检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2023年第11期59卷 88-97页

作者：钟瑞蒋斌李南星崔晓梅郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001

针对非可控环境下人脸图像易受光照、姿态变化等复杂因素的影响,进而造成人脸表情识别中人脸检测率低、表情识别精度差的问题,提出了一种嵌入注意力机制残差网络的表情识别方法。在人脸检测阶段,采用改进的RetinaFace算法完成多视角人... 详细信息

针对非可控环境下人脸图像易受光照、姿态变化等复杂因素的影响,进而造成人脸表情识别中人脸检测率低、表情识别精度差的问题,提出了一种嵌入注意力机制残差网络的表情识别方法。在人脸检测阶段,采用改进的RetinaFace算法完成多视角人脸检测,获取人脸区域。在特征提取阶段,使用ResNet-50作为特征提取的主干网络。将预处理后的人脸图片,依次通过该网络的通道注意力网络和空间注意力网络,显式地建模全局图像的相互依赖性。在虚线残差单元的快捷连接中,加入平均池化层进行下采样操作,通过微调残差模块的操作,加强输入特征之间的映射,使提取的表情特征能够较完整地在网络之间传递,以减小特征信息的损失;在网络中再次传入卷积注意力机制模块,增强局部表情特征的通道维度信息和空间维度信息,加强特征图中与表情相关性高的特征区域的重点信息,同时抑制特征图中无关区域的干扰,进而加快网络的收敛速度,提高表情识别率。与基线算法相比,该方法在RAF-DB和FER2013表情数据集上分别取得了87.65%和73.57%的准确率。

关键词：注意力机制残差网络表情识别卷积注意力机制模块 RetinaFace

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进的YOLOv5烟雾检测模型

引用

计算机工程与应用 2023年第7期59卷 214-221页

作者：郑远攀许博阳王振宇郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450000

针对烟雾发生场景复杂,小目标烟雾检测困难的问题,提出一种改进的YOLOv5烟雾检测模型。为了增加模型对目标烟雾的检测精度,结合加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构对特征融合过程进行修改,并在通道和空间维度上加入混合注意力机制对融... 详细信息

针对烟雾发生场景复杂,小目标烟雾检测困难的问题,提出一种改进的YOLOv5烟雾检测模型。为了增加模型对目标烟雾的检测精度,结合加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构对特征融合过程进行修改,并在通道和空间维度上加入混合注意力机制对融合特征图的权重进行重新赋值,在增强烟雾目标特征的同时抑制无关区域特征,使烟雾特征表达具有更高的鲁棒性;使用α-CIOU替换G-IOU作为预测框回归损失,提升预测框的预测精度;剔除分类损失以降低模型的复杂度。实验结果表明,改进后的YOLOv5烟雾检测模型相比于YOLOv5模型检测精度更高,其准确率达到99.35%,召回率达到99.18%,并且检测速度可达46 frame/s,该算法能有效提取烟雾的整体特征,对于复杂场景下的烟雾以及小目标烟雾检测任务更为适用。

关键词：烟雾检测 YOLOv5 BiFPN 注意力机制 α-CIOU

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

支持动态编辑的交通路网语义建模方法

引用

图学学报 2019年第5期40卷 858-865页

作者：王华何晓宇郑州轻工业大学计算机与通信工程学院

针对现有交通路网语义建模方法不支持新增道路、道路加宽/变窄、潮汐车道设置、道路连通性设置等路网交通属性动态编辑修改的问题,提出了一种支持动态编辑的交通路网语义建模方法。通过分析路网内正常路段和交叉路口之间的耦合关系,给... 详细信息

针对现有交通路网语义建模方法不支持新增道路、道路加宽/变窄、潮汐车道设置、道路连通性设置等路网交通属性动态编辑修改的问题,提出了一种支持动态编辑的交通路网语义建模方法。通过分析路网内正常路段和交叉路口之间的耦合关系,给出了由传统Lane、路口Lane,Link,Connection,Intersection以及Road等组成的具有层次耦合关系的路网语义数据。只需输入道路中轴线数据,上述语义数据即可全部自动生成。路网交通属性动态编辑修改后,只需对相应路段和相连路口语义进行解耦重新计算即可完成路网语义数据的动态更新。实验结果表明,只需要输入道路中轴线矢量数据和道路宽度数据,该方法即可准确、高效地完成交通路网语义建模,并且支持路网交通属性的动态编辑且可以实现交通相位的自动生成。

关键词：交通仿真路网语义建模动态编辑层次语义结构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合改进GAN网络的夜视环境车道线检测

引用

计算机工程与应用 2023年第15期59卷 214-222页

作者：刘岩仇甜甜肖艳秋朱付保王靖雯郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001 郑州轻工业大学机电工程学院郑州450001

基于深度学习的车道线检测方法有效地促进了自动驾驶技术的发展,然而这些方法在处理夜视场景下车道线检测问题仍然存在一定的不足。针对夜视场景下车道线检测存在的检测精度弱问题,将基于注意力机制的生成对抗网络(attentive GAN)和空... 详细信息

基于深度学习的车道线检测方法有效地促进了自动驾驶技术的发展,然而这些方法在处理夜视场景下车道线检测问题仍然存在一定的不足。针对夜视场景下车道线检测存在的检测精度弱问题,将基于注意力机制的生成对抗网络(attentive GAN)和空间卷积神经网络(spatial convolutional neural network,SCNN)算法相结合,提出一种针对夜视场景的车道线检测方法。该方法利用Attentive GAN网络提高夜间道路图像质量,突出道路图像中的车道线特征,再利用ResNet-18网络提取车道线特征,随后利用SCNN网络进行图像信息的逐行逐列传递,并利用三次样条曲线进行概率图拟合,得到最终的车道线检测结果。在利用模拟后的TuSimple数据集验证了方法的检测性能,实验结果表明,提出的车道线检测方法在夜视场景下具有良好的车道线检测性能。

关键词：夜间车道线检测注意力机制的生成对抗网络(Attentive GAN) ResNet-18网络空间卷积神经网络(SCNN)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多通道极深卷积神经网络的图像超分辨率算法

引用

计算机工程 2020年第9期46卷 242-247,253页

作者：黄伟冯晶晶黄遥郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450002

卷积神经网络(CNN)在单幅图像超分辨率重构中存在网络结构较浅、可提取特征较少和细节重构效果不显著等问题。为此,提出一种基于多通道极深CNN的图像超分辨率算法,分别对原始低分辨率图像进行3种插值和3种锐化等预处理操作,并以多通道... 详细信息

卷积神经网络(CNN)在单幅图像超分辨率重构中存在网络结构较浅、可提取特征较少和细节重构效果不显著等问题。为此,提出一种基于多通道极深CNN的图像超分辨率算法,分别对原始低分辨率图像进行3种插值和3种锐化等预处理操作,并以多通道图像作为CNN的输入层数据。通过重新调整卷积核大小以加深网络结构,使得输入层数据在极深的CNN模型中训练重构高分辨率图像。实验结果表明,与Bicubic、SRCNN和MC-SRCNN等算法相比,该算法的峰值信噪比和视觉效果均较好。

关键词：卷积神经网络超分辨率重构多通道图像卷积核极深网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于松弛Hadamard矩阵的多模态融合哈希方法

引用

电子学报 2022年第4期50卷 909-920页

作者：庾骏黄伟张晓波尹贺峰郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 江南大学计算机与人工智能学院江苏无锡214000

哈希作为一种有效的数据表征技术,已经在应对爆炸式增长的多媒体数据中扮演了重要的角色.它由于低存储和高效率的优势,在多媒体检索领域受到了越来越多的关注.目前多模态哈希学习方法在多媒体检索任务中得到了较好的研究和发展.然而,多... 详细信息

哈希作为一种有效的数据表征技术,已经在应对爆炸式增长的多媒体数据中扮演了重要的角色.它由于低存储和高效率的优势,在多媒体检索领域受到了越来越多的关注.目前多模态哈希学习方法在多媒体检索任务中得到了较好的研究和发展.然而,多数的方法通过编码特征的内积重构成对相似度来保持原始数据的结构信息,但是带来较复杂的优化问题.此外一些模型缺乏判别性使得检索性能的提升受到限制.为了克服上述问题,本文提出一种新型的多模态融合哈希方法,在类别信息的监督下利用Hadamard矩阵为数据生成目标编码,通过松弛严格的二值约束增大类间的间隔,同时采用图嵌入的方式促进类内的紧凑性.本文提出的方法既保证了模型具有很好的判别能力也简化了优化过程.在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的方法在多媒体数据检索中是非常有效的,平均性能上相比最优的对比方法提高了8.47%.

关键词：哈希学习多模态融合 Hadamard矩阵多媒体检索哈希中心

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于核酸适体的试纸条检测三磷酸腺苷

引用

分析试验室 2023年第12期42卷 1606-1614页

作者：任林娇王朋伟陈青华齐汝宾闫艳霞张培秦自瑞陈高凯姜利英郑州轻工业大学电气信息工程学院郑州450002 郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450002 郑州轻工业大学量子科技研究院郑州450002

将核酸适体(Aptamer)的特异性与纳米金颗粒的独特光学性质相结合,制备了一种适用于小分子检测的干式试纸条。该试纸条以修饰功能化核酸适体(PloyT13-Aptamer)的纳米金为识别元件,在控制线(C)上修饰ployA13序列,与识别元件结合以判断试... 详细信息

将核酸适体(Aptamer)的特异性与纳米金颗粒的独特光学性质相结合,制备了一种适用于小分子检测的干式试纸条。该试纸条以修饰功能化核酸适体(PloyT13-Aptamer)的纳米金为识别元件,在控制线(C)上修饰ployA13序列,与识别元件结合以判断试纸条的有效性;在测试线(T)上修饰与Aptamer部分互补的DNA序列,与待测物形成竞争关系,通过T线上纳米金显色的深浅来定性或定量分析待测物浓度。结果表明,优化实验条件下,观察T线颜色变化可实现三磷酸腺苷(ATP)的肉眼定性检测,视觉检出限为10μmol/L。使用Image J软件进行定量分析,试纸条检测范围为10~1000μmol/L,检出限为2.4μmol/L。该试纸条生物传感器可以在10 min内得出检测结果且特异性良好,血清中回收率为104.4%~119.0%,为ATP的现场快速检测提供了一种经济有效的方法。

关键词：试纸条核酸适体纳米金颗粒三磷酸腺苷

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多模态特征的无监督领域自适应多级对抗语义分割网络

引用

通信学报 2022年第12期43卷 157-171页

作者：王泽宇布树辉黄伟郑远攀吴庆岗常化文张旭郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 西北工业大学航空学院陕西西安710072

为了解决领域自适应中存在领域间视觉、空间以及语义特征分布差异的问题,提出了基于多模态特征的无监督领域自适应多级对抗语义分割网络。首先,设计3层结构的注意力融合语义分割网络来分别从源域和目标域学习上述三类特征。然后,在单级... 详细信息

为了解决领域自适应中存在领域间视觉、空间以及语义特征分布差异的问题,提出了基于多模态特征的无监督领域自适应多级对抗语义分割网络。首先,设计3层结构的注意力融合语义分割网络来分别从源域和目标域学习上述三类特征。然后,在单级对抗学习中引入联合分布置信度和语义置信度的自监督学习方法,从而在领域间所学特征的分布距离最小化过程中实现更多目标域像素的分布对齐。最后,通过基于多模态特征的多级对抗学习方法对3路对抗分支与3个自适应子网进行联合优化,从而能够有效学习各子网所提取特征的域间不变表示。实验结果表明,与当前先进方法相比,所提网络在GTA5到Cityscapes、SYNTHIA到Cityscapes和SUN-RGBD到NYUD-v2的数据集上分别取得最优的平均交并比62.2%、66.9%和59.7%。

关键词：无监督领域自适应语义分割多模态特征注意力融合多级对抗学习自监督学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图注意力网络的服务功能链路径优化研究

引用

电子与信息学报 2022年第8期44卷 2833-2841页

作者：黄万伟李松张超钦王苏南张校辉郑州轻工业大学软件学院郑州450002 郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001 深圳职业技术学院电子与通信工程学院深圳518005 河南信安通信技术股份有限公司郑州450000

服务功能链(SFC)路径生成旨在为用户提供高速率、低延迟的多样化网络功能定制服务。现有的SFC路径选择算法大多都针对特定网络拓扑结构或使用单一评价指标,存在泛化性弱、评价标准单一的问题。针对此,该文提出基于图注意力网络(GAT)的SF... 详细信息

服务功能链(SFC)路径生成旨在为用户提供高速率、低延迟的多样化网络功能定制服务。现有的SFC路径选择算法大多都针对特定网络拓扑结构或使用单一评价指标,存在泛化性弱、评价标准单一的问题。针对此,该文提出基于图注意力网络(GAT)的SFC路径选择优化模型(SFC-GAT),其核心不再固定网络拓扑结构,而是将SFC路径选择问题建模为路径注意力问题。通过重新设计路径选择图和路径更新策略方式,增强模型泛化性;从时延和负载能力综合角度评价路径优化效果,解决路径性能单一评价问题。仿真实验结果表明:相比于约束下最短路径和最小过载路径选择策略,SFC-GAT至少能提高12%和7%选择路径综合性能。

关键词：服务功能链图注意力网络注意力机制路径选择

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于功能磁共振成像的肠易激综合征患者脑网络动态特性研究

引用

生理学报 2021年第3期73卷 355-368页

作者：南姣芬孟攀婷宗楠楠张金灿郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001 郑州大学管理工程学院郑州450001

脑-肠互动紊乱是肠易激综合征(irritable bowel syndrome, IBS)发病的重要原因,但其脑功能动态特性仍不清楚。本研究针对以往基于功能磁共振成像的脑网络动态分析的缺点,提出一种基于逐时间点斜率分析的动态特性度量方法,以此来检测IBS... 详细信息

脑-肠互动紊乱是肠易激综合征(irritable bowel syndrome, IBS)发病的重要原因,但其脑功能动态特性仍不清楚。本研究针对以往基于功能磁共振成像的脑网络动态分析的缺点,提出一种基于逐时间点斜率分析的动态特性度量方法,以此来检测IBS患者脑功能动态异常变化情况。结果表明,与健康被试相比,IBS患者脑活动及功能连接均发生一定程度的改变。在经过FDR (false discovery rate)校正之后,只有右侧后扣带-左侧额中回、右侧后扣带-左侧苍白球这两条功能连接上表现出显著的动态特性异常,该结果与IBS患者的静态特性存在较大差异。以上结果为阐明IBS异常的机制提供了互补信息,可为IBS中枢靶点的揭示提供新的方向。

关键词：功能磁共振成像大脑功能连接动态特性肠易激综合征

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：