刘成林
- 作品数：11 被引量：230H指数：6
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金国家基础科学人才培养基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学医药卫生更多>>
- 类脑智能研究现状与发展思考被引量：24
- 2016年
- 近年来人工智能研究的许多重要进展反映了一个趋势:来自脑科学的启发,即使是局部的借鉴都能够有效地提升现有人工智能模型与系统的智能水平。然而,想要真正逼近乃至超越人类水平的人工智能,还需要对脑信息处理机制更为深入的研究和借鉴。类脑智能研究的目标就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制,实现机制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。文章从受脑启发的新一代人工神经网络、基于记忆、注意和推理的认知功能模型、基于生物脉冲神经网络的多脑区协同认知计算模型等角度,并结合研究团队在类脑智能领域的研究进展,论述类脑智能的研究进展、发展方向和对未来发展的思考。
- 徐波刘成林曾毅
- 关键词：人工神经网络记忆脉冲神经网络
- 基于多通道分解与匹配的笔迹鉴别研究被引量：39
- 1997年
- 笔迹鉴别是通过分析手写字符的书写风格来判断书写人身份的一门技术．笔迹鉴别的关键步骤是提取反映书写风格的笔迹特征．笔迹特征包括笔划位置、方向、搭配关系等，它们可以通过图像多通道分解提取和表达出来．本文提出一种用于笔迹鉴别的二值图像多通道分解方法，利用字符的笔划方向性先进行方向分解，然后对每个方向的子图像进行频带分解．用分解后的采样信号值作为笔迹特征，用特征匹配方法进行书写人识别。
- 刘成林刘迎建戴汝为
- 关键词：笔迹鉴别模式识别
- 实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统的构建和测试被引量：17
- 2011年
- 针对双翅目实蝇科果实蝇属昆虫的自动识别,本文提出利用翅及中胸背板图像的局部二进制模式(local binary pattern,LBP)特征,采用Adaboost算法,设计和开发"实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统"(Automated Fruit fly Identification System-Bactrocera,AFIS-B)。该系统包括图像采集、图像裁剪、预处理、特征提取、分类器设计、识别和显示,共7个模块。研究结果表明:LBP特征可以有效鉴别实蝇科果实蝇属昆虫;在对实蝇科果实蝇属8个种的测试中,该系统表现出较高的准确性和稳定性,平均识别率可达80%以上。此外,还对果实蝇属昆虫翅膀及中胸背板图像在光照不均匀、姿态扭曲、样本受损及样本量大小等不同条件下的识别率进行了试验测试。结果表明,该系统对测试样本的光照不均匀、姿态扭曲和样本受损都表现出良好的鲁棒性,正确识别率与训练集样本各个种数量在一定条件下明显正相关,与训练集样本物种总量负相关。该项研究为实蝇科有害昆虫自动识别系统的构建及实际应用提供了理论、方法及基础数据的支撑,亦可为其他昆虫自动识别系统的研究和构建提供有益借鉴。
- 张蕾陈小琳侯新文刘成林樊利民汪兴鉴
- 关键词：实蝇科果实蝇属数字图像LBP特征ADABOOST算法自动识别系统
- 昆虫图像自动鉴别技术被引量：5
- 2008年
- 昆虫是地球上物种多样性最为丰富的生物类群,其物种鉴定任务复杂而艰巨,可靠的物种鉴定是开展昆虫学工作的重要基础之一。当前,国内外的人工昆虫物种鉴定能力均不能满足实际需求,因而人们开始不断探索利用计算机自动鉴定昆虫的原理和方法。目前,模式识别技术的迅猛发展已为昆虫图像的自动鉴定提供可能。文章概述昆虫图像自动鉴定技术研究的历史与现状,总结主要原理和方法,介绍工作流程,并展望发展前景。
- 陈小琳侯新文刘成林刘晓秋张知彬
- 关键词：昆虫图像模式识别
- 类脑智能研究的回顾与展望被引量：117
- 2016年
- 人工智能学科诞生以来,实现人类水平的智能系统便是本学科探索的长期目标.然而经历了近60年的发展,目前还没有任何一个通用智能系统能够接近人类水平:具有协同多种不同的认知能力;对复杂环境具备极强的自适应能力;对新事物、新环境具备自主学习的能力等.随着脑与神经科学、认知科学的发展,在不同尺度观测各种认知任务下脑神经网络的部分活动并获取相关数据已成为可能.因此,受脑工作机制启发,发展类脑智能成为近年来人工智能与计算科学领域研究的热点.类脑智能是以计算建模为手段,受脑神经机制和认知行为机制启发并通过软硬件协同实现的机器智能.类脑智能系统在信息处理机制上类脑,认知行为和智能水平上类人,目标是使机器实现各种人类具有的多种认知能力及其协同机制,最终达到或超越人类智能水平.文中将从脑科学、认知科学、人工智能研究交叉的视角回顾与类脑智能研究有关的历史、现状与研究焦点,并展望该研究领域的发展方向、可能的应用领域及其潜在的深远影响.
- 曾毅刘成林谭铁牛
- 关键词：人工智能智能机器人
- 基于索引的快速手写中文文档关键词检索被引量：2
- 2015年
- 手写文档检索很难同时保证较高的检索精度和速度.基于上述原因,文中提出快速手写中文文档关键词检索方法,大幅提高检索速度并保持检索精度.该方法基于文本行识别的候选切分-识别网格预先生成压缩的索引文件,然后在索引上快速检索关键词.在手写中文文档数据库CASIA-HWDB上的实验证明文中方法的有效性,该方法不但压缩索引大小,而且缩短词检索的耗时.
- 喻庚殷飞陈友斌刘成林
- 关键词：关键词检索索引压缩
- 基于统计部首模型的联机手写汉字识别方法被引量：2
- 2010年
- 利用汉字的部首层次结构有助于减小字符识别器的存储空间和提高泛化性、适应性,但部首分割一直是一个难点.提出一种新的基于部首的联机手写汉字识别方法,该方法把部首形状信息和几何信息集成到识别框架中,在组合搜索过程中利用字符-部首的层次结构字典引导部首的分割与识别,从而提高部首分割的准确率.为克服部首间的连笔,引入角点检测提取子笔划.部首识别采用统计分类器,模型参数通过自学习得到.在字符识别中,采用了2种不同的字典表示以及相应的不同搜索算法.该方法已用于左右与上下结构的字符集,实验结果表明了该方法的有效性.
- 马龙龙刘成林
- 关键词：联机手写汉字识别过分割路径搜索
- 手写字符串识别搜索算法被引量：2
- 2009年
- 字符串识别通过最优路径搜索得到字符切分和字符识别结果.本文将字符同步和时间同步两种搜索模式应用于手写字符串识别系统,比较两种模式下使用不同准则函数和搜索算法的系统性能.同时,提出一种改进的路径评价准则,在此准则下可用动态规划算法进行最优路径的搜索.在联机手写日文字符串识别中的实验结果表明,对于无词典驱动的字符串识别系统,时间同步搜索的效率高于字符同步搜索.利用本文所提出的路径评价准则,可得到与归一化准则相当的切分和识别准确率,但搜索时间大为减少.
- 于金伦周祥东刘成林
- 关键词：动态规划
- 自然场景图像与合成图像的快速分类被引量：2
- 2017年
- 目的随着现代通信和传感技术的快速发展,互联网上多媒体数据日益增长,既为人们生活提供了便利,又给信息有效利用提出了挑战。为充分挖掘网络图像中蕴含的丰富信息,同时考虑到网络中图像类型的多样性,以及不同类型的图像需要不同的处理方法,本文针对当今互联网中两种主要的图像类型:自然场景图像与合成图像,设计层次化的快速分类算法。方法该算法包括两层,第1层利用两类图像在颜色,饱和度以及边缘对比度上表现出来的差异性提取全局特征,并结合支持向量机(SVM)进行初步分类,第1层分类结果中低置信度的图像会被送到第2层中。在第2层中,系统基于词袋模型(bag-of-words)对图像不同类型的局部区域的纹理信息进行编码得到局部特征并结合第2个SVM分类器完成最终分类。针对层次化分类框架,文中还提出两种策略对两个分类器进行融合,分别为分类器结果融合与全局+局部特征融合。为测试算法的实用性,同时收集并发布了一个包含超过30 000幅图像的数据库。结果本文设计的全局与局部特征对两类图像具有较强的判别性。在单核Intel Xeon(R)(2.50 GHz)CPU上,分类精度可达到98.26%,分类速度超过40帧/s。另外通过与基于卷积神经网络的方法进行对比实验可发现,本文提出的算法在性能上与浅层网络相当,但消耗更少的计算资源。结论本文基于自然场景图像与合成图像在颜色、饱和度、边缘对比度以及局部纹理上的差异,设计并提取快速有效的全局与局部特征,并结合层次化的分类框架,完成对两类图像的快速分类任务,该算法兼顾分类精度与分类速度,可应用于对实时性要求较高的图像检索与数据信息挖掘等实际项目中。
- 刘国帅仲伟峰殷飞刘成林
- 关键词：特征提取
- 联机手写维吾尔文字母识别方法被引量：7
- 2012年
- 通过分析维吾尔文字母自身的结构和书写特点,提出一种联机手写维吾尔文字母识别方案,并选择在手写汉字识别技术中所提出来的归一化、特征提取及常用的分类方法,从中找出最佳的技术选择.在实验对比中,采用8种不同的归一化预处理方法,基于坐标归一化的特征提取(NCFE)方法,以及改进的二次分类函数(MQDF)、判别学习型二次判别函数(DLQDF)、学习矢量量化(LVQ)、支持向量机(SVM)4种分类器.同时,再考虑字符在文档中的空间几何特征,进一步提高识别性能.在128个维吾尔文字母类别、38400个测试样本的实验中,正确识别率最高达89.08%,为进一步研究面向维吾尔文字母特性的识别技术奠定重要基础.
- 玛依热.依布拉音张恒刘成林艾斯卡尔艾木都拉
- 关键词：联机手写识别归一化特征提取分类器
