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基于改进的YOLOv5网络的舌象检测算法

计算机技术与发展 2024年第2期34卷 156-162页

作者：张杨辛国江王鑫朱磊湖南中医药大学信息与工程学院湖南长沙410208

针对目前舌象检测模型在自然状态下对舌象检测存在的误检和漏检的问题,以收集的舌象为研究对象,提出了一种基于YOLOv5的自然状态下的舌象检测算法。首先,将原有的SiLU激活函数替换为ReLu激活函数,减少指数运算,加速舌象检测网络收敛;然... 详细信息

针对目前舌象检测模型在自然状态下对舌象检测存在的误检和漏检的问题,以收集的舌象为研究对象,提出了一种基于YOLOv5的自然状态下的舌象检测算法。首先,将原有的SiLU激活函数替换为ReLu激活函数,减少指数运算,加速舌象检测网络收敛;然后,利用Ghost轻量化模块技术,大幅降低舌象检测网络的参数量;最后,将SimAm注意力机制融入特征提取网络获取舌象特征,从多维度融合舌象特征,降低自然环境对舌象特征提取的影响。得到一个轻量化的舌象检测模型,在自制的数据集上分析可知:轻量化检测模型参数量达到7.8 MB,检测的精度达到96.6%,同时每秒处理帧数高达86帧,更适合自然状态下舌象的采集工作。实验结果表明,改进的舌象检测网络在自制舌象数据集上,相比于其它常用检测算法,性能指标上均有不同程度提升,对舌象的检测效果更好。

关键词：舌象检测 YOLOv5 ReLu激活函数轻量化 SimAm注意力机制

预选策略和重建误差优化的运动捕获数据关键帧提取

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计算机辅助设计与图形学学报 2012年第11期24卷 1485-1492页

作者：蔡美玲邹北骥辛国江中南大学信息科学与工程学院长沙410083 湖南涉外经济学院计算机科学与技术学院长沙410083

为了从运动捕获数据中提取关键帧来进行人体动画创作,提出一种以重建误差或压缩率为目标的运动捕获数据关键帧提取方法.该方法将关键帧提取划分为帧预选和基于重建误差优化的精选2个阶段,在第一阶段,对原始动作序列筛选边界姿势作为候... 详细信息

为了从运动捕获数据中提取关键帧来进行人体动画创作,提出一种以重建误差或压缩率为目标的运动捕获数据关键帧提取方法.该方法将关键帧提取划分为帧预选和基于重建误差优化的精选2个阶段,在第一阶段,对原始动作序列筛选边界姿势作为候选关键帧,使最终关键帧序列具有较强运动类型描述能力;在第二阶段,定义帧消减误差作为关键帧重要性的度量标准,并定义最大重建误差作为关键帧提取过程中的优化目标,同时考虑压缩率目标,精选候选帧获得满足指定重建误差或压缩率要求的最终关键帧集合.实验结果表明,文中方法具有良好的数据压缩效果,能满足实时压缩的需要.

关键词：运动捕获数据关键帧重建误差消减误差

Deep learning-based recognition of stained tongue coating images

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Digital Chinese Medicine 2024年第2期7卷 129-136页

作者： ZHONG Liqin XIN Guojiang PENG Qinghua CUI Ji ZHU Lei LIANG Hao Institute of Traditional Chinese Medicine Diagnostics Hunan University of Chinese MedicineChangshaHunan 410208China Hunan Provincial Key Laboratory of Diagnostic Research in Chinese Medicine Hunan University of Chinese MedicineChangshaHunan 410208China School of Information Science and Engineering Hunan University of Chinese MedicineChangshaHunan 410208China School of Basic Medicine Shanghai University of Traditional Chinese MedicineShanghai 201203China

Objective To build a dataset encompassing a large number of stained tongue coating images and process it using deep learning to automatically recognize stained tongue coating *** A total of 1001 images of stained tongue coating from healthy students at Hunan University of Chinese Medicine and 1007 images of pathological(non-stained)tongue coat-ing from hospitalized patients at The First Hospital of Hunan University of Chinese Medicine withlungcancer;diabetes;***-zed into the training;validation;and testing datasets in a 7:2:1 ratio.A deep learning model was constructed using the ResNet50 for recognizing stained tongue coating in the training and validation *** training period was 90 *** model’s performance was evaluated by its accuracy;loss curve;recall;F1 score;confusion matrix;receiver operating characteristic(ROC)curve;and precision-recall(PR)curve in the tasks of predicting stained tongue coating images in the testing *** accuracy of the deep learning model was compared with that of attending physicians of traditional Chinese medicine(TCM).Results The training results showed that after 90 epochs;the model presented an excellent classification *** loss curve and accuracy were stable;showing no signs of *** model achieved an accuracy;recall;and F1 score of 92%;91%;and 92%;*** confusion matrix revealed an accuracy of 92%for the model and 69%for TCM *** areas under the ROC and PR curves were 0.97 and 0.95;*** The deep learning model constructed using ResNet50 can effectively recognize stained coating images with greater accuracy than visual inspection of TCM *** model has the potential to assist doctors in identifying false tongue coating and prevent-ing misdiagnosis.

关键词： Deep learning Tongue coating Stained coating Image recognition Traditional Chinese medicine(TCM) Intelligent diagnosis

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基于视频的运动物体检测与提取方法研究

基于视频的运动物体检测与提取方法研究

作者：辛国江湖南大学

学位级别：硕士

随着高科技的发展,智能监控系统的应用越来越广泛。运动物体视觉分析作为智能监控中的一项核心技术,它包括运动物体检测与提取、物体分类、事件检测、行为识别和分析等,而运动物体检测与提取又是其中的基础和关键。在运动物体检测与提取... 详细信息

随着高科技的发展,智能监控系统的应用越来越广泛。运动物体视觉分析作为智能监控中的一项核心技术,它包括运动物体检测与提取、物体分类、事件检测、行为识别和分析等,而运动物体检测与提取又是其中的基础和关键。在运动物体检测与提取中,阴影的存在会导致物体的错误分类或者使不同物体相互融合,为后续的高级处理带来错误的结果,导致不能够很好的跟踪物体以及对物体的行为进行理解和描述。本文在总结和分析了国内外相关研究工作的基础上,针对运动物体检测与提取中如何检测与提取前景区域以及如何检测与去除阴影的问题开展研究,其主要研究内容和成果如下:1.采用背景减除法提取前景区域,利用混合高斯模型进行背景建模,建模过程中,引入了改进的K-均值算法,加快了背景建模的速度,提高了背景建模的质量;2.在背景更新的过程中,采用了基于统计平均的更新算法,相对于传统的背景更新方法,提高了背景更新的速度;3.针对运动物体阴影检测与去除中,基于高斯阴影模型的阴影检测方法在某些情况下对阴影检测不准确的问题,提出了一种基于体色向量匹配的阴影检测与去除算法。算法首先对提取出来的前景区域进行亮度测试,去除前景区域中像素亮度值高于对应背景区域的区域。接着计算前景中每个区域的方向角分割线,预判断每个区域中是否含有阴影区域,标记出含有阴影区域的区域,然后对有标记的区域计算其体色向量,和阴影数据库中的体色向量进行匹配运算,精确定位出阴影区域。实验结果表明,基于体色向量匹配的阴影检测与去除算法对各种场景下运动物体的阴影检测与去除具有很好的鲁棒性,能够提高阴影检测与去除的速度,克服了基于高斯阴影模型的阴影检测与去除方法在某些情况下对阴影检测不准确的问题。

关键词：阴影检测体色向量匹配混合高斯模型改进的K-均值算法基于统计平均的更新算法亮度测试方向角分割线

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基于移位变换的句子层自然语言信息隐藏算法

控制与决策 2009年第12期24卷 1861-1864页

作者：刘玉玲孙星明辛国江湖南大学计算机与通信学院长沙410082 湖南网络工程职业学院信息技术系长沙410002

针对现有的句子层自然语言信息隐藏方法存在的问题,提出一种基于句子层移位变换规则的中文自然语言信息隐藏算法.首先利用汉字数学表达式对中文文本信号数字化;然后通过句子的移位变换改变句子词序以嵌入秘密信息.实验结果和分析表明,... 详细信息

针对现有的句子层自然语言信息隐藏方法存在的问题,提出一种基于句子层移位变换规则的中文自然语言信息隐藏算法.首先利用汉字数学表达式对中文文本信号数字化;然后通过句子的移位变换改变句子词序以嵌入秘密信息.实验结果和分析表明,该算法实现简单、编码容量较大,同时秘密信息隐藏在自然语言文本句子层词序变换中,不改变文本语法、语义和风格,具有较好的隐蔽性.

关键词：信息隐藏自然语言移位变换文本数字化

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图像亮度特征对ROI提取的影响

中南大学学报（自然科学版） 2012年第1期43卷 208-214页

作者：陈再良邹北骥黄敏之沈海澜辛国江中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

提出一个基于改进的Itti-Koch模型的感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取算法,同时针对图像亮度特征对ROI提取的影响问题,从2个方面进行分析研究:一是根据不同亮度权重下提取的ROI,分析亮度特征对ROI提取的影响程度;二是对眼动数据... 详细信息

提出一个基于改进的Itti-Koch模型的感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取算法,同时针对图像亮度特征对ROI提取的影响问题,从2个方面进行分析研究:一是根据不同亮度权重下提取的ROI,分析亮度特征对ROI提取的影响程度;二是对眼动数据提取图像的ROI和基于改进的Itti-Koch模型提取的图像ROI进行区域评价,计算两者之间的点对点区域相似度和位置区域相似度。研究结果表明:当亮度特征和颜色特征同时影响图像ROI提取时,亮度特征所占权重不宜超过0.5。

关键词：亮度特征感兴趣区域眼动相似度

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一种基于PCNN的医学图像边缘提取方法

计算机应用研究 2010年第11期27卷 4389-4393页

作者：李建锋辛国江吉首大学数学与计算机科学学院湖南吉首416000 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度。目前脉冲耦合神经网络(pul... 详细信息

边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度。目前脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)是图像处理领域较为接近生物视觉进行图像处理的有力工具。改进基本的PCNN模型,提出了一种新的模拟生物视觉提取图像边缘的方法,该改进方法有效地利用了PCNN的特性。将该方法应用于医学图像的边缘提取,并与几种经典边缘检测算法、基本的PCNN方法进行比较,通过实验结果证明改进的方法提取的边缘更加完整、清晰,并且对椒盐噪声具有较强的抑制能力。

关键词：图像处理脉冲耦合神经网络边缘检测

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篇章层自然语言数字水印方法

计算机工程 2010年第12期36卷 28-29,32页

作者：刘玉玲辛国江湖南大学计算机与通信学院长沙410082 湖南网络工程职业学院信息技术系长沙410002

通过引入扩展频谱技术对水印信息进行编码,提出一种篇章层的自然语言数字水印方法。抽取文本中所有命名实体构成一个向量空间,根据密钥选择一个子空间用于嵌入信息,通过指代消解技术修改子空间内命名实体的个数实现信息嵌入。通过比较... 详细信息

通过引入扩展频谱技术对水印信息进行编码,提出一种篇章层的自然语言数字水印方法。抽取文本中所有命名实体构成一个向量空间,根据密钥选择一个子空间用于嵌入信息,通过指代消解技术修改子空间内命名实体的个数实现信息嵌入。通过比较最终提取的信息向量与原始水印信息所生成的向量判断是否嵌入了水印信息。实验结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能抵抗一些常见的主动攻击。

关键词：数字水印篇章层扩展频谱命名实体指代消解

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基于脉冲耦合神经网络的点云曲面去噪

电子学报 2012年第11期40卷 2221-2225页

作者：邹北骥周浩宇辛国江谭光华陈再良中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082

提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的点云曲面去噪算法.该算法主要分为两步:噪声点定位和噪声点滤波.首先针对点云曲面构建一个PCNN神经网络,各个神经元的外部刺激值由邻近点的几何位置差异和法向差异构成,利用神经元输出的自适应点... 详细信息

提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的点云曲面去噪算法.该算法主要分为两步:噪声点定位和噪声点滤波.首先针对点云曲面构建一个PCNN神经网络,各个神经元的外部刺激值由邻近点的几何位置差异和法向差异构成,利用神经元输出的自适应点火捕获特性,实现了噪声点的定位;而后针对点云曲面中的噪声点,基于网格光顺中双边滤波的思想,实现噪声点的滤波,对于非噪声点,则保持原有的几何位置不变.实验结果表明,由于区分了噪声点和非噪声点,该算法较传统的点云曲面去噪算法能更加有效的去除噪声的同时并保持模型的几何特征.

关键词：点云曲面点云曲面去噪脉冲耦合神经网络双边滤波