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宣士斌: 作品数：80 被引量：160H指数：7; 供职机构：广西民族大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金广西民族大学研究生教育创新计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学电子电信更多>>

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基于二维直方图的快速FCM图像分割被引量：3: 2010年; 模糊聚类方法广泛应用于图像分割,目前最常用的算法是将空间邻域信息作为惩罚函数用以修改聚类目标函数,虽然它有效提高了算法的抗噪性,但当数据样本大时,运算速度较慢.为解决此问题,一种利用原图像及其平滑图像的二维统计信息将图像从像素空间映射到二维直方图特征空间的方法被提出,对标准测试图像和真实脑部CT图像的实验表明,该算法在不影响分割效果的前提下快速地对含噪图像进行分割,有效提高了运算效率.; 孙莉莉宣士斌韦金汝张晶晶; 关键词：图像分割模糊C均值聚类空间邻域二维直方图

融合小波变换和编解码注意力的异常检测被引量：1: 2023年; 针对视频异常检测中对正常视频预测不准确、学习正常特征的能力欠佳的问题,提出融合小波变换和编解码注意力的异常检测模型。模型中引入多级离散小波变换,设计了一种离散小波变换融合模块,将由视频帧分解得到的多个子带图拼接,传入深度可分离卷积,再与编码器特征融合,以弥补下采样过程中丢失的高频细节信息;构建了一种编解码注意力模块,通过对编码器特征图进行高斯差分操作,然后分别沿水平和垂直方向获取注意力权重,再根据权重聚合编码器特征,最后关联解码器特征,增强网络对正常事件的学习。在Ped1、Ped2、Avenue数据集上的实验表明,所提模型的AUC分别提升了3.2%、3.1%、2.0%,能有效提高检测异常的能力。; 王婷宣士斌周建亭

基于记忆单元与多尺度结构相似性的异常检测: 2023年; 针对基于记忆单元的自编码器模型(Dynamic Prototype Unit Model,DPU)在检测视频异常时没有充分利用多层次特征、未考虑异常与正常事件间的结构性差异的问题,提出融合多尺度记忆模块和多尺度结构相似性的异常检测模型.新模型构建了多尺度记忆模块(Multi Scale Memory Module),利用不同尺度空间的记忆单元对编码层特征进行编码,并将编码结果与解码层特征拼接,既能保留网络的浅层细节信息,又能促进正常模式的多样性.为了约束对正常事件中结构信息的学习,组合多尺度结构相似性(Multi Scale Structure Similarity Index,MS-SSIM)误差与误差作为目标函数,使预测视频中的事件结构更接近正常事件,提高视频中异常事件的预测误差.在标准数据集UCSD Ped1、UCSD Ped2和Avenue数据集上的实验结果表明,提出模型的帧级AUC比原模型分别提高了0.8%、3.4%和1.0%,帧率达到142.9 fps.; 王婷宣士斌付孟丹周建亭

基于多头类特定残差注意力和图卷积的多标签图像分类算法: 2023年; 针对ML-GCN中全局最大池化所获得的图像特征对特定类别在不同图像区域上缺乏针对性和丢失图像局部特征信息的问题,提出了类特定残差注意力(CSRA)模块.该模块可以有效捕获不同类别对象所占据的不同空间区域.此外,将提出的类特定残差注意力与图卷积神经网络相结合,提出了基于多头类特定残差注意力与图卷积的多标签图像分类算法(ML-CSRA).首先利用卷积神经网络提取通用的图像特征图,之后将提出的类特定残差注意力扩展为多头形式,并将其应用于通过卷积神经网络提取到的通用图像特征图,提取各个区域对应不同类别的特征.最后将图卷积神经网络提取的标签相关特征与多头类特定残差注意力提取的图像特征结合,得到最后的多标签图像分类结果.在MS-COCO 2014和VOC-2007数据集上的实验结果表明提出算法在所有评估指标上都优于目前已有算法.; 龚亮威宣士斌李培杰李然

基于交叉注意力Transformer的人体姿态估计方法被引量：1: 2023年; 现有用于人体姿态估计的深度卷积网络方法大多采用堆叠Transformer编码器技术,未充分考虑低分辨率全局语义信息,存在模型学习困难、推理成本高等问题。提出基于交叉注意力的Transformer多尺度表征学习方法。利用深度卷积网络获取不同分辨率特征图,将特征图转变为多尺度视觉标记,并且预估关键点在标记空间中的分布提高模型的收敛速度。为增强低分辨率全局语义的可识别性,提出多尺度交叉注意力模块,该模块通过对不同分辨率特征标记之间的多次交互,以及对关键点标记采取移动关键点策略,实现减少关键点标记冗余和交叉融合操作次数,交叉注意力融合模块从特征标记中抽取的不同尺度特征信息形成关键点标记,有助于降低上采样融合的不准确性。在多项基准数据集上的实验结果表明,与当前最先进的TokenPose方法相比,该方法能有效促进Transformer编码器对关键点之间关联关系的学习,在不降低性能的前提下计算代价下降11.8%。; 王款宣士斌何雪东李紫薇李嘉祥

基于莱维飞行的自适应乌鸦搜索算法: 2023年; 针对乌鸦搜索算法易陷入局部最优和位置更新策略具有盲目性的不足,提出一种基于莱维飞行(levy flight)的自适应乌鸦搜索算法,对标准乌鸦搜索算法的感知概率和飞行距离进行动态调整,对乌鸦个体在第二种情况下的位置更新策略进行优化.所提算法引入莱维飞行、经验因子和自适应调整参数机制,动态增加算法前期的全局搜索能力和后期的局部寻优能力.在算法个体发现自己被其他个体跟踪的情况下,采取经验因子和莱维飞行相结合的更新策略来引导其他个体,增强算法个体位置更新的效率,避免个体在最优解附近来回振荡,使得算法快速准确的到达极值点,有效弥补了原始乌鸦搜索算法位置更新的盲目性和收敛速度较慢的不足.通过和其他新型智能优化算法在8个基准测试函数和1个工程应用问题的实验对比,来检验算法的有效性.仿真结果表明,所提算法的寻优平均结果、标准差、收敛性和鲁棒性均优于其他算法,有效避免了位置更新的盲目性,增强了算法的性能效率.; 吴宇昂李永胜宣士斌代敏君苏伊琳; 关键词：自适应步长

学习几何结构特征的真实点云场景语义分割被引量：1: 2023年; 有效获取点云数据在空间上的结构性特征是点云语义分割的关键。针对以往方法没有很好综合利用全局和局部特征问题,提出一种新的空间结构特征——点的盒子特征用于语义分割,设计一种编码‑解码结构的网络框架,下采样过程中使用几何结构特征模块学习点云的全局空间特征和局部邻域特征,上采样过程中按分辨率逐级恢复成完整尺寸特征图进行语义分割。其中,几何结构特征模块包含两个子模块,一个是全局特征模块,该模块学习点的“盒子(box)”特征以表现点云在采样空间内概括的粗糙几何特征;另一个是局部特征模块,该模块使用特征提取——注意力机制结构表现点云在局部邻域内精确的细粒度几何特征。在公开数据集S3DIS、Semantic3D上进行了实验并与其他方法比较,实验结果表明mIoU均领先目前大部分主流的方法,部分细则类IoU取得最高。; 李嘉祥宣士斌刘丽霞王款; 关键词：点云人工智能

改进人口迁移算法用于QoS路由优化被引量：2: 2010年; 研究了带宽、时延等QoS路由问题,针对原人口迁移算法易收敛于局部最优且计算量大,计算时间长的特点,提出了一种改进的人口迁移算法(modified Population Migration Algorithm),并将其应用于QoS路由选择优化问题。算法采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,目的是在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用网络资源,降低网络拥塞。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的。; 廉侃超宣士斌李永胜古明家; 关键词：QOS路由选择

基于网络教育的语言实验室开放的设想被引量：6: 2007年; 分析了语言实验室的使用现状,提出了建设基于网络教育的语言实验室开放的优点;探讨了如何建设开放的基于网络教育的语言实验室,并对实验室开放后的绩效进行了分析。; 蒋珍莲宣士斌; 关键词：网络教育语言实验室

低秩矩阵在CT图像重建中的应用被引量：1: 2016年; CT图像重建是医学影像学的重要研究课题,但由于噪声对医学CT图像的影响比较大,为了在不牺牲图像精度和空间分辨率的情况下,重建出噪声含量最低的图像,就要选择合适的去噪方法对图像进行预处理.针对于此,笔者提出一种新的CT图像重建算法,重建过程分成两个步骤:首先用低秩矩阵加权核范数最小化(WNNM)进行图像去噪,再用低秩矩阵分解(LRMD)更新CT图像.实验结果表明,提出的方法具有较强的细节保持能力,低秩矩阵的特性简化计算过程,降低算法复杂度,同时保证了重建图像的去噪效果.; 马海英宣士斌向顺灵; 关键词：CT图像重建

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