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基于LDA的类别约束字典学习的织物疵点图像分类方法

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软件工程与应用 2022年第2期11卷 223-234页

作者：王顺政陈影柔吕文涛郭庆陈亮亮王成群浙江理工大学信息学院浙江杭州浙江省技术创新服务中心浙江杭州浙江经贸职业技术学院应用工程系浙江杭州

在基于字典学习的织物疵点图像分类的过程中,由于复杂纹理的织物图像背景结构的复杂性、瑕疵信息的形态多样性、瑕疵信息的隐蔽性,导致基于字典学习的织物疵点分类方法存在不能有效提取织物疵点特征问题,为了解决该问题,本文提出一种针... 详细信息

在基于字典学习的织物疵点图像分类的过程中,由于复杂纹理的织物图像背景结构的复杂性、瑕疵信息的形态多样性、瑕疵信息的隐蔽性,导致基于字典学习的织物疵点分类方法存在不能有效提取织物疵点特征问题,为了解决该问题,本文提出一种针对织物疵点特征的基于LDA (线性判别分析)的类别约束字典学习分类方法。首先,重新构建稀疏表示模型,在抑制类内差异和类间模糊的面向判别性特征的字典学习优势上对稀疏系数进行线性判别约束,自适应获取织物图像的有效信息进行分析,使得字典学习中不同织物图像的稀疏系数具有更好的鉴别能力,获得具有织物判别特征的织物字典。然后,利用织物字典对测试样本进行稀疏表示得到的重构误差向量构建分类器进行分类。最后,在阿里云天池布匹疵点检测数据库、实时工厂收集的织物数据集以及本文课题组采集的少量疵点织物图像上验证本文方法的有效性。在不同的织物数据集实验结果表明,本文提取的织物特征字典分类效果更好。

关键词：字典学习疵点图像分类织物疵点特征线性判别分析类别约束

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基于肤色分割与改进VGG网络的手语识别

计算机系统应用 2020年第6期29卷 47-55页

作者：包嘉欣田秋红杨慧敏陈影柔浙江理工大学信息学院杭州310018

传统的手语识别仅仅依靠人工选取的底层特征完成识别,难以适应手语图像背景的多样性,本文提出了一种综合多要素的手语肤色分割与改进VGG网络的手语识别方法.对采集到的手语图像利用椭圆模型进行初步分割,根据最大连通域排除背景中的类... 详细信息

传统的手语识别仅仅依靠人工选取的底层特征完成识别,难以适应手语图像背景的多样性,本文提出了一种综合多要素的手语肤色分割与改进VGG网络的手语识别方法.对采集到的手语图像利用椭圆模型进行初步分割,根据最大连通域排除背景中的类肤色区域并用质心定位的方法去除手部区域以外的肤色区域,从而实现手语图像准确分割.在原有VGG网络的基础上减少卷积及全连接的层数对VGG网络进行改进,减少了所需的存储容量和参数数量.将分割后的手语灰度图像作为网络的输入,采用改进的VGG网络建立手语的识别模型.通过比较不同结构的网络模型对手语图像的识别率,表明改进的VGG网络能够有效进行特征学习,对手语图像的平均识别率都达到97%以上.

关键词：肤色分割手语识别 VGG 改进VGG网络识别模型

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基于计算机视觉的行人检测方法研究进展

浙江理工大学学报（自然科学版） 2023年第3期49卷 318-330页

作者：娄翔飞吕文涛叶冬郭庆鲁竞陈影柔浙江理工大学信息科学与工程学院杭州310018 浙江理工大学浙江省智能织物与柔性互联重点实验室杭州310018 浙江移动信息系统集成有限公司杭州311217 浙江省技术创新服务中心杭州310007

基于计算机视觉的行人检测方法可有效提高行人检测效率,已广泛应用于智慧城市、辅助驾驶等场景。文章对行人检测涉及的图像分割、特征提取、机器学习和分类与定位等方法进行了归纳,综述了各种方法的主要思想、适用性和局限性;同时介绍... 详细信息

基于计算机视觉的行人检测方法可有效提高行人检测效率,已广泛应用于智慧城市、辅助驾驶等场景。文章对行人检测涉及的图像分割、特征提取、机器学习和分类与定位等方法进行了归纳,综述了各种方法的主要思想、适用性和局限性;同时介绍了行人检测算法的评价指标,对算法性能进行了分析;最后总结了行人检测方法的研究进展,并对未来的发展方向进行了展望。计算机视觉作为目标检测中的一项重要技术,在行人检测领域仍有待发展,算法结构改进、分类器优化、复杂场景下的行人检测等是未来的研究重点。

关键词：计算机视觉行人检测图像分割特征提取机器学习分类与定位

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基于多特征加权融合的静态手势识别

计算机系统应用 2021年第2期30卷 20-27页

作者：陈影柔田秋红杨慧敏梁庆龙包嘉欣浙江理工大学信息学院杭州310018

针对人工提取特征的单一性及卷积神经网络提取特征的遗漏性问题,提出了一种基于多特征加权融合的静态手势识别方法.首先,提取分割后的手势图像的傅里叶和Hu矩等形状特征,将两者融合作为手势图像的局部特征;设计双通道卷积神经网络提取... 详细信息

针对人工提取特征的单一性及卷积神经网络提取特征的遗漏性问题,提出了一种基于多特征加权融合的静态手势识别方法.首先,提取分割后的手势图像的傅里叶和Hu矩等形状特征,将两者融合作为手势图像的局部特征;设计双通道卷积神经网络提取手势图像的深层次特征,采用主成分分析方法对提取的特征进行降维;然后,将提取的局部特征和深层次特征进行加权融合作为手势识别的有效特征描述;最后,使用Softmax分类器进行手势图像分类.实验结果验证了提出方法的有效性,在手势图像数据集上的识别准确率达到了99%以上.

关键词：手势识别多特征加权融合局部特征双通道深层次特征

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结合频域注意力和模态协同特征优化的跨模态行人重识别

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激光与光电子学进展 2025年

作者：谭台哲李梦柔杨卓龚智远广东工业大学计算机学院河源市湾区数字经济技术发展有限公司广东省人类运动表现科学重点实验室

现有的跨模态行人重识别方法侧重于将不同模态的特征直接嵌入到同一空间，以提取共享特征表示。但这种方法忽略了噪声的干扰和模态特定特征中对行人身份识别有价值的信息。为此，提出一种结合频域注意力和模态协同特征优化的跨模态行人... 详细信息

现有的跨模态行人重识别方法侧重于将不同模态的特征直接嵌入到同一空间，以提取共享特征表示。但这种方法忽略了噪声的干扰和模态特定特征中对行人身份识别有价值的信息。为此，提出一种结合频域注意力和模态协同特征优化的跨模态行人重识别网络，旨在不同模态空间中有效抑制噪声干扰，同时深入挖掘并利用模态特定特征中隐含的身份判别信息。首先，采用集成了频域注意力机制的双流网络，来有效过滤噪声并提取模态共享和特定特征。其次，对提取的模态特定特征进行净化和恢复处理，降低模态风格差异，同时提取并强化与模态无关的身份判别信息。此后，用这些隐含的判别信息来指导模态共享特征，以增强模型的识别能力。最后，引入方差聚合损失，以最小化增强后的模态共享特征之间的模态差异。大量实验结果表明，所提出的方法在三个公开数据集上均有显著的性能提升。特别是在SYSU-MM01数据集全局搜索模式下，Rank-1和mAP分别达到了82.14%和81.59%。

关键词：跨模态行人重识别模态特定特征跨模态差异频域注意力行人重识别

SNARE复合物在自噬及相关疾病中的研究进展

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中国病理生理杂志 2025年

作者：李彩银刘源郭柔佳卜晶晶闫向丽栗俞程河南中医药大学豫药全产业链研发河南省协同创新中心河南中医药大学中医药科学院河南省仲景方药现代研究重点实验室河南中医药大学药学院

自噬是真核生物中普遍存在的一种保守的生理现象，在饥饿或营养缺乏时通过降解细胞内的蛋白质和细胞器以促进细胞存活。自噬功能障碍与多种疾病密切相关。可溶性N-乙基马来酰亚胺敏感因子附着蛋白受体（soluble N-elthylmaleimide-sensi... 详细信息

自噬是真核生物中普遍存在的一种保守的生理现象，在饥饿或营养缺乏时通过降解细胞内的蛋白质和细胞器以促进细胞存活。自噬功能障碍与多种疾病密切相关。可溶性N-乙基马来酰亚胺敏感因子附着蛋白受体（soluble N-elthylmaleimide-sensitive factor attachment protein receptor, SNARE）复合物是一种介导膜融合的蛋白质，在自噬体和溶酶体的融合过程中发挥关键作用。SNARE复合物组装异常可引起自噬流阻滞，进而导致细胞功能紊乱和疾病的发生。本文对SNARE复合物在自噬过程的作用，以及在相关疾病中的最新研究进行总结，为以SNARE复合物为靶点研究自噬和疾病的机制提供参考。

关键词： SNARE复合物自噬自噬体溶酶体

基于马尔可夫链的COVID-19流行病患病区域变化趋势预测

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陕西科技大学学报 2025年第1期43卷 211-218页

作者：王鑫王令戈师鹏柔陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

在COVID-19疫情环境下,为精准预测不同症状状态的人群人数和区域级别的发展趋势,以SIR传染病模型为基础,基于马尔可夫链预测时空相关的特性,设计了感染人群状态与管控措施相关的K-SIRD传染病预测模型.根据COVID-19疫情人群之间传染性的... 详细信息

在COVID-19疫情环境下,为精准预测不同症状状态的人群人数和区域级别的发展趋势,以SIR传染病模型为基础,基于马尔可夫链预测时空相关的特性,设计了感染人群状态与管控措施相关的K-SIRD传染病预测模型.根据COVID-19疫情人群之间传染性的特征及受距离影响造成有效传染数R e的变化而导致不同的症状状态改变的转移规律,实时精准预测了不同状态的人员人数变化,并根据同一区域人群症状状态分布情况不同,针对不同级别的区域采用不同等级的管控措施.

关键词： K-SIRD模型 COVID-19 马尔可夫链有效繁殖数

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毛木耳种质资源表型性状遗传多样性分析及综合评价

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核农学报 2025年第2期39卷 233-243,I0005-I0007页

作者：曹雪莲陈影王迪唐杰谢丽源刘理旭四川省食用菌研究所/国家农业微生物新都观测实验站四川成都610066

为研究毛木耳种质资源表型性状变异分布和多样性特征,分析性状间关系,筛选毛木耳评价指标和性状优异的种质,本研究以我国56份毛木耳种质为材料,对其18个表型性状进行精准鉴定,采用Shannon-Weaver多样性指数、变异系数等进行表型性状遗... 详细信息

为研究毛木耳种质资源表型性状变异分布和多样性特征,分析性状间关系,筛选毛木耳评价指标和性状优异的种质,本研究以我国56份毛木耳种质为材料,对其18个表型性状进行精准鉴定,采用Shannon-Weaver多样性指数、变异系数等进行表型性状遗传多样性分析,综合运用相关性分析、聚类分析、主成分分析和逐步回归等方法对毛木耳种质进行综合评价。研究结果表明,毛木耳种质资源遗传多样性指数为0.090~1.978,数量性状变异范围为4.00%~40.39%。大部分表型性状间存在不同程度的相关性,性状信息重叠。经聚类分析,在遗传相似系数0.47处,可以划分为5个类群。主成分分析将18个表型性状转化为7个主成分/综合因子,累计贡献率为74.75%。56份种质的主成分综合得分(F值)范围为-3.91~2.21,将毛木耳种质资源划分为6个群组,部分群组与聚类分析的类群重合。基于F值筛选出5份表型性状优良的种质,可进一步发掘利用。结合逐步回归分析方法,经综合评估筛选出8个表型性状,可作为毛木耳的综合评价关键性指标,分别为菌丝体(栽培种)菌棒颜色变化、鲜耳片腹面主要颜色、鲜耳片背面颜色、干耳片腹面颜色、干耳片背面颜色、耳片质地、子实体成熟期和鲜耳片长度。本研究为毛木耳种质资源高效发掘利用和新品种选育提供了重要依据。

关键词：毛木耳种质资源表型性状遗传多样性综合评价

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指向创新思维的复习课困境、应然导向及优化策略

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中学教研（数学版） 2025年第1期 27-30页

作者：戚方柔杭州市西溪实验学校浙江杭州310030

创新思维是数学创新人才培养的关键因素,当前复习课存在“知识结构化趋于单一,课堂模式化趋于灌输,解题机械化趋于主导”的困境.文章以“流畅性、灵活性、新颖性、精致性”的创新思维特征为导向,提出复习课的优化策略:基于系统性指向思... 详细信息

创新思维是数学创新人才培养的关键因素,当前复习课存在“知识结构化趋于单一,课堂模式化趋于灌输,解题机械化趋于主导”的困境.文章以“流畅性、灵活性、新颖性、精致性”的创新思维特征为导向,提出复习课的优化策略:基于系统性指向思维流畅性;基于迁移性指向思维灵活性;基于本质性指向思维新颖性;基于拓展性指向思维精致性.

关键词：创新思维复习课教学优化策略