孙红光
- 作品数：21 被引量：55H指数：4
- 供职机构：东北师范大学计算机科学与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程文化科学社会学更多>>
- 基于双正交小波弱目标边缘提取方法被引量：9
- 2004年
- 在图像处理的实际应用中 ,正交性能保持能量 ,而对称性使信号在边界易于处理 ,双正交小波同时拥有这两种性质。本文提出一种在复杂背景下的运动目标的提取方法 ,充分利用此特性 ,并设计具体的双正交小波基 ,达到最佳的滤波和检测效果。通过实验证明 ,该方法对于弱小目标的提取具有较好的效果 。
- 孙红光李勇
- 关键词：正交性双正交小波
- 面向中文产品评论的完整评价对象抽取方法被引量：3
- 2017年
- 传统评价对象抽取方法较少考虑低频、结构复杂和信息量较大的评价对象。为此,针对中文产品评论提出一种完整评价对象抽取方法。利用词性和语法分析结果提取基础词单元,通过每个词单元的完整值和缺失值对其进行扩展,根据连接稳定性判断扩展后的词单元是否合理,得到候选评价对象集合,采用过滤策略对候选评价对象集合进行过滤,获得最终的评价对象集合。在真实数据集上的实验结果表明,该方法对包含低频和分词结构复杂的评价对象有较好的抽取效果。
- 杨凤芹宋美佳孙铁利孙红光
- 关键词：完整性
- 遥感图像融合中改进的IHS和小波变换方法
- 2012年
- 对于真彩多光谱图像和它的全色图像融合时出现的颜色扭曲现象,利用改进的HIS和小波变换方法进行处理,可有效地消除颜色扭曲问题,提高融合图像分辨率。在算法中采用db4小波和取权求平均值的获取系数方法,得到的融合效果最好。
- 秦琛孙红光马爽张慧杰
- 关键词：图像融合HIS小波变换
- 泛在学习理论下QQ学习工具集的应用探究被引量：3
- 2011年
- 网络环境下的学习弥补了传统教学方式的不足,并且为促进学习者随时随地的学习创造了条件。在泛在学习理论指导下,探究了QQ作为学习工具集的独特优势和功能,论述了QQ作为支持学习者泛在学习的工具集与泛在学习理论的契合。
- 李士强孙红光
- 关键词：QQ工具集泛在学习
- Gabor小波和变形模板的目标跟踪方法被引量：4
- 2006年
- 在特征空间中利用Gabor小波和可变形模板实现了航拍图像中目标的跟踪.从图像中提取出一组具有特定参数的Gabor小波,并求出其权重作为目标特征,构成了Gabor小波特征模板.在跟踪过程中,随着目标的旋转、尺度等仿射变化,小波特征模板随之变形,优化了目标的仿射运动参数,实现了对目标的稳定跟踪.由于采用了基于Gabor小波的方法来搜寻最佳点的位置,使得搜寻结果更加精确有效.
- 孙红光顾海军潘毓学张慧杰
- 关键词：GABOR小波
- 基于语义的文本相似度计算方法
- 本发明提供了一种基于语义的文本相似度计算方法，涉及面向文本的智能信息处理技术领域。其目的在于解决常规的文本向量空间模型及余弦相似度无法进行语义相关判断的问题。基于语义的文本相似度计算包括以下步骤：对文本集进行预处理，提取...
- 孙铁利杨凤芹周旭孙红光吴迪
- 文献传递
- 一种自适应的基于暗通道先验的去雾方法
- 本文在暗通道去雾的基础上，通过估计透射率对暗通道值进行补偿，分析成像特点，重新估计大气光，实现去雾方法的改进。通过大量实验分析和对比实验，本文提出的自适应的基于暗通道先验的去雾方法在光线不足或以天空等为背景的图像实验效果...
- 孙红光房超张慧杰刘丽红王建中
- 关键词：去雾MSE
- 文献传递
- 一种基于特征的自适应地形模型简化方法被引量：5
- 2009年
- 经研究提出了一种新的根据地形特征自适应确定误差评价函数和表面细分策略的模型简化方法.为了降低特征提取给算法带来的额外开销,建立了细节层次结构,并且提出了与层次结构相结合的特征点选择算法.根据特征点构造了与层次结构中节点相关的特征域,从而限定了特征搜索范围,提高了特征提取的效率.在此基础上建立了特征域的匹配度函数,实现了地势起伏相似区域的合并,最后根据特征域匹配情况自适应选择误差计算方法和阈值.最终达到了提高模型精度和算法效率的双重目的.文中方法在多个基准数据上均进行了实验研究,结果表明与经典层次细分方法相比,算法效率和模型精度均得到显著提高.
- 张慧杰齐峰王远志孙红光欧阳丹彤
- 关键词：特征点特征域简化模型
- 段落及类别分布的特征选择方法被引量：3
- 2018年
- 特征选择是文本分类过程中解决数据高维问题的重要步骤.现有特征选择方法主要是基于特征词的词频或文档频率.虽然这些信息在一定程度上度量了特征词的重要程度,但它们不能刻画特征词在文档中的分布情况.针对这一问题,将文档的自然段落作为统计单元,提出了特征词的段落频率,该度量标准能够描述特征词在文档中的均匀分布程度.然后,将特征词的段落频率与特征词在类内和类间的分布信息相结合提出一种新的特征选择方法 FSPC.为了验证方法的有效性,采用支持向量机和朴素贝叶斯作为分类器,在复旦语料库和搜狐新闻语料库上将FSPC与CHI Square,DF,IG和CMFS四种特征选择方法进行对比实验.实验结果表明,就评价指标F1值而言,FSPC方法的性能优于所对比的方法.
- 杨凤芹樊娜孙红光孙红光彭杨
- 关键词：文本分类
- 基于类空间密度的文本分类特征加权算法被引量：3
- 2017年
- 特征加权是一种依据特征在分类中起到的作用为特征赋予相应权重的过程,是为了提高分类性能而为特征标记权重的策略。基于类空间密度提出了两个新的特征加权算法:tf*ICSDF和ICSDF-based。实验中,在RCV1-4和20 Newsgroups数据集上,采用支持向量机分类器将提出的方法进行了验证。实验结果显示,该方法相比传统的特征加权方法(prob-based、tf*icf和icf-based)可以有效地提升文本分类性能。
- 贾隆嘉孙铁利杨凤芹孙红光
- 关键词：特征加权文本分类
