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基于相似度驱动的线性哈希模型参数再优化方法

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软件学报 2020年第4期31卷 1039-1050页

作者：聂秀山刘兴波袭肖明尹义龙山东建筑大学计算机科学与技术学院山东济南250101 山东大学计算机科学与技术学院山东青岛266237 山东大学软件学院山东济南250100

哈希学习通过设计和优化目标函数,并结合数据分布,学习得到样本的哈希码表示.在现有哈希学习模型中,线性模型因其高效、便捷的特性得到广泛应用.针对线性模型在哈希学习中的参数优化问题,提出一种基于相似度驱动的线性哈希模型参数再优... 详细信息

哈希学习通过设计和优化目标函数,并结合数据分布,学习得到样本的哈希码表示.在现有哈希学习模型中,线性模型因其高效、便捷的特性得到广泛应用.针对线性模型在哈希学习中的参数优化问题,提出一种基于相似度驱动的线性哈希模型参数再优化方法.该方法可以在不改变现有模型各组成部分的前提下,实现模型参数的再优化,提升模型检索性能.该方法首先通过运行现有哈希算法多次,获得训练集的多个哈希码矩阵,然后基于相似度保持度量标准和融合准则对多个哈希码矩阵进行优化选择,获得训练集的优化哈希矩阵,最后利用该优化哈希矩阵对原模型的参数进行再优化,进而获得更优的哈希学习算法.实验结果表明,该方法对不同的哈希学习算法性能都有较为显著的提升.

关键词：内容检索哈希学习线性模型参数优化相似度驱动

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基于分布先验的半监督FCM的肺结节分类

智能系统学报 2017年第5期12卷 729-734页

作者：姜婷袭肖明岳厚光山东财经大学计算机科学与技术学院山东济南250014

肺结节的良恶性分类对于肺癌的早期发现及诊断具有重要意义。然而实际应用中,标记的图像数量较少,且获取标记将耗费大量的人力,在这种情况下,使用半监督学习算法是有效提高分类性能的一个思路。作为一种经典的半监督学习算法,传统的半监... 详细信息

肺结节的良恶性分类对于肺癌的早期发现及诊断具有重要意义。然而实际应用中,标记的图像数量较少,且获取标记将耗费大量的人力,在这种情况下,使用半监督学习算法是有效提高分类性能的一个思路。作为一种经典的半监督学习算法,传统的半监督FCM在未标记样本与标记样本分布不平衡情况下不能充分利用标记信息。针对此问题,本文提出了一种基于分布先验的半监督FCM算法。首先计算样本的先验分布概率,基于获得的先验概率,给样本赋予权重,并将其融入到半监督FCM聚类中,从而强化少量的标记样本在聚类过程中的指导作用。文中在LIDC数据库上进行了相应的实验,实验结果证明,相比较传统的半监督FCM算法,提出的算法能够取得更好的肺结节分类性能。

关键词：肺结节分类半监督FCM 先验分布信息图像处理 LIDC数据库

基于灰度不均匀矫正和SIFT的手指静脉识别方法

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南京大学学报（自然科学版） 2018年第1期54卷 1-10页

作者：孟宪静袭肖明杨璐尹义龙山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 山东大学计算机科学与技术学院济南250101

基于手指静脉的身份识别以其方便性和安全性奠定了其在生物特征识别中的优势地位.在手指静脉识别方法中,尺度不变性特征(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)虽然普遍被认为效果不佳,但鉴于SIFT在自然图像中取得的良好效果,在分析... 详细信息

基于手指静脉的身份识别以其方便性和安全性奠定了其在生物特征识别中的优势地位.在手指静脉识别方法中,尺度不变性特征(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)虽然普遍被认为效果不佳,但鉴于SIFT在自然图像中取得的良好效果,在分析了手指静脉图像的质量和结构特点之后,设计了一种基于灰度不均匀矫正和SIFT的手指静脉识别方法.首先,根据手指静脉图像对比度低、模糊等特点,利用灰度不均匀矫正增强图像细节;其次,考虑到在尺度不变性特征的匹配过程中,相似特征点的存在也会影响手指静脉识别的性能;第三,在匹配的过程中,还考虑了潜在的特征匹配点.基于灰度不均匀矫正和潜在特征匹配点的手指静脉识别方法取得了良好的识别效果,在香港理工大学手指静脉库(PolyU Finger Vein Database)上六折交叉验证的等错误率(Equal Error Rate,EER)从0.0358降低到了0.0006,表明了方法的有效性.

关键词：手指静脉识别尺度不变性特征潜在特征匹配点灰度不均匀矫正

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阿尔兹海默病的智能诊断方法

山东大学学报(医学版) 2020年第8期58卷 14-21页

作者：尹义龙袭肖明孟宪静山东大学软件学院机器学习与数据挖掘实验室山东建筑大学计算机科学与技术学院山东财经大学计算机科学与技术学院

随着人口老龄化的日渐严重,阿尔兹海默病(AD)的相关研究已成为重要的公共卫生课题。然而,目前尚无药物能够治愈AD,早发现、早治疗有助于延缓该疾病的发展。在众多的AD辅助诊断工具中,神经影像对于AD的早期诊断具有重要作用,已成为一个... 详细信息

随着人口老龄化的日渐严重,阿尔兹海默病(AD)的相关研究已成为重要的公共卫生课题。然而,目前尚无药物能够治愈AD,早发现、早治疗有助于延缓该疾病的发展。在众多的AD辅助诊断工具中,神经影像对于AD的早期诊断具有重要作用,已成为一个热门的研究课题。对基于神经影像的AD智能诊断方法进行综述,从基于单模态影像的智能AD诊断和多模态融合的智能AD诊断两方面对现有方法进行了分析,并对未来的研究方向进行了展望,有利于为AD的诊断提供新观点和新思路。

关键词：阿尔兹海默病神经影像智能诊断

基于层次化双重注意力网络的乳腺多模态图像分类

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山东大学学报（工学版） 2022年第3期52卷 34-41页

作者：杨霄袭肖明李维翠杨璐山东建筑大学计算机科学与技术学院山东济南250101 山东省科学技术情报研究院山东济南250101

为解决现有多模态图像融合方法忽略临床先验知识的利用,且多模态之间的信息交互不充分等问题,提出基于层次化双重注意力网络的乳腺多模态图像分类方法,引入新的先验学习模块,有效挖掘和利用临床先验,提升单模态特征的区分性。设计层次... 详细信息

为解决现有多模态图像融合方法忽略临床先验知识的利用,且多模态之间的信息交互不充分等问题,提出基于层次化双重注意力网络的乳腺多模态图像分类方法,引入新的先验学习模块,有效挖掘和利用临床先验,提升单模态特征的区分性。设计层次化的双重注意力模块,利用注意力机制同时增强全局模态间通道特征和局部模态内特征的区分性信息,增强模态间的信息交互,进一步提升多模态融合的分类性能。试验结果表明,与其他方法对比,提出的模型能够取得更好的性能,在受试者工作特征曲线下面积、准确性、特异性和灵敏度分别达到为82.5%、83.3%、80.0%和85.0%。结果证明建立层次化双重注意力网络预测乳腺肿瘤良恶性可行。

关键词：乳腺肿瘤多模态融合先验知识层次化双重注意力网络深度学习

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基于最佳局部差值编码位的手指静脉识别

模式识别与人工智能 2017年第9期30卷 850-858页

作者：袭肖明尹义龙张梦羽杨璐孟宪静杜亨方山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 山东财经大学山东省数字媒体重点实验室济南250014 山东大学计算机科学与技术学院济南250101

针对手指静脉识别技术中现有编码特征局部细节信息和区分性信息利用不充分的问题,文中提出基于最佳局部差值编码位(BLDCB)的手指静脉识别方法.设计局部差值编码提取方法获取图像的编码特征,提出基于相关性和散度的最佳位挖掘方法.引入... 详细信息

针对手指静脉识别技术中现有编码特征局部细节信息和区分性信息利用不充分的问题,文中提出基于最佳局部差值编码位(BLDCB)的手指静脉识别方法.设计局部差值编码提取方法获取图像的编码特征,提出基于相关性和散度的最佳位挖掘方法.引入条件概率计算编码位与目标的相关性,挖掘鲁棒位.计算鲁棒位之间的类间散度,获取具有区分性的鲁棒位,作为最佳位.在公开的Ploy U手指静脉数据库和MLA手指静脉数据库上的实验验证文中方法可以进一步提高身份验证的精度和速度.

关键词：手指静脉识别局部差值编码最佳局部差值编码位(BLDCB)

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融合局部特征和全局特征的手指静脉识别方法

计算机工程与应用 2012年第14期48卷 158-162页

作者：杨颖尹义龙杨公平袭肖明阜阳师范学院计算机与信息学院安徽阜阳236037 山东大学计算机科学与技术学院济南250101

手指静脉识别是利用人体手指静脉结构的唯一性实现个体身份认证,具有高度安全和使用便捷等优点。为了进一步提高手指静脉识别系统的性能,提出了一种融合局部特征和全局特征的手指静脉识别方法。应用局部二元模式方法提取手指静脉局部特... 详细信息

手指静脉识别是利用人体手指静脉结构的唯一性实现个体身份认证,具有高度安全和使用便捷等优点。为了进一步提高手指静脉识别系统的性能,提出了一种融合局部特征和全局特征的手指静脉识别方法。应用局部二元模式方法提取手指静脉局部特征,利用海明距离计算匹配得分;应用双向两维主成分分析方法提取手指静脉全局特征,利用欧式距离计算匹配得分;在得分级上融合二者的匹配得分以产生识别结果。实验结果表明,局部特征与全局特征具有较好的互补性,有效地提高了识别精度。

关键词：手指静脉识别局部特征全局特征得分融合

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基于随机游走路径的自监督图拓扑不平衡学习

计算机研究与发展 2024年

作者：秦者云卢宪凯袭肖明任春晓聂秀山尹义龙山东大学软件学院山东建筑大学计算机科学与技术学院山东省国际人才交流服务中心

图拓扑不平衡问题，由于节点在拓扑空间中的不均匀和不对称分布，对图神经网络性能产生了严重的负面影响.当前的研究主要侧重于标记节点，而对无标记节点的关注较少.为应对这一挑战，提出了一种基于随机游走路径的自监督学习方法，旨在... 详细信息

图拓扑不平衡问题，由于节点在拓扑空间中的不均匀和不对称分布，对图神经网络性能产生了严重的负面影响.当前的研究主要侧重于标记节点，而对无标记节点的关注较少.为应对这一挑战，提出了一种基于随机游走路径的自监督学习方法，旨在解决拓扑不平衡问题带来的同质性假设限制、拓扑距离衰减以及注释衰减等难题.该方法引入了多跳路径的子图邻域概念，以更全面地捕捉节点之间的关系和局部特征.首先，通过路径间聚合策略，学习多跳路径中的同质和异质特征，从而不仅保留了节点的原始属性，还维护了它们在随机游走序列中的初始结构连接.此外，结合了基于多条路径的子图采样和子图生成策略以及结构化的对比损失，最大化了同一节点局部子图的内在特征，从而增强了图表示的表达能力.经过实验验证，该方法在多种不平衡场景下都表现出了出色的有效性和泛化性能.这一研究为解决图拓扑不平衡问题提供了新的方法和视角.

关键词：图拓扑不平衡自监督图表示学习随机行走路径同质性假设拓扑距离衰减

面向多层次培养目标的人工智能专业课程思政建设研究

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电脑知识与技术 2021年第25期17卷 231-232页

作者：袁艺聂秀山袭肖明山东财经大学计算机科学与技术学院山东济南250014 山东建筑大学计算机科学与技术学院山东济南250101

对于人工智能这类新兴专业的课程思政建设方式需进行深入研究。为此,将专业培养目标分解为三个层次:知识传授;专业能力培养;自我提升能力培养,然后以思维方法训练为核心建立了课程思政建设方式,具体给出了思维训练的基本实施方式和主要... 详细信息

对于人工智能这类新兴专业的课程思政建设方式需进行深入研究。为此,将专业培养目标分解为三个层次:知识传授;专业能力培养;自我提升能力培养,然后以思维方法训练为核心建立了课程思政建设方式,具体给出了思维训练的基本实施方式和主要实施方式,并以“智能建筑设计与建造导论”课程为例进行了实施要点说明。研究表明:新方式可实现专业知识与思政元素的有机结合,促进学生全面提升自身综合素质。

关键词：人工智能课程思政思维