黄伟
- 作品数：11 被引量：46H指数：4
- 供职机构：南昌大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于多特征融合的深度置信网络图像分类算法被引量：12
- 2015年
- 针对现有单一特征描述符及浅层结构分类算法分类正确率较低的问题,基于底层图像特征提出一种针对自然界图像特点的深度置信网络(DBN)图像分类算法。提取样本图像中的颜色、纹理和形状特征,构成多特征融合的权重矩阵,并对特征矩阵进行归一化处理,利用构建的4层DBN分类器进行训练和分类。采用Corel图库,通过训练权重进行测试,结果表明,该算法的平均分类正确率达到85.1%,高于使用单一特征的分类算法和其他主流分类算法。
- 许庆勇江顺亮黄伟李菁徐少平叶发茂
- 关键词：图像分类特征提取多特征融合图像检索
- 一种基于k-means聚类和半监督学习的医学图像分割算法被引量：5
- 2014年
- 医学图像分割是计算机视觉和图像处理领域近年来研究的热点问题之一。一种基于k-means聚类和半监督学习的医学图像分割新算法被提出。在k-means聚类模型中,相似度函数是关系到聚类效果好坏的关键因素。所使用的相似度函数通过基于side-information的半监督学习方法来确定;确定后的相似度函数又被运用回k-means聚类模型中来实现对医学图像的分割。为了检验该算法效果,脑部肿瘤患者的磁共振图像被运用在实验中。分析结果表明:该算法在本文所采用的实例中能获得优于传统算法的分割效果。
- 黄伟陶俊才
- 关键词：聚类相似度函数半监督学习图像分割
- 最短加法链的随机幂树方法被引量：2
- 2015年
- 幂树法是求解最短加法链的一种简单近似方法,其计算效率高,一次可获得大量结果,但是精度偏低。随机幂树方法在扩展幂树时保持一层一层扩展,同时随机地扩展叶子结点,重复生成随机幂树并更新最优结果,在保持计算效率高的同时极大改善了计算精度。对于所有n<24924的数,通过9次重复生成随机幂树,准确率可达95%以上,平均达到97%,而且确保结果是次优结果。该方法在普通计算机上的求解规模可达155691199。
- 江顺亮许庆勇黄伟叶发茂徐少平
- 基于CNN和表情识别技术的帕金森病诊断多任务学习研究
- 2023年
- 针对帕金森病患者筛查这一问题,提出一种基于卷积神经网络和面部表情识别技术的帕金森病患者识别的多任务学习网络模型(Densely connected multi-scale convolutional network,DMSNet),该模型主要采用密集连接网络和多尺度卷积核结构。通过获得表情预测结果后,将不同表情特征向量组合用以获得帕金森病患者预测结果。在OuluCASIA和PDface数据库上进行5折交叉实验后,该模型在帕金森病筛查上的有效性得到验证。此外,该模型采用多任务学习机制的优越性也通过与其只进行帕金森病预测的单任务学习模型对比后得到验证。
- 毛政翔章思远肖世明黄伟
- 关键词：图像识别表情识别
- 基于Expectimax搜索与Double DQN的非完备信息博弈算法被引量：7
- 2021年
- 麻将作为典型的非完备信息博弈游戏主要通过传统Expectimax搜索算法实现,其剪枝策略与估值函数基于人工先验知识设计,存在假设不合理等问题。提出一种结合Expectimax搜索与Double DQN强化学习算法的非完备信息博弈算法。在Expectimax搜索树扩展过程中,采用Double DQN输出的估值设计估值函数并在限定搜索层数内获得分支估值,同时设计剪枝策略对打牌动作进行排序与部分扩展实现搜索树剪枝。在Double DQN模型训练过程中,将麻将信息编码为特征数据输入神经网络获得估值,使用Expectimax搜索算法得到最优动作以改进探索策略。实验结果表明,与Expectimax搜索算法、Double DQN算法等监督学习算法相比,该算法在麻将游戏上胜率与得分更高,具有更优异的博弈性能。
- 雷捷维王嘉旸任航闫天伟黄伟
- 关键词：麻将
- 基于谱聚类和增量学习的运动目标物体检测算法研究被引量：2
- 2017年
- 运动目标物体检测是计算机视觉领域的热门研究方向之一。该方向的一些复杂问题,例如:环境光照变化、目标物体部分/全遮挡、目标物体刚性/非刚性形变等,仍极具挑战性,并制约检测算法效果的进一步提高。为此,提出了一种新颖的运动目标物体检测算法。该算法采用了增量学习技术,融合了视频相邻帧在空间和时间上的高相关性,在每个测试帧上都利用其相邻帧的训练数据进行模型的自学习与更新,从而保证了模型在不同环境或复杂背景下能自动调整。为了实现模型学习,还提出并采用了一种新颖的谱聚类技术。该算法通过一个由1 000多帧的视频数据库验证,采用统计学中的方差分析和多重对比等实验手段,综合分析了该算法与其他同类经典算法的效果。通过大量统计分析,结果表明,该新颖检测算法比传统算法在运动目标物体检测的准确性和鲁棒性上都有明显提高。
- 黄伟杨文姬曾璟曾舒如陈光
- 关键词：谱聚类
- 基于风格迁移的面部表情识别方法被引量：2
- 2023年
- 针对一个人的面部表情可以被分解为表情成分和中性成分,提出一种新颖的基于风格迁移的面部表情识别方法。该方法通过训练循环一致生成对抗网络(Cycle-GAN)得到不同的生成器;这些不同的生成器可将不同的表情迁移到中性,因此每个生成器对应一种不同的表情。在测试阶段,输入表情图像到上述训练好的生成器中。由于只有与输入的表情对应的生成器能迁移成中性表情,因此可以通过这种方式实现面部表情识别。实验结果表明:该新方法不仅在实验室条件下获得的面部表情数据集中表现突出,而且在自然条件下获得的面部表情数据集中也有非常高的识别率。
- 肖世明章思远毛政翔黄伟
- 关键词：面部表情识别支持向量机图像生成
- 一种改善动脉自旋标记磁共振图像中部分容积效应的新算法被引量：3
- 2015年
- 动脉自旋标记磁共振图像是一种新颖的无侵入式的功能性磁共振图像。这类图像可以直观测量患者大脑血流量,对揭示患者是否患有老年痴呆症及判断相应的病症程度十分有效。然而,动脉自旋标记图像本身的分辨率不高,再加上扫描过程中不可避免的信号相叉污染和像素异质性等问题,使得部分容积效应在该类图像中普遍存在。部分容积效应会造成动脉自旋标记图像中信号还原失真,进而影响患者大脑血流量测量,对其病症判断带来不利影响。在文章中,一种基于单像素点信息的新颖算法被提出,改善动脉自旋标记磁共振图像中的部分容积效应。大量的统计比较实验表明,该算法不仅能解决国际上现行的改善算法中不可避免的改善结果过度模糊、丢失大脑细节信息问题,还能对准确判断患者老年痴呆病症程度能起到积极作用。
- 黄伟陈光
- 关键词：拉格朗日乘数光谱分辨率动脉自旋标记大脑血流量磁共振图像部分容积效应
- 基于连续肯德尔相关系数学习相似度函数的图像检索方法被引量：3
- 2013年
- 提出了一种基于连续肯德尔相关系数学习图像间相似度函数和运用学习的相似度函数进行图像检索的方法.通过对500幅图像所组成的图像数据库以及和其他传统相似度函数学习方法在图像检索中检索效果的比较实验可以得出:该方法的图像检索效果要优于其他相比较的传统方法.
- 黄伟
- 关键词：图像检索
- 基于图像信息和排序学习技术的疾病预测方法被引量：2
- 2015年
- 在基于图像信息的疾病临床诊断中,医生通常将患者的采集图像与标准照片对比,通过比较图像中的视觉特征信息来判断患者疾病的严重程度。然而,这种诊断方法比较主观且可重复性不高,因此提出一种新颖的基于图像信息和排序学习技术的计算机辅助诊断疾病方法,并通过白内障疾病诊断的临床实验来验证方法的有效性。该方法利用排序函数对记录了患者白内障疾病的裂隙灯图像进行排序,而该排序函数则是基于一类新提出的近似排序标准并通过梯度法优化而求解的。在实验中,以1 000名具备白内障疾病患者的裂隙灯图像来组建实验用数据库,用提出的新方法和现有的其他基于模式识别技术的诊断方法分别对这1 000个案例进行了疾病诊断预测,预测结果采用统计学方法进行了比较和分析,新提出的方法可行性和优越性均得到了验证。
- 黄伟曾舒如
- 关键词：排序疾病预测
