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基于粒子滤波的多模板笔尖跟踪算法: 2011年; 针对笔尖在书写过程中易受光线、阴影和速度过快等不利因素影响的问题,提出一种基于粒子滤波的多模板笔尖跟踪算法,利用笔尖的形状特点检测定位笔尖,在粒子滤波的基础上融合多模板匹配进行笔尖跟踪。实验结果表明,该算法在采用较少粒子数的条件下,可以避免不利因素的影响,取得较好的跟踪效果。; 文静陈俊霖; 关键词：粒子滤波

一种基于区域生长的多个形变目标跟踪方法被引量：2: 2008年; 自动获取公交车在停靠车站的上下车乘客数目对于合理、有效地调度车辆运行具有重要意义。利用图像处理技术对运动乘客进行跟踪统计时,由于目标的形状是随机变化的,甚至总是部分出现在视野范围之内,所以不能采用基于形状和特征点的跟踪方法。本文提出了一种基于差分图像和区域生长的,对多个形变目标运动区域特征进行跟踪的方法。实验表明此方法能够实时地、较准确地统计出上下车的乘客数目。; 陈恒鑫房斌唐远炎文静; 关键词：差分图像多目标跟踪

基于循环平移NACT的图像融合方法被引量：2: 2011年; 针对应用中非下采样轮廓波冗余度过高、变换运行时间长的缺点,提出一种循环平移抗混叠轮廓波(NACT)图像融合方法。该方法利用NACT对图像进行分解,同时使用循环平移的方法提高NACT的平移不变性,有效去除融合图像在奇异点处产生的虚假信息。实验结果表明,该方法能够改进图像的融合性能,在客观指标上较NACT、NSCT等方法有所提高,视觉效果有明显改进。; 庞庆堃文静; 关键词：循环平移空间频率

基于图像的颗粒物检测研究被引量：2: 2009年; 针对复杂背景下的显微图像中的颗粒物检测,提出了一种快速、准确的颗粒图像分割新方法;该方法利用Canny算子得到图像中的颗粒边缘,采用格雷厄姆法计算颗粒边缘的凸壳,得到局部闭合区间;通过对单个闭合计区间内像素值信息的统计,得到局部阈值,利用局部阈值进行阈值分割得到颗粒二值图像;实验结果表明该方法有效克服了背景中纹理的影响,准确地分割出了颗粒图像,基于该算法开发的接触式表面洁净度检测仪具有较高的检测精度,得到了较好的应用。; 申宁馨彭承琳王翊文静; 关键词：图像分割 CANNY算子凸壳颗粒图像

自适应加权LBP的单样本人脸识别方法被引量：8: 2012年; 在面对单训练样本的人脸识别问题时,传统人脸识别方法识别率会下降很多,有的方法甚至不能使用。针对单样本人脸识别问题,提出了一种自适应加权LBP方法。方法既提取了纹理信息又包含了分块拓扑信息,更重要的是可以把这些特征用合适的权重融合起来。划分图像并用LBP提取纹理信息;利用方差来完成对特征的自适应加权融合;用最近邻分类器识别结果。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地提高识别率。; 赵汝哲房斌文静; 关键词：人脸识别单样本局部二值模式加权

局部轮廓结构编码的笔迹鉴别被引量：4: 2011年; 提出一种基于滑动窗口的局部轮廓结构特征的文本无关的笔迹鉴别方法。该方法利用概率分布函数对笔迹中出现的各类局部轮廓形状结构的分布进行了描述,并采用卡方距离度量方法对笔迹进行最终的相似性度量。实验结果表明,在包含240人的HIT-MW中文笔迹库上有效地提高了鉴别正确率。; 文静陈俊霖; 关键词：概率分布函数笔迹鉴别

基于2-3D混合卷积神经网络的胰腺CT图像自动分割算法研究被引量：1: 2021年; 目的探讨CT图像中胰腺组织自动分割的深度学习算法。方法以2D胰腺分割网络和3D胰腺分割网络为基础,利用2D分割网络提取的判别性语义信息,3D分割网络提取出三维空间信息,最后将判别性的语义信息和三维空间信息进行融合实现胰腺分割。结果本研究在NIH数据集上的进行了验证,平均DICE系数达到83.2%(最大值90.65%,最小值67.04%)。分别超出了2D基准方法和3D基准方法0.77%和1.38%。其胰腺分割结果细节准确,边缘平滑。2-3D方法分割出的胰腺组织相比于2D方法和3D方法分割出的胰腺,在轮廓形态上与对应的手工标注图吻合度更高,更准确。相比于2D方法,2-3D方法有效综合了三维空间信息,对胰腺边缘位置进行了补足,避免了在胰腺边缘出现的漏分割情况。相比于3D方法,2-3D方法有效地利用了2D方法提供的语义信息,规避了在胰腺边缘出现的错误分割的情况。结论该方法融合了2D分割网络和3D分割网络的优点,能够有效地应用于对胰腺的准确分割。; 宁民权文静黄意王翊; 关键词：计算机辅助诊断

“深度学习”实验教学四段式教学法的研究与实践被引量：9: 2021年; 该文针对深度学习实验教学提出了四段式教学法。该教学法聚焦深度学习模型本身,将深度学习的教学过程分为了解模型、使用模型、理解模型、掌握模型四个阶段,既解决了当前课堂教学面临的理论问题过深、学生理解困难且动手能力差的问题,又解决了实验课程中把深度学习当作黑箱工具、只教如何应用、不求深入理解原理的问题。; 王翊文静张海鑫袁金凤兰鑫黎荆妗; 关键词：人工智能实验教学

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