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宋晓宁: 作品数：76 被引量：184H指数：8; 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程电子电信更多>>

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结合混合池化的双流人脸活体检测网络被引量：8: 2020年; 目的人脸识别技术在很多领域起着重要作用,但大量的欺诈攻击对人脸识别产生了威胁,比如打印攻击和重放攻击。传统的活体检测方法是以手工方式提取特征且缺乏对时间维度的考虑,导致检测效果不佳。针对以上问题,提出一种结合混合池化的双流活体检测网络。方法对数据集提取光流图像并进行面部检测,得到双流网络的两个输入;在双流网络末端加入空间金字塔和全局平均混合池化,利用全连接层对池化后的特征进行分类并进行分数层面的融合;对空间流网络和时间流网络进行融合得到一个最优结果,同时考虑了不同颜色空间对检测性能的影响。结果在CASIA-FASD(CASIA face anti-spoofing database)和replay-attack两个数据集上做了多组对比实验,在CASIA-FASD数据集上,等错误率(equal error rate,EER)为1.701%;在replay-attack数据集上,等错误率和半错误率(half total error rate,HTER)分别为0.091%和0.082%。结论结合混合池化的双流活体检测网络充分考虑时间维度,提出的空间金字塔和全局平均混合池化策略能有效地利用特征。针对包含多种攻击类型、图像质量差异较大的数据集,本文提出的网络模型均能取得较低的错误率。; 汪亚航宋晓宁吴小俊; 关键词：卷积神经网络光流法

基于动态多视角模型集成策略的人脸特征点定位算法: 2018年; 为提高在非限制环境下多种人脸姿态特征点定位的准确性,该文提出了1种新的人脸特征点定位算法。在基于级联回归的多视角模型的训练和测试过程中,使用姿态分类算法对不同的人脸样本进行分类。使用多视角模型集成策略预测特征点位置。实验证明,与显示形状回归(ESR)等算法比较,该文算法对非限制环境下人脸表观变化有更好的鲁棒性。; 王世昊宋晓宁; 关键词：人脸特征点定位

基于主元分析和线性判别分析降维的稀疏表示分类被引量：3: 2018年; 为解决传统的稀疏表示分类(SRC)算法在小样本人脸识别过程中的过大时间开销问题,该文提出2种基于降维的SRC算法。扩展主元分析(EPCA)算法利用PCA算法构造约束优化稀疏模型,对测试样本进行线性表示,通过比较测试样本和每类训练样本的重构PCA系数进行决策分类。EPCA+线性判别分析(EPCA+LDA)算法在EPCA算法的基础上增加LDA约束模型,提高重构样本的稀疏表示的鉴别性。将该文算法应用于AR和FERET人脸数据库,与扩展SRC(ESRC)、SRC、SRC_PCA、协同表达分类(CRC)算法相比,该文算法有较高的识别率和较低的时间复杂度。将EPCA算法和EPCA+LDA算法应用于FETET数据集,识别率分别为61.46%和59.17%,运行时间分别为383.02 s和220.62 s。; 那天宋晓宁於东军; 关键词：主元分析线性判别分析降维人脸识别

决策单调约简的启示被引量：3: 2014年; 决策粗糙集模型源于贝叶斯决策准则,利用代价矩阵生成了构建概率粗糙集所需的一对阈值.但决策粗糙集并不具备经典粗糙集理论中常用的单调性,这给研究决策粗糙集的约简问题带来了机遇与挑战.通过考虑决策粗糙近似集是否变化,分析了决策粗糙集的决策保持约简与决策单调约简,并提出了两种不同的属性重要度以求解这两种约简.实验结果表明,相较于决策保持约简,通过决策单调约简,可以获得更多的由下近似与上近似所支持的决策规则,但同时也需付出更大的决策代价,从而揭示了想要得到更多,就必须付出更多的哲学道理.; 杨习贝戚湧宋晓宁祁云嵩杨静宇

情境化VC内容体系在卓越工程师培养模式下的研究: 2014年; 本文通过对教学内容中的良构领域和劣构领域进行分析,研究新模式下的学习者对学习情境的认知程度如何实现主动拓展。同时,在构建企业项目情境的基础上,这种整体性评价,具有浓重的社会性,从而给评价对象符合人性的发展空间。我们亦探求如何在新模式体系下,制定一种质性评价标准来对待评价对象及其行为。; 石亮张绛丽宋晓宁; 关键词：情境化

一种计算机图形渲染方法: 本发明公开了一种计算机图形渲染方法，通过对高光多边形进行双线性法向插值，而非高光多边形进行双线性光强插值运算，提高了算法运算效率和图形的真实感。可将本发明提出的渲染方法看作是对双线性光强插值和双线性法向插值算法的融合；融...; 王卫东叶华宋晓宁胡存刚郭小芳; 文献传递

基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用被引量：2: 2013年; 针对SIFT算法复杂程度高,实时性差,在维数较高的图像配准中并不实用的问题,提出了一种基于线性鉴别分析(LDA)的SIFT算法(SIFT-LDA)。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量,然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验,实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时,实时性要优于传统的SIFT算法,其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。; 丁湘楠谢正忠宋晓宁; 关键词：图像配准 SIFT LDA 特征抽取

一种人脸视频图像验证方法及其嵌入式实现装置: 本发明公开了一种人脸视频图像验证方法及其嵌入式实现装置，方法：通过摄像头获取待检测人员的人脸图像样本，传送给自带电源的嵌入式计算模块；模块处理器通过模式识别和图像处理技术，获取该测试样本的初始稀疏表示系数，并统计各个训练...; 宋晓宁王卫东杨习贝祁云嵩; 文献传递

基于时域卷积网络精细化光伏发电功率预测被引量：5: 2020年; 针对传统光伏功率预测算法模型没有与时间序列结合而引发精度不高的问题,提出了一种基于时域卷积网络精细化的光伏发电功率预测方法。该预测模型利用卷积神经网络并融合了因果卷积和膨胀卷积;在卷积特征上,使用跨层连接;在损失函数上,增加了自适应影响因子;在特征工程上,将数值气象预报发布的多个预测数据与时间特征结合进行多特征预测。根据新疆、华东两个光伏电场数据集的预测结果显示,与支持向量机算法和未加入时域特性的神经网络算法对比,该算法在光伏功率预测精度上均有不同程度的提升,充分证明了有效性。; 刘文杰陈耀宋晓宁张万强; 关键词：光伏卷积神经网络时间序列功率预测

汽车疲劳驾驶预警方法: 本发明公开一种汽车疲劳驾驶预警方法，单片机根据汽车速度表和汽车里程表每0.5公里记录一次汽车行驶速度，当汽车行驶速度小于40km/h或在60秒时期内有两次速度下降时，则判断驾驶员没有疲劳驾驶，单片机解除减速报警状态或使系...; 祁云嵩杨习贝宋晓宁范燕; 文献传递