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Hilbert空间中的K-g-框架的性质

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数学学报（中文版） 2014年第5期57卷 1031-1040页

作者：周燕朱玉灿福州大学数学与计算机科学学院福州350116

在复Hilbert空间中定义了K-g-框架与K-g-Riesz基,探讨K-g-框架与g-框架的一些性质差别,并给出了K-g-Riesz基的等价刻画.利用分析与框架理论上的方法和技巧,研究了复Hilbert空间中K-g-框架与K-g-Riesz基扰动的稳定性,得到了K-g-框架与K-g... 详细信息

在复Hilbert空间中定义了K-g-框架与K-g-Riesz基,探讨K-g-框架与g-框架的一些性质差别,并给出了K-g-Riesz基的等价刻画.利用分析与框架理论上的方法和技巧,研究了复Hilbert空间中K-g-框架与K-g-Riesz基扰动的稳定性,得到了K-g-框架与K-g-Riesz基满足扰动稳定性的充分条件.

关键词： K-框架 K-g-框架 K-g-Riesz基

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面向任意区间树结构的差分隐私直方图发布算法

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模式识别与人工智能 2015年第12期28卷 1084-1092页

作者：吴英杰陈鸿王一蕾孙岚福州大学数学与计算机科学学院福州350116

当前一种有效的差分隐私直方图发布是先将直方图映射成满m叉区间树,后利用查询一致性约束提高查询精度.然而,并非所有直方图都能映射成满m叉区间树.针对此问题,文中首先提出可实现任意直方图向树结构映射的k-区间树;然后从理论上分析对... 详细信息

当前一种有效的差分隐私直方图发布是先将直方图映射成满m叉区间树,后利用查询一致性约束提高查询精度.然而,并非所有直方图都能映射成满m叉区间树.针对此问题,文中首先提出可实现任意直方图向树结构映射的k-区间树;然后从理论上分析对于任意区间树结构下的差分隐私直方图发布,仍可在一致性约束下利用最优线性无偏估计进一步降低区间计数查询的误差;最后提出面向任意区间树结构基于局部最优线性无偏估计的差分隐私直方图发布算法(LBLUE).实验对比分析同类算法和LBLUE所发布数据的区间计数查询精度及算法效率,表明LBLUE有效可行.

关键词：差分隐私直方图发布任意区间树结构最优线性无偏估计

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K-g-框架与子空间对偶g-框架

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数学学报（中文版） 2013年第5期56卷 799-806页

作者：周燕朱玉灿福州大学数学与计算机科学学院福州350108

在Hilbert空间中定义K-g-框架,探讨K-g-框架与g-框架的一些本质差别.利用特殊闭子空间的对偶g-框架来刻画K-g-框架,给出构造特殊闭子空间对偶g-框架的一种方法,并介绍相关的K-g-框架的一些性质.

关键词： K-框架 K-g-框架对偶

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结合Rete的RDF数据分布式并行推理算法

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模式识别与人工智能 2016年第5期29卷 417-426页

作者：汪璟玢郑翠春福州大学数学与计算机科学学院福州350108

现有的资源描述框架(RDF)数据分布式并行推理算法大多需要启动多个MapReduce任务,但有些算法对于含有实例三元组前件的RDFS/OWL规则的推理效率低下,整体推理效率不高.针对此问题,文中提出结合Rete的RDF数据分布式并行推理算法(DRRM).首... 详细信息

现有的资源描述框架(RDF)数据分布式并行推理算法大多需要启动多个MapReduce任务,但有些算法对于含有实例三元组前件的RDFS/OWL规则的推理效率低下,整体推理效率不高.针对此问题,文中提出结合Rete的RDF数据分布式并行推理算法(DRRM).首先结合RDF数据本体,构建模式三元组列表和规则标记模型.在RDFS/OWL推理阶段,结合MapReduce实现Rete算法中的alpha阶段和beta阶段.然后对推理结果进行去重处理,完成一次RDFS/OWL全部规则推理.实验表明,文中算法能高效正确地实现大规模数据的并行推理.

关键词：资源描述框架(RDF) Rete算法分布式推理

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基于低秩表示与矩阵填充的人脸识别方法

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模式识别与人工智能 2018年第12期31卷 1111-1119页

作者：王彬福陈晓云肖秉森福州大学数学与计算机科学学院福州350116

基于回归分析的人脸识别方法在处理不完备数据矩阵时,先对矩阵进行填充,再使用人脸识别方法,因此会降低分类性能.为了更有效地执行关于不完备数据的识别,文中将低秩矩阵填充和低秩表示学习整合在同一个模型,提出基于低秩表示和低秩矩阵... 详细信息

基于回归分析的人脸识别方法在处理不完备数据矩阵时,先对矩阵进行填充,再使用人脸识别方法,因此会降低分类性能.为了更有效地执行关于不完备数据的识别,文中将低秩矩阵填充和低秩表示学习整合在同一个模型,提出基于低秩表示和低秩矩阵填充的人脸识别方法.通过最小化表示系数和矩阵秩交替计算样本低秩表示系数矩阵和恢复矩阵缺失项,再使用最近邻分类器实现分类.在一些公开人脸数据集上的实验表明,在训练样本矩阵元素随机缺失时,文中方法可以有效提高识别精度及降低填充误差.

关键词：低秩表示矩阵填充缺失项人脸识别

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基于双层级联GAN的草图到真实感图像的异质转换

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模式识别与人工智能 2018年第10期31卷 877-886页

作者：蔡雨婷陈昭炯叶东毅福州大学数学与计算机科学学院福州350116

不同于pix2pix框架将边缘线条图转换为真实感图像的工作,文中探讨更便于人机交互的手绘草图到真实感图像的转换问题.首先设计双层级联生成对抗网络(GAN)结构实现转换任务.第一层GAN根据草图的形态结构、语义内容等信息生成粗粒度真实感... 详细信息

不同于pix2pix框架将边缘线条图转换为真实感图像的工作,文中探讨更便于人机交互的手绘草图到真实感图像的转换问题.首先设计双层级联生成对抗网络(GAN)结构实现转换任务.第一层GAN根据草图的形态结构、语义内容等信息生成粗粒度真实感图像,第二层GAN将第一层的结果转换为更生动形象的高分辨真实感图像.然后,针对上述网络训练中现有可用的"草图-图像"数据集十分稀缺的问题,提出依据给定的图像自动生成模拟草图数据的方法.通过改进HED边缘检测算法获得草图轮廓,并采用移动最小二乘策略对轮廓进行变形,模拟草图形态意向可辨、线条简洁、具有随意性的特点.实验表明,将手绘草图作为输入,文中方法转换结果图的合理性和视觉真实感优于基于边缘线条图训练的方法.此外,文中方法可以推广到涉及草图处理的其它应用领域.

关键词：手绘草图异质转换级联生成对抗网络真实感图像 HED边缘检测算法

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基于像素序列形态的适应性背景重构算法

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光子学报 2011年第7期40卷 1036-1045页

作者：余春艳吴立峤李建明福州大学数学与计算机科学学院福州350108

背景重构是视频图像处理领域的支撑性工作之一.针对传统的背景重构算法运算复杂、背景图像失真等不足,本文提出了一种像素序列形态适应性背景重构算法.该算法通过提取像素序列形态特征进行分类处理,不同形态适用独立的背景提取策略、背... 详细信息

背景重构是视频图像处理领域的支撑性工作之一.针对传统的背景重构算法运算复杂、背景图像失真等不足,本文提出了一种像素序列形态适应性背景重构算法.该算法通过提取像素序列形态特征进行分类处理,不同形态适用独立的背景提取策略、背景更新时刻和背景更新策略.实验结果验证表明:该算法无需对视频场景中的背景和运动目标建立模型,可直接从一组含有运动前景的视频图像中准确地重构背景,并有效避免混合现象;背景缓慢变化和突变时,亦可快速有效地完成背景重构.

关键词：背景重构背景提取背景更新像素序列形态

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