检索结果-内蒙古大学图书馆

贵州工程应用技术学院学报 2016年第6期34卷 139-144页

作者：冯夫健谭棉王林贵州民族大学贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵州贵阳550025

针对道路车辆的车牌信息提取问题,提出了一种基于纹理方向与边缘特性相结合的车牌定位方法。利用梯度方向场对获取原图像进行计算,从而得到纹理方向图;融合纹理方向图和二值图像通过区间判定边缘信息的方法确定候选区域及车牌区域;采用... 详细信息

针对道路车辆的车牌信息提取问题,提出了一种基于纹理方向与边缘特性相结合的车牌定位方法。利用梯度方向场对获取原图像进行计算,从而得到纹理方向图;融合纹理方向图和二值图像通过区间判定边缘信息的方法确定候选区域及车牌区域;采用改进的区域标记方法实现车牌的准确定位。实验证明此种方法定位速度快、准确率高,具有很高的鲁棒性。

关键词：车牌区域梯度矢量纹理方向图边缘特性区间判定

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基于纹理方向的车牌定位方法研究

基于纹理方向的车牌定位方法研究

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2014贵州省应用统计学术研讨会

作者：冯夫健王林贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵州贵阳 550025

车牌自动识别一般包括车牌定位、字符分割、字符识别三个部分.但由于图像背景复杂,车辆种类繁多,以及受光照的影响,车牌准确的定位难度很大.针对上述问题.本文提出了一种二值图和纹理方向图相结合的车牌定位方法，该方法不同于大多数车... 详细信息

车牌自动识别一般包括车牌定位、字符分割、字符识别三个部分.但由于图像背景复杂,车辆种类繁多,以及受光照的影响,车牌准确的定位难度很大.针对上述问题.本文提出了一种二值图和纹理方向图相结合的车牌定位方法，该方法不同于大多数车牌定位方法，根据车牌丰富的纹理信息，引用纹理方向场的方法获得方向图，并且采用改进的区域标记法准确地定位车牌，通过大量的实验表明，此种方法可以应用到较复杂的场景中，并且定位效果较好。

关键词：车牌定位区域标记法二值图纹理方向图

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基于孪生网络与多重通道融合的脱机笔迹鉴别

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自动化学报 2024年第8期50卷 1660-1670页

作者：林超群王大寒肖顺鑫池雪可王驰明张煦尧朱顺痣厦门理工学院计算机与信息工程学院福建省模式识别与图像理解重点实验室厦门361024 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190

脱机签名验证模型因其具有判断签名是否伪造的能力而备受关注.当今大多数脱机签名验证模型可分为深度度量学习方法和双通道判别方法.大部分深度度量学习方法利用孪生网络生成每张图片的细节特征向量,采用欧氏距离法判断相似度,但是欧氏... 详细信息

脱机签名验证模型因其具有判断签名是否伪造的能力而备受关注.当今大多数脱机签名验证模型可分为深度度量学习方法和双通道判别方法.大部分深度度量学习方法利用孪生网络生成每张图片的细节特征向量,采用欧氏距离法判断相似度,但是欧氏距离仅考虑两个点之间的绝对距离,而容易忽视点的方向、缩放的信息,不会考虑数据之间的相关性,因此无法捕获特征向量内部之间的关系;而双通道判别方法在网络训练前就进行特征的判别,更能判断不同图像的相似性,但此时图像的细节特征不够清晰,大量特征丢失.针对双通道判别方法中特征消失过多的问题,提出了一种面向独立于书写者场景的手写签名离线验证模型MCFFN(Multi-channel feature fusion network).在CEDAR、BHSig-B、BHSig-H和ChiSig四个不同语言的签名数据集上测试了所提出的方法,实验证明了所提方法的优势和潜力.

关键词：脱机手写签名验证深度度量学习孪生网络通道融合 ACMix

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基于小波包和PSO-Elman神经网络的滚动轴承故障诊断

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机械与电子 2016年第5期34卷 13-17页

作者：杨伟力于阳阳罗达灿贵州民族大学贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵州贵阳550025

针对滚动轴承的故障诊断,分析滚动轴承故障机理及特点,提出基于小波包分析的滚动轴承振动信号的特征向量提取算法,并建立PSO-Elman神经网络进行故障诊断和识别。将滚动轴承故障振动信号进行小波包分解,构造频带能量谱作为特征向量,输入P... 详细信息

针对滚动轴承的故障诊断,分析滚动轴承故障机理及特点,提出基于小波包分析的滚动轴承振动信号的特征向量提取算法,并建立PSO-Elman神经网络进行故障诊断和识别。将滚动轴承故障振动信号进行小波包分解,构造频带能量谱作为特征向量,输入PSO-Elman神经网络对故障进行识别。试验结果表明,基于小波包分析和PSO-Elman神经网络相结合的方法可准确地实现滚动轴承的故障诊断。

关键词：故障诊断滚动轴承小波包 PSO-Elman神经网络

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基于新工科的高校单片机教学模式改革与实践

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创新创业理论研究与实践 2021年第19期4卷 63-65页

作者：严晓波梁毅夏大文黄成泉郑泽鸿贵州民族大学贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵州贵阳550025

在新工科背景下,如何构建具有鲜明特色的单片机教学模式,已成为高校在大数据和人工智能时代所面临的新机遇、新挑战.目前,高校教学模式普遍存在"教育理念相对落后、教学方法因循守旧、协同育人机制难以跟进"等共性问题,从而... 详细信息

在新工科背景下,如何构建具有鲜明特色的单片机教学模式,已成为高校在大数据和人工智能时代所面临的新机遇、新挑战.目前,高校教学模式普遍存在"教育理念相对落后、教学方法因循守旧、协同育人机制难以跟进"等共性问题,从而导致人才培养与市场供需严重错位,为此,高校教育亟待改革优化与创新发展.该文以人才培养机制为研究重点,以"单片机"课程为例,在系统性、交叉性和应用性方面进行改革与实践,旨在构建新工科背景下大学单片机教育新模式,着力培养大学生的创新意识和创业能力.

关键词：单片机教学改革协同育人新工科

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基于图像视觉的引体向上智能检测技术

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工业控制计算机 2023年第6期36卷 46-47,49页

作者：严晓波潘凤张艳莎王杰贵州民族大学贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵州贵阳550025

引体向上作为高校大学生体质检测的必测项目,评价标准需客观、公正,通过人工计数的测评考核方式存在错判、漏判的问题,且在大规模测试时易出现疲劳、效率低等情况。为此,将计算机图像处理应用到体测项目里,通过视频实时对引体向上体测... 详细信息

引体向上作为高校大学生体质检测的必测项目,评价标准需客观、公正,通过人工计数的测评考核方式存在错判、漏判的问题,且在大规模测试时易出现疲劳、效率低等情况。为此,将计算机图像处理应用到体测项目里,通过视频实时对引体向上体测项目进行动作标准检测并自动计数。在实际运动场现场实验,精准测出引体向上标准动作成绩,对体育器材改造具有实用价值。

关键词：引体向上图像处理自动计数

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基于在线学习的阴影消除算法

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福建电脑 2014年第3期30卷 1-3页

作者：张乾潘仁龙冯夫健王林贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵州民族大学贵州贵阳550025

针对在智能监控中,因为光照产生的阴影会后期信息处理和决策问题,提出了一种基于在线学习消除阴影的新算法。首先对视频设备图像转成矩阵,对矩阵进行SVD运算获得相应的特征基,在特征基上按照二类分类器思想将其化为二类最优化问题求解,... 详细信息

针对在智能监控中,因为光照产生的阴影会后期信息处理和决策问题,提出了一种基于在线学习消除阴影的新算法。首先对视频设备图像转成矩阵,对矩阵进行SVD运算获得相应的特征基,在特征基上按照二类分类器思想将其化为二类最优化问题求解,通过在线学习产生非阴影和阴影类之间的分界系统,如果在置信区间,这样就可以直接将阴影类直接消除,否则更新直到非阴影和阴影类划分在置信区间为止。通过实验证明,该算法具有较好的自学习性和适应性。

关键词：阴影消除在线学习自适应

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基于张量特征的小样本图像快速分类方法

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第6期58卷 1059-1069页

作者：张艳莎冯夫健王杰潘凤谭棉张再军王林贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵阳550025 贵州省模式识别与智能系统重点实验室贵州民族大学贵阳550025 黔南民族师范学院数学与统计学院都匀558000

解决小样本图像分类问题最直接的方式是进行数据增强,但目前适用于小样本图像分类的数据增强方法大都存在模型复杂、推理时间长的问题.提出一个张量特征生成器,通过生成新的张量特征在特征空间对小样本图像进行数据增强.基于张量特征生... 详细信息

解决小样本图像分类问题最直接的方式是进行数据增强,但目前适用于小样本图像分类的数据增强方法大都存在模型复杂、推理时间长的问题.提出一个张量特征生成器,通过生成新的张量特征在特征空间对小样本图像进行数据增强.基于张量特征生成器,提出一个适用于小样本图像的快速分类方法(Tensor Feature-based Faster Classification Network,TFFCN),该方法网络结构简单,利用残差网络提取图像的张量特征,通过张量特征生成器对小样本图像进行数据增强,从而训练得到一个满意的分类器对查询集图像进行分类,解决了模型推理时间长的问题.为了验证提出模型的有效性,选用公开数据集miniImageNet,CUB以及CIFAR-FS,对分类性能和推理时间进行对比实验.实验结果表明,TFFCN的分类性能优于目前流行的数据增强方法,并且,和改进前的模型相比能有效减少模型的推理时间,采用ResNet18和ResNet12为主干特征提取网络时,随着生成的张量特征数量的增加,最高可减少49%和24%的推理时间,能更快速地完成小样本图像分类任务.

关键词：小样本图像分类数据增强张量特征生成器张量特征推理时间

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基于视频图像序列的运动目标检测方法研究

基于视频图像序列的运动目标检测方法研究

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系统工程理论与应用-贵州省系统工程学会第五届学术年会

作者：张明贵杨文帮黄成泉王林贵州民族大学贵州省模式识别与智能系统重点实验室

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基于视频图像序列的运动目标检测方法研究

基于视频图像序列的运动目标检测方法研究

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系统工程理论与应用——贵州省系统工程学会第五届学术年会

作者：张明贵杨文帮黄成泉王林贵州民族大学贵州省模式识别与智能系统重点实验室

本文提出一种基于视频图像序列的运动目标检测方法,该方法采用改进的混合高斯模型建立背景,通过直方图自适应地对图像进行目标分割。采用区域标记法去除噪声的干扰同时,还可以准确的定位目标区域。实验结果表明,与传统检测方法相比,该... 详细信息

本文提出一种基于视频图像序列的运动目标检测方法,该方法采用改进的混合高斯模型建立背景,通过直方图自适应地对图像进行目标分割。采用区域标记法去除噪声的干扰同时,还可以准确的定位目标区域。实验结果表明,与传统检测方法相比,该算法能够在复杂环境中准确地检测出运动目标。

关键词：混合高斯模型目标检测目标分割区域标记

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