检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机系统应用 2019年第1期28卷 163-168页

作者：陈颖熙廖晓东苏例月陶状福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福建省光子技术重点实验室福州350007 福建师范大学福建省先进光电传感与智能信息应用工程技术研究中心福州350007

情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题,它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息,掌握网络舆论走向,因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该算法通过引入遗传算法来改进深度置信网络模型中的隐层,使模... 详细信息

情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题,它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息,掌握网络舆论走向,因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该算法通过引入遗传算法来改进深度置信网络模型中的隐层,使模型自行对隐单元个数寻优,取得当前模型的适宜值,并以此模型进行深层建模与特征提取.最后通过反向传播网络对提取到的特征进行情感倾向性分类.在多个文本数据集上进行实验验证,验证结果表明了本文算法的有效性.

关键词：情感倾向性分类寻优搜索遗传算法深度置信网络

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基于多尺度注意力残差网络的图像超分辨率重建

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计算机系统应用 2022年第5期31卷 324-330页

作者：李俊珠郑华雷帅陈清俊潘浩福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光子技术重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心福州350007

数字图像在传递信息中起着重要的作用,图像超分辨率技术能丰富图像的细节信息.针对许多网络对低分辨率图像的有效特征复用不足和参数量过大的问题,本文结合不同大小的卷积核以及注意力残差机制构建图像超分辨率网络,用3个有差别尺度的... 详细信息

数字图像在传递信息中起着重要的作用,图像超分辨率技术能丰富图像的细节信息.针对许多网络对低分辨率图像的有效特征复用不足和参数量过大的问题,本文结合不同大小的卷积核以及注意力残差机制构建图像超分辨率网络,用3个有差别尺度的卷积层来提取图像的特征,其中第2和第3层用小卷积核替代大的卷积核,对3层卷积融合之后引入注意力机制,最后用传统的Bicubic插值直接给网络提供低频信息.在减小参数量和减轻梯度消失的同时,让有效的高频信息得到更大的权重且能增强网络之间的非线性表达能力,这有利于网络训练的迭代收敛.实验结果表明,基于多尺度注意力残差网络能够在一定程度上增强图像的重建能力.

关键词：图像超分辨率重建不同大小的卷积核注意力残差网络卷积神经网络

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基于LAAE网络的跨语言短文本情感分析方法

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计算机系统应用 2021年第6期30卷 203-208页

作者：沈江红廖晓东福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心福州350117 福建师范大学光电与信息工程学院福州350117 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350117 福建师范大学福建省光子技术重点实验室福州350117

跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务,近年来备受关注.跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析,建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法... 详细信息

跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务,近年来备受关注.跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析,建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比,迁移学习更胜一筹,而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果.本文提出LAAE网络模型,该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量,然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务.其中,分类器首先在源语言上进行训练,最后迁移到目标语言上进行分类任务.本方法的有效性体现在实验结果中.

关键词：跨语言情感分析迁移学习长短记忆网络对抗式自编码器双向GRU

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基于密集残差注意力网络的图像超分辨率算法

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计算机系统应用 2021年第1期30卷 135-140页

作者：程玉郑华陈晓文林烁烁张明伟福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光子技术重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心福州350007

近年来,随着科学技术的高速发展,深度学习的蓬勃兴起,实现图像超分辨率重建成为计算机视觉领域一大热门研究课题.然而网络深度增加容易引起训练困难,并且网络无法获取准确的高频信息,导致图像重建效果差.本文提出基于密集残差注意力网... 详细信息

近年来,随着科学技术的高速发展,深度学习的蓬勃兴起,实现图像超分辨率重建成为计算机视觉领域一大热门研究课题.然而网络深度增加容易引起训练困难,并且网络无法获取准确的高频信息,导致图像重建效果差.本文提出基于密集残差注意力网络的图像超分辨率算法来解决这些问题.该算法主要采用密集残差网络,在加快模型收敛速度的同时,减轻了梯度消失问题.注意力机制的加入,使网络高频有效信息较大的权重,减少模型计算成本.实验证明,基于密集残差注意力网络的图像超分辨率算法在模型收敛速度上极大地提升,图像细节恢复效果令人满意.

关键词：深度学习单图像超分辨率残差网络注意力机制梯度消失

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基于DE-YOLO的室内人员检测方法

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计算机系统应用 2020年第1期29卷 203-208页

作者：张明伟蔡坚勇李科程玉曾远强福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光子技术重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心福州350007

目标检测的一个重要应用场景是对室内流动人员的检测与定位,为了降低模型的冗余度和提高检测的精确度,因此本文提出一种基于DE-YOLO的室内人员检测方法.通过使用K-means算法对数据集进行聚类,并设计出这种DE-YOLO深度卷积神经网络结构.... 详细信息

目标检测的一个重要应用场景是对室内流动人员的检测与定位,为了降低模型的冗余度和提高检测的精确度,因此本文提出一种基于DE-YOLO的室内人员检测方法.通过使用K-means算法对数据集进行聚类,并设计出这种DE-YOLO深度卷积神经网络结构.通过DE-YOLO网络结构中的密集型连接,实现模型大小的压缩和特征信息的复用,最后对提取到的特征进行目标检测.在VOC2012数据集上进行实验表明,新改进的深度卷积网络应用性能有较大的提升.

关键词：深度学习目标检测 YOLO v3 K-means 室内人员检测

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基于多特征空间及其优化的城市遥感图像目标识别

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计算机系统应用 2022年第5期31卷 316-323页

作者：刘芫汐施文灶孙雯婷温鹏宇王磊福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心福州350007 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光子技术重点实验室福州350007

城市遥感图像目标识别能够监测城市地物类型,是近年来的热点研究话题,然而,基于像元的传统方法不能充分利用高分辨率遥感图像的特征信息,基于对象的传统方法无法精确提取到对象.针对传统方法的不足,本文提出一种基于多特征空间及其优化... 详细信息

城市遥感图像目标识别能够监测城市地物类型,是近年来的热点研究话题,然而,基于像元的传统方法不能充分利用高分辨率遥感图像的特征信息,基于对象的传统方法无法精确提取到对象.针对传统方法的不足,本文提出一种基于多特征空间及其优化的城市遥感图像目标识别方法,该方法以两种传统方法为前提,在联合像元特征与对象特征的基础上,补充VGG19网络提供的深度特征来构建多特征空间,利用XGBoost算法对多特征空间进行特征选择,建立了一个最优特征空间,最后送入随机森林识别器,从而实现对城市遥感图像目标的识别.实验结果显示,本文方法的识别精度达到87.89%,Kappa系数达到0.83,对研究区域具有较高的识别能力,是一种城市遥感图像目标识别的有效方法.

关键词：多特征空间特征选择城市遥感图像目标识别

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基于扩展现实技术的激光谐振腔实验教学辅助系统

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实验室研究与探索 2021年第8期40卷 190-194页

作者：戴天贵路之帆朱莉莉朱小钦福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心福州350007 福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 华南理工大学物理与光电学院广州510640

在激光谐振腔实验教学中,经常出现学生在短时内难以完成实验、教学成本高昂、教学过程存在安全隐患等问题,对此利用Unity 3D引擎与Vuforia,运用VR、AR等扩展现实技术,开发了激光谐振腔实验教学虚拟仿真系统。该系统适用于PC端、移动端、... 详细信息

在激光谐振腔实验教学中,经常出现学生在短时内难以完成实验、教学成本高昂、教学过程存在安全隐患等问题,对此利用Unity 3D引擎与Vuforia,运用VR、AR等扩展现实技术,开发了激光谐振腔实验教学虚拟仿真系统。该系统适用于PC端、移动端、Web端多种平台,贯穿实验教学过程中预习、练习、复习、考核与评价等阶段,构建形成实验教学闭环。据系统使用数据与学生反馈意见,该系统能降低教学成本,提高实验室教学效率,减少实验教师教学压力,激发学生学习兴趣。

关键词：激光谐振腔扩展现实虚拟现实增强现实实验教学

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基于编解码网络的人脸对齐和重建算法

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计算机系统应用 2021年第7期30卷 184-189页

作者：曾远强蔡坚勇章小曼卢依宏福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光子技术重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心福州350007

针对现有的三维人脸重建模型复杂度较高和对多种人脸姿态重建效果不佳的问题,本文提出了一种可以在不同人脸姿态条件下,有效地实现人脸对齐并从单张二维人脸图片重建出三维人脸的卷积神经网络.首先设计了由密集卷积网络模块和转置卷积... 详细信息

针对现有的三维人脸重建模型复杂度较高和对多种人脸姿态重建效果不佳的问题,本文提出了一种可以在不同人脸姿态条件下,有效地实现人脸对齐并从单张二维人脸图片重建出三维人脸的卷积神经网络.首先设计了由密集卷积网络模块和转置卷积模块构成的编解码网络,并在损失函数中引入图像结构相似度评价,构造新的损失函数,通过训练神经网络得出模型,模型实现了人脸对齐和三维人脸重建任务.在AFLW2000-3D数据集上验证性能,实验表明该网络有效提升了人脸对齐和人脸重建的效果.

关键词：编解码网络密集卷积网络损失函数三维人脸重建人脸对齐

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基于多Inception结构的卷积神经网络人脸识别算法

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计算机系统应用 2020年第2期29卷 157-162页

作者：李楠蔡坚勇李科程玉张明伟福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光子技术重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心福州350007

人脸识别是视觉识别的一个重要领域,由于人脸识别尺度变化范围大,光照、姿态变化剧烈以及遮挡问题,导致该类非限制条件下的识别难度较大,为了解决该类问题,本文提出了一种基于Tensorflow平台的多Inception模型,通过将多个Inception结构... 详细信息

人脸识别是视觉识别的一个重要领域,由于人脸识别尺度变化范围大,光照、姿态变化剧烈以及遮挡问题,导致该类非限制条件下的识别难度较大,为了解决该类问题,本文提出了一种基于Tensorflow平台的多Inception模型,通过将多个Inception结构进行串联,再通过分解卷积核的方式减少输入参数,实现了多维度同时卷积再聚合,提高了人脸识别的精度.实验结果表明,该方法在较少参数的条件下能提取出更具区分度的人脸特征,与分类损失方法及融合了其他度量学习方式的方法相比,提高了识别准确率,减少了计算时间.

关键词：人脸识别 Tensorflow Inception 卷积神经网络

来源：评论

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基于细节提取的运动目标追踪算法

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计算机系统应用 2020年第1期29卷 184-189页

作者：李科蔡坚勇张明伟卢依宏曾远强福建师范大学光电与信息工程学院福州350007 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光子技术重点实验室福州350007 福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心福州350007

目前运动目标追踪任务中干扰具有很大的欺骗性,目标追踪算法容易被带有陷阱的数据集所欺骗.为了提升追踪算法在追踪数据集上的效果,本文提出基于SiamFC孪生网络上改进的DPP-SiamFC追踪算法,该算法在原网络基础上引入DPP (Detail-Perserv... 详细信息

目前运动目标追踪任务中干扰具有很大的欺骗性,目标追踪算法容易被带有陷阱的数据集所欺骗.为了提升追踪算法在追踪数据集上的效果,本文提出基于SiamFC孪生网络上改进的DPP-SiamFC追踪算法,该算法在原网络基础上引入DPP (Detail-Perserving Pooling)池化层和残差网络,有效的保留目标的细节特征.本文并在VOT2017追踪数据集上验证网络性能,实验结果达到了网络性能提升的效果.

关键词： DPP池化层 DPP-SiamFC 残差网络多重任务细节特征

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