吴茗蔚
- 作品数：97 被引量：9H指数：3
- 供职机构：浙江科技学院信息与电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省教育厅科研计划浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学农业科学更多>>
- 基于相位选择性机制的通用无参考图像质量评价方法
- 本发明公开了一种基于相位选择性机制的通用无参考图像质量评价方法，其首先对待评价的失真图像实施Log-Gabor滤波，得到多尺度多方向的相位图像；接着对上述相位图像中的每个像素点的像素值与周边像素点的像素值进行比较得到局部...
- 周武杰邱薇薇王海文王中鹏周扬吴茗蔚葛丁飞施祥王新华孙丽慧陈寿法郑卫红李鑫吴洁雯王昕峰金国英王建芬
- 基于极限学习和双目融合的盲参考立体图像质量评价方法
- 本发明公开了一种基于极限学习和双目融合的盲参考立体图像质量评价方法，其获取待评价的失真立体图像的左右视点双目融合图像及左右视点双目融合图像的LoG、DoG和GM滤波图像；接着获取LoG、DoG和GM滤波图像各自的旋转不变...
- 周武杰张爽爽邱薇薇潘婷岑岗王中鹏周扬吴茗蔚陈芳妮郑卫红陈寿法孙丽慧葛丁飞
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- 预设通信号码关联与解关联方法及系统
- 本发明提供一种预设通信号码关联与解关联方法及系统，所述系统包括：用户终端、传输终端、用户通信服务器和群组通信服务器；所述用户终端生成并发送用于将预设通信号码与手机号码进行关联或解关联的关联请求信息或解关联请求信息；所述传...
- 迟梁王中鹏吴茗蔚
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- 一种基于视觉测量率自适应融合的全参考图像质量客观评价方法
- 本发明公开了一种基于视觉测量率自适应融合的全参考图像质量客观评价方法，包括：首先，通过设计视觉多通道自适应调节的测量率来构造各个视觉通道的随机压缩测量矩阵，实现对图像的各个视觉通道信息视图进行稀疏投影变换；然后，再对各个...
- 丰明坤林志洁王中鹏吴茗蔚葛丁飞施祥孙丽慧向桂山
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- 一种无参考立体图像质量客观评价方法
- 本发明公开了一种无参考立体图像质量客观评价方法，其在训练阶段，通过获取每幅原始的无失真立体图像的双目竞争响应特征图与该幅原始的无失真立体图像对应的每幅失真立体图像的双目竞争响应特征图之间的相似度图像，及每幅原始的无失真立...
- 周武杰潘婷张爽爽蔡星宇顾鹏笠郑飘飘岑岗王中鹏周扬吴茗蔚邱薇薇陈芳妮郑卫红陈寿法陶坚葛丁飞
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- 基于深度特征感知推理的全参考图像质量客观评价方法
- 本发明公开了一种基于深度特征感知推理的全参考图像质量客观评价方法，核心是将人眼视觉系统(HVS)的前端感知特性、后端处理特性和BP神经网络联合起来。基于HVS前端特性提取图像的多通道显著梯度特征，基于HVS后端特性对各视...
- 丰明坤吴茗蔚王中鹏施祥林志洁向桂山
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- 一种基于OCT图像的香梨瘀伤鉴别方法
- 本发明公开了一种基于OCT图像的香梨瘀伤鉴别方法。采集香梨果实的OCT图像后，使用自动阈值法分离OCT图像中的果实目标和背景，对梨的表皮外轮廓作曲线拟合，对果实目标进行平移变换，获得表皮内轮廓，对果肉区域图像进行平滑处理...
- 周扬刘铁兵王中鹏陈正伟施秧周武杰毛建卫陈芳妮宋起文陶红卫吴茗蔚刘喜昂施祥翁剑枫李津蓉陈才
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- 基于胶囊网络的WiFi手势识别方法
- 2022年
- 在WiFi手势识别中,针对深度学习模型训练成本高、准确率低的问题,提出了一种基于胶囊网络迁移学习的GRU-CapNet方法。针对提取手势特征过程中重采样操作导致特征与数据直接映射关系变弱的问题,提出基于动态信道状态信息(Channel State Information,CSI)分割模式的身体速度谱(Body-coordinate Velocity Profile,BVP)估计算法,通过动态计算分割模式建立数据与特征间的直接映射关系。在公开室内数据集试验中,经优化后特征提取算法所得数据集上GRU,LSTM,CNN-GRU,3D-CNN和GRU-CapNet模型的识别准确率提升1.57%~3.34%,特征计算时间减少超过6 s;使用胶囊网络迁移学习所得识别准确率较未迁移提升7.87%,识别准确率在训练迭代仅10次后达到90%。在小型家用轿车场景应用试验中,针对驾驶员4种手势的平均识别准确率达到97.95%。
- 张梦管同元卓豪辉吴茗蔚
- 关键词：WIFI手势识别
- 一种基于特征信息处理的全参考图像质量客观评价方法
- 本发明公开了一种基于特征信息处理的全参考图像质量客观评价方法，核心是充分利用人眼视觉系统特性和信息保真度(IFC)理论对图像的梯度特征进行更深层次的处理和评价。首先，通过在图像处理的多个环节步骤融入人眼瞳孔的光学折射、多...
- 丰明坤葛丁飞王中鹏吴茗蔚施祥林志洁孙丽慧
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- 一种基于双目竞争的全盲立体图像质量评价方法
- 本发明公开了一种基于双目竞争的全盲立体图像质量评价方法，其包括训练阶段和测试阶段，在训练阶段和测试阶段均充分利用了双目竞争的特性，即获取了左视点图像和右视点图像各自的幅值图像中坐标位置相对应的子块的双目竞争能量、双目竞争...
- 周武杰王中鹏吴茗蔚邱薇薇翁剑枫葛丁飞王新华孙丽慧陈寿法郑卫红李鑫吴洁雯文小军
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