邹柏贤
- 作品数：27 被引量：392H指数：9
- 供职机构：北京联合大学应用文理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理历史地理文化科学更多>>
- 感知技术在文化遗产研究中的应用与展望被引量：7
- 2017年
- 感知技术的发展为文化遗产的探测、保护、利用和传承带来了机遇和挑战。鉴于当前文化遗产研究中应用的感知技术的复杂性及多样性,本文对感知技术及其在文化遗产研究中的应用进行系统梳理。首先,对感知技术的概念进行总结,重点介绍在文化遗产研究中发挥重要作用的多源遥感平台、社交媒体、移动通讯、智能交通等多源传感器的特点,以及关键信息处理技术,包括数据挖掘和知识发现、可视化技术以及虚拟现实技术;其次,梳理了感知技术在物质文化遗产、非物质文化遗产以及群体对于文化遗产的体验和评价等方面的应用进展;最后,探讨了文化遗产研究中感知技术在数据精度、多源数据融合、信息处理等方面存在的问题,指出其数据共享化、平台网络化和应用社会化的发展趋势。
- 王娟孟斌张景秋李琛邹柏贤
- 关键词：感知技术文化遗产大数据信息处理
- Prewitt图像边缘检测方法的改进被引量：25
- 2013年
- 改进传统的边缘检测方法,有很大的发展潜力.结合形态学方法,对Prewitt图像边缘检测方法进行改进,经过实例验证,改进方法检测的边缘更清晰、线条更完整,抗噪声性能良好.
- 邹柏贤张然苗军
- 关键词：边缘检测PREWITT算子形态学
- 基于ELM算法的光纤振动信号识别研究被引量：7
- 2017年
- 光纤振动信号的信息提取与识别方法逐渐成为研究热点。对挖掘机挖掘、人工挖掘、汽车行走、人员行走和噪声这五种光纤振动信号的短时过零率和能量特征进行可视化分析,提出一种实验样本的选取方法;采用二分类任务决策树模型和ELM算法,根据事件的重要程度分四个阶段完成事件的识别。探讨ELM算法中各参数对实验结果的影响。通过实验证明,该方法提高了事件的正确识别率,大大缩短了模型训练时间。
- 邹柏贤苗军许少武逯燕玲
- 关键词：识别率
- 全球互联网最新发展状况和趋势分析
- 2005年
- 邹柏贤熊小明
- 关键词：全球互联网互联网用户普及率用户数
- 图像轮廓提取方法研究被引量：64
- 2008年
- 对现有的轮廓提取现状进行分析,把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类,并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望,提出神经动力学方法是轮廓提取方法的发展方向。
- 邹柏贤林京壤
- 关键词：图像处理神经动力学
- 光纤安防监测信号的特征提取与识别研究综述被引量：6
- 2019年
- 光纤安防监测系统信号的特征提取与识别方法是当前的研究热点。光纤振动信号的随机性、非平稳性,以及各种信号的相似性,导致信号的识别容易产生误报现象。识别入侵事件类型的关键是信号的特征提取和高效的识别方法。对光纤振动信号的各种特征提取方法和识别方法进行分析和比较,把特征提取方法分为基于小波分解的特征提取法、基于其他分解模型的特征提取方法和基于波形统计参数的特征提取法;把对光纤振动信号的识别方法分为经验阈值识别方法、支持向量机识别方法和神经网络识别方法,最后对特征提取方法和识别方法进行总结和展望。
- 邹柏贤苗军逯燕玲
- 关键词：入侵事件特征提取方法
- 一种检测网络异常的小波方法
- 2003年
- 提出一种基于小波分析与自回归模型的检测方法 ,并应用它来分析模拟实验环境中收集的时间序列 .实验结果表明该方法是可行与有效的 ,而且优于泛化似然比检验法 ( GLR)
- 郭永宁邹柏贤姚志强
- 关键词：网络异常网络检测小波方法小波分析自回归模型奇异点
- 一种服务器故障引起的MIB变量异常行为分析
- 本文介绍一种新的异常检测方法,选取适当的SNMP管理信息库变量,对一种服务器故障引起的有关变量进行检测,分析流量的异常特征,获得故障的模型;该检测方法有比阈值方法更强的检测功能.
- 邹柏贤
- 关键词：异常检测服务器故障网络流量流量管理
- 文献传递
- 基于主成分特征向量系数的交通标志识别方法研究
- 2017年
- 对交通标志的识别研究一直是模式识别领域的研究热点。提出一种利用主成分特征向量系数和最近邻分类识别交通标志的方法,经验证取得较好的识别效果;同时,还研究探讨了交通标志图像的分辨率大小、主成分特征个数对正确识别率的影响。该方法的特点是交通标志图像来自真实环境,减小了计算量。
- 邹柏贤苗军孟斌
- 一种图像形状的编码表达方法及其应用
- 2020年
- 针对一般卷积结构无法直接提取图像的高级语义特征的问题,提出了通过编码的方式获取形状这一图像全局结构特征的方法——形状编码。形状编码包含两个步骤:第一步是将原图像转换为由显著像素点和非显著像素点组成的二值特征图;第二步是基于二值特征图中显著点对的空间位置关系进行编码。编码的结果是表征原图像的形状特征的形状编码图,可用于替代原始图像送入卷积神经网络中作为学习对象。在形状编码方法的基础上提出了两种改进编码方法,分别是动态形状编码和分块形状编码。实验证明,同时将形状编码图和原始图像送入卷积神经网络进行学习,相比只使用原始图像时可以获得更高的识别准确率。
- 苗军许少武卿来云乔元华邹柏贤
- 关键词：卷积神经网络手写数字识别图像识别
