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 2008年第1期20卷 79-84页

作者：姚伟孙正兴张岩南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京10093

针对人脸表情识别中Gabor特征向量的高维度信息冗余问题,提出了一个2层Gabor特征选择方法.该方法首先利用改进方差比率作为评估特征的区分能力对高维向量进行过滤,然后对过滤得到的特征子集进行AdaBoost特征选择,以挑选出最具区分度的特... 详细信息

针对人脸表情识别中Gabor特征向量的高维度信息冗余问题,提出了一个2层Gabor特征选择方法.该方法首先利用改进方差比率作为评估特征的区分能力对高维向量进行过滤,然后对过滤得到的特征子集进行AdaBoost特征选择,以挑选出最具区分度的特征,从而降低了Gabor特征的表示维度.实验结果验证了所提方法的有效性,在训练时间和识别性能两者之间取得了较好的平衡.

关键词：表情识别 Gabor特征特征选择方差率 AdaBoost 支持向量机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于逆强化学习的示教学习方法综述

引用

计算机研究与发展 2019年第2期56卷 254-261页

作者：张凯峰俞扬计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

随着强化学习在自动机器人控制、复杂决策问题上的广泛应用,强化学习逐渐成为机器学习领域中的一大研究热点.传统强化学习算法是一种通过不断与所处环境进行自主交互并从中得到策略的学习方式.然而,大多数多步决策问题难以给出传统强化... 详细信息

随着强化学习在自动机器人控制、复杂决策问题上的广泛应用,强化学习逐渐成为机器学习领域中的一大研究热点.传统强化学习算法是一种通过不断与所处环境进行自主交互并从中得到策略的学习方式.然而,大多数多步决策问题难以给出传统强化学习所需要的反馈信号.这逐渐成为强化学习在更多复杂问题中实现应用的瓶颈.逆强化学习是基于专家决策轨迹最优的假设,在马尔可夫决策过程中逆向求解反馈函数的一类算法.目前,通过将逆强化学习和传统正向强化学习相结合设计的一类示教学习算法已经在机器人控制等领域取得了一系列成果.对强化学习、逆强化学习以及示教学习方法做一定介绍,此外还介绍了逆强化学习在应用过程中所需要解决的问题以及基于逆强化学习的示教学习方法.

关键词：强化学习示教学习逆强化学习马尔可夫决策过程多步决策问题

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

RFID数据管理:算法、协议与性能评测

引用

计算机学报 2013年第3期36卷 457-470页

作者：谢磊殷亚凤陈曦陆桑璐陈道蓄南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

随着物联网关键理论及技术的发展,RFID作为物联网的核心支撑技术,成为物联网领域备受关注的研究热点之一.文中以RFID的数据管理为切入点,从算法、协议以及性能评测3个层面对RFID的研究工作进行阐述与分析,着重介绍了RFID的防冲突算法、... 详细信息

随着物联网关键理论及技术的发展,RFID作为物联网的核心支撑技术,成为物联网领域备受关注的研究热点之一.文中以RFID的数据管理为切入点,从算法、协议以及性能评测3个层面对RFID的研究工作进行阐述与分析,着重介绍了RFID的防冲突算法、认证与隐私保护协议以及真实环境下系统的性能评测与分析等方面的研究成果及进展.最后展望了未来的研究方向.

关键词：射频识别数据管理防冲突算法认证与隐私保护性能优化物联网

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于开放逻辑R反驳计算的访问控制策略精化

引用

软件学报 2015年第6期26卷 1534-1556页

作者：吴迎红黄皓吕庆伟曾庆凯张迪明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210046

策略精化是解决分布式应用访问控制策略配置复杂性的重要方法,现有精化技术给出了策略分层描述和逐层精化的方法,但处理策略之间关联问题的能力不足.基于精化树描述策略和策略关联,基于叶结点策略冲突判断,采用开放逻辑R反驳计算分析精... 详细信息

策略精化是解决分布式应用访问控制策略配置复杂性的重要方法,现有精化技术给出了策略分层描述和逐层精化的方法,但处理策略之间关联问题的能力不足.基于精化树描述策略和策略关联,基于叶结点策略冲突判断,采用开放逻辑R反驳计算分析精化树策略关联属性,能够消解策略冲突同时保证策略互斥、组合、访问路径协同、精化映射等关联正确,并能够按序消解不同类型策略冲突、自由取舍相冲突的策略.实验与分析计算性能表明,该方法符合Saa S平台客户应用系统策略精化需求.

关键词：访问控制 SaaS 策略精化策略冲突分析开放逻辑 R反驳计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机辅助建筑结构算量技术与软件

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2007年第6期19卷 748-756页

作者：杨华飞杨若瑜路通蔡士杰南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

根据近年来计算机辅助建筑算量技术研究及相关软件开发情况,将现有的相关技术方法分为参数输入法、局部建模法、全局建模法和自动识别法4类,深入讨论了其特点,并分析了2个代表性的软件.最后展望了该技术的发展方向.

关键词：计算机读图工程算量建模法自动识别法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的类别增量学习算法综述

引用

计算机学报 2023年第8期46卷 1577-1605页

作者：周大蔚汪福运叶翰嘉詹德川计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

近年来,深度学习模型在众多领域取得了广泛成功.现有的深度学习模型大多部署在静态环境下,依赖提前收集好的数据集进行离线训练,模型一经确定,便无法进一步更新.然而,现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据,包括随时间演... 详细信息

近年来,深度学习模型在众多领域取得了广泛成功.现有的深度学习模型大多部署在静态环境下,依赖提前收集好的数据集进行离线训练,模型一经确定,便无法进一步更新.然而,现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据,包括随时间演进不断产生的新类别数据.因此,理想的机器学习模型应能够从流式数据中不断学习新类,从而增强自身的判别能力.这样的学习范式被称作“类别增量学习”(class-incremental learning),且近年来已成为机器学习领域的研究热点.面对流式数据,直接使用新类别样本训练模型会使其遗忘旧类别的数据,造成整体性能的下降.因此,设计增量学习模型时,需确保模型在学习新类的同时也能够抵抗灾难性遗忘.本文从机器学习的三个重要方面(数据层面、参数层面、算法层面)着眼,总结和归纳近几年基于深度学习的类别增量学习算法.此外,本文还在基准数据集上对10种典型算法进行了实验验证,并从中总结出适应类别增量学习的一般性规律.最后,本文对基于深度学习的类别增量学习算法目前存在的挑战加以分析,并展望未来的发展趋势.

关键词：类别增量学习持续学习开放动态环境灾难性遗忘模型复用

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种针对弱标记的直推式多标记分类方法

引用

计算机研究与发展 2010年第8期47卷 1392-1399页

作者：孔祥南黎铭姜远周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

多标记学习主要解决一个样本可以同时属于多个类别的问题,它广泛适用于图像场景分类、文本分类等任务.在传统的多标记学习中,分类器往往需要利用大量具有完整标记的训练样本才能获得较好的分类性能,然而,在很多现实应用中又往往只能获... 详细信息

多标记学习主要解决一个样本可以同时属于多个类别的问题,它广泛适用于图像场景分类、文本分类等任务.在传统的多标记学习中,分类器往往需要利用大量具有完整标记的训练样本才能获得较好的分类性能,然而,在很多现实应用中又往往只能获得少量标记不完整的训练样本.为了更好地利用这些弱标记训练样本,提出一种针对弱标记的直推式多标记分类方法,它可以通过标记误差加权来补全样本标记,同时也能更好地利用弱标记样本提高分类性能.实验结果表明,该方法在弱标记情况下的图像场景分类任务上具有较好的性能提高.

关键词：机器学习多标记学习弱标记图像场景分类直推式学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于阴影图的阴影生成算法研究现状

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2010年第4期22卷 579-591页

作者：过洁徐晓旸潘金贵南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

阴影效果在计算机图形的真实感显示中非常重要,而阴影图算法又是阴影算法的主流.文中对阴影图算法展开了系统的研究,特别是对该领域近几年的发展进行综述,从阴影图数量、参数化和内容三个方面总结归纳了各类阴影图算法的基本思想、特点... 详细信息

阴影效果在计算机图形的真实感显示中非常重要,而阴影图算法又是阴影算法的主流.文中对阴影图算法展开了系统的研究,特别是对该领域近几年的发展进行综述,从阴影图数量、参数化和内容三个方面总结归纳了各类阴影图算法的基本思想、特点及其应用环境.综合考虑以上三个方面后对特定的场景选择合适的阴影图算法,除了选择场景外,还包括光源类型、内存消耗、实时性要求、硬件支持及特殊阴影要求等.最后结合当前的技术发展和应用需求展望了阴影图领域未来的研究方向.

关键词：阴影图反走样三维图形学真实感绘制 GPU

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度特征的无监督图像检索研究综述

引用

计算机研究与发展 2018年第9期55卷 1829-1842页

作者：张皓吴建鑫计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)是一项极具挑战的计算机视觉任务.其目标是从数据库图像中找到和查询图像包含相同实例的图像.一个典型的图像检索流程包括2步:设法从图像中提取一个合适的图像的表示向量和对这... 详细信息

基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)是一项极具挑战的计算机视觉任务.其目标是从数据库图像中找到和查询图像包含相同实例的图像.一个典型的图像检索流程包括2步:设法从图像中提取一个合适的图像的表示向量和对这些表示向量进行最近邻搜索以找到相似的图像.其中,决定图像检索算法性能的关键在于其提取的图像表示的好坏.图像检索中使用的图像表示经历了基于手工特征和基于深度特征两大时期,每个时期又有全局特征和局部特征2个阶段.由于手工特征的表示能力有限,近年来图像检索的研究主要集中在如何利用深度特征.将以提取图像表示的不同思路为线索,回顾无监督图像检索领域的发展历程,介绍该领域的一些代表性算法,并比较这些算法在常用数据集上的性能表现,最后探讨未来的研究方向.

关键词：图像检索深度学习卷积神经网络计算机视觉无监督学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

三维模型最优视角选择的粒子群优化方法

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2014年第12期26卷 2126-2135页

作者：张晔嘉孙正兴李晨曦宋沫飞南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

三维模型最优视角选择是指选择符合人类主观倾向最大信息量的三维物体视角.文中在预分割模型的基础上,提出一种采用粒子群优化的三维模型最优视角选择方法.首先设计了一个对候选最优视角打分的权重函数,其中的特征选取不仅考虑了视角应... 详细信息

三维模型最优视角选择是指选择符合人类主观倾向最大信息量的三维物体视角.文中在预分割模型的基础上,提出一种采用粒子群优化的三维模型最优视角选择方法.首先设计了一个对候选最优视角打分的权重函数,其中的特征选取不仅考虑了视角应能够看到三维模型尽可能多的几何特征,同时也考虑了视角的舒适性;然后采用粒子群优化算法对模型进行分类别学习,获取最适合于该类模型的权重值,并获取权重函数中各个特征的权重配置.对比实验结果表明,该方法所选出的视角更加符合人类的主观倾向且不失几何信息量.

关键词：最优视角权重函数粒子群优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：