检索结果-南通市图书馆

结合多特征嵌入和多网络融合的中文医疗命名实体识别

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电子与信息学报 2023年第8期45卷 3032-3039页

作者：雷松泽刘博王瑜菲单奥奎西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

在医疗领域中,实体识别能够从大规模电子病历文本中提取有价值信息,由于缺乏定位实体边界的特征以及存在语义信息提取不完整等问题,中文的命名实体识别(NER)实现更加困难。该文提出一种针对中文电子病历的结合多特征嵌入和多网络融合的... 详细信息

在医疗领域中,实体识别能够从大规模电子病历文本中提取有价值信息,由于缺乏定位实体边界的特征以及存在语义信息提取不完整等问题,中文的命名实体识别(NER)实现更加困难。该文提出一种针对中文电子病历的结合多特征嵌入和多网络融合的模型(MFE-MNF)。该模型嵌入多粒度特征,即字符、单词、部首和外部知识,扩展字符的特征表示,明确实体边界。将特征向量分别输入到双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和该文构建的自适应图卷积网络等双通路中,全面深入地捕获上下文语义信息和全局语义信息,缓解语义信息提取不完整问题。在CCKS2019和CCKS2020数据集上进行实验验证,结果表明,相比于传统实体识别模型,该文模型能够准确且有效地提取实体。

关键词：命名实体识别多特征嵌入多网络融合自适应图卷积网络

基于Log-Gabor和正交局部保持投影的人耳识别方法

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计算机应用与软件 2014年第10期31卷 172-175页

作者：雷松泽齐敏西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710032 西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

针对人耳角度变化引起识别率下降的问题,提出一种结合Log-Gabor滤波和正交局部保持投影(OLPP)的人耳识别方法。首先采用Log-Gabor对图像进行滤波来提取多尺度多方向的人耳纹理特征;然后在局部保持投影的原始优化问题中增加正交约束条件... 详细信息

针对人耳角度变化引起识别率下降的问题,提出一种结合Log-Gabor滤波和正交局部保持投影(OLPP)的人耳识别方法。首先采用Log-Gabor对图像进行滤波来提取多尺度多方向的人耳纹理特征;然后在局部保持投影的原始优化问题中增加正交约束条件,迭代计算出一组具有正交性最优映射向量,约简了丰富的Log-Gabor特征,并保留了人耳非线性流形子空间与距离有关的结构信息和重构样本;最后用最小欧氏距离分类器进行分类识别。对比相关的方法,该方法提高了姿态人耳的识别率。实验结果表明该方法能良好地表征姿态人耳,对角度变化具有很好的鲁棒性。

关键词： Log-Gabor滤波器人耳识别正交局部保持投影

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虹膜与眼周深度特征融合网络模型

工程科学与技术 2024年第3期56卷 240-248页

作者：雷松泽李永刚单奥奎张文娟西安工业大学计算机科学与工程学院陕西西安710021 西安工业大学基础学院陕西西安710021

虹膜识别的识别率虽然很高,但单模态识别时受环境、欺骗攻击等影响,并且在远距离或移动端、较少约束等场景下,识别率会大大下降。利用位置与虹膜相近并且被研究证明鉴别性很强的眼周生物特征,将虹膜和眼周进行双模态融合识别是较好的思... 详细信息

虹膜识别的识别率虽然很高,但单模态识别时受环境、欺骗攻击等影响,并且在远距离或移动端、较少约束等场景下,识别率会大大下降。利用位置与虹膜相近并且被研究证明鉴别性很强的眼周生物特征,将虹膜和眼周进行双模态融合识别是较好的思路。为实现精确自适应的融合识别,本文提出新颖的虹膜与眼周深度特征融合网络模型(MultipleFusionNet)。根据特征通道注意力和通道分组注意力的思想,设计自动权值生成网络,通过网络学习自动获得虹膜与眼周的权值。权值与卷积神经网络(CNN)生成的虹膜与眼周深度特征加权计算,可实现两个模态的深度特征动态精确融合,从而提高识别准确率。本文网络模型中融合部分可作为通用的深度特征融合模块使用,该模块可灵活地嵌入在任何CNN主干网络中,轻便且易于实现。在中国科学院公开的远距离虹膜库图像库CASIA-Iris-Distance和近距离光照变化虹膜图像库CASIA-Iris-Lamp上进行了实验验证,多种方法的对比实验和距离度量实验结果显示:本文的特征融合模型准确率最高为99.56%,采用余弦距离度量的等误率(EER)最低为0.002 7,优于单模态方法和相关的特征融合方法;计算复杂度方面,参数量和计算量比单模型的两倍少1.5%,计算量只比基准融合方法高1%,这表明该融合模型计算复杂度低,具有良好的性能。

关键词：双模态融合虹膜识别眼周识别深度特征融合

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多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法

光子学报 2019年第7期48卷 159-170页

作者：姚红革沈新霞李宇喻钧雷松泽西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021 常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164 西北大学附属医院/西安市第三医院国际医疗部西安710000

针对目前传统方法脑肿瘤检测准确率低的问题,提出一种基于深度学习的三维脑肿瘤检测方法.首先将不同模态的脑肿瘤磁共振成像影像进行融合,获取不同模态下的脑肿瘤病灶三维空间特征;然后在卷积层和池化层之间增加实列归一化层,提高网络... 详细信息

针对目前传统方法脑肿瘤检测准确率低的问题,提出一种基于深度学习的三维脑肿瘤检测方法.首先将不同模态的脑肿瘤磁共振成像影像进行融合,获取不同模态下的脑肿瘤病灶三维空间特征;然后在卷积层和池化层之间增加实列归一化层,提高网络的收敛速度,缓解过拟合的问题;并对损失函数进行改进,采用加权损失函数加强对病灶区域的特征学习;最后结合后处理方法解决假阳脑肿瘤病灶多的问题.实验结果表明:提出的脑肿瘤检测方法可有效进行肿瘤病灶定位;相关性系数、敏感性和特异性三种评价指标分别达到了0.9267、0.9281和0.9977,与二维检测网络相比,提高了4.6%、3.96%和0.04%,较初始的单模态脑肿瘤检测方法提升了13.2%、10.42%和0.12%.

关键词：磁共振脑肿瘤检测多模态融合实列归一化加权损失函数

近红外光谱分析技术在水果品质无损检测上的应用

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光谱实验室 2009年第4期26卷 775-779页

作者：雷松泽姚红革西安工业大学计算机科学与工程学院西安市710032

近红外光谱分析技术具有快速、非破坏性、低成本及同时测定多种成分等特点,在很多领域得到广泛应用。本文简介了近红外光谱技术的检测原理,指出其检测优点和不足。综述了国内外将近红外光谱技术应用于水果品质无损检测方面的研究进展,... 详细信息

近红外光谱分析技术具有快速、非破坏性、低成本及同时测定多种成分等特点,在很多领域得到广泛应用。本文简介了近红外光谱技术的检测原理,指出其检测优点和不足。综述了国内外将近红外光谱技术应用于水果品质无损检测方面的研究进展,并对利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的研究前景进行了展望。

关键词：近红外光谱水果品质无损检测

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基于自适应粒子滤波的红外目标跟踪

光子学报 2009年第6期38卷 1507-1511页

作者：姚红革雷松泽齐华郝重阳西北工业大学电子信息学院西安710072

为有效解决非线性环境中的红外目标跟踪问题,提出一种自适应粒子滤波目标跟踪算法.建立了目标加权概率模型.在滤波过程中,提出双过程粒子重抽样方法,形成对抽样粒子集的自适应调节,有效地解决了粒子退化问题.用实际红外图像序列做了实验... 详细信息

为有效解决非线性环境中的红外目标跟踪问题,提出一种自适应粒子滤波目标跟踪算法.建立了目标加权概率模型.在滤波过程中,提出双过程粒子重抽样方法,形成对抽样粒子集的自适应调节,有效地解决了粒子退化问题.用实际红外图像序列做了实验.结果表明,在非线性环境下用该方法得到的红外目标跟踪结果优于用传统粒子滤波和扩展卡尔曼滤波算法获得的结果.

关键词：目标跟踪粒子滤波双过程加权颜色概率分布

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一种梯度方向直方图的人耳识别方法

西安工业大学学报 2013年第11期33卷 878-883页

作者：雷松泽西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

为了提高多姿态人耳的识别准确率,提出了一种结合梯度方向直方图(HOG)特征和监督保局投影的人耳识别方法.人耳图像被划分成重叠的子区域,在每个子区域中计算局部HOG特征.所有的局部HOG特征构造成包含丰富信息的高维向量,高维向量映射到... 详细信息

为了提高多姿态人耳的识别准确率,提出了一种结合梯度方向直方图(HOG)特征和监督保局投影的人耳识别方法.人耳图像被划分成重叠的子区域,在每个子区域中计算局部HOG特征.所有的局部HOG特征构造成包含丰富信息的高维向量,高维向量映射到流形空间利用监督保局投影进行鉴别分析,获得强鉴别力的特征.利用最小欧氏分类器进行分类识别.结果表明,本文方法提高了大姿态人耳的识别率.稀疏的子区域表示和局部HOG特征能在一定程度上克服姿态变化造成的对齐误差,对角度变化有很好的鲁棒性.

关键词：梯度方向直方图人耳识别监督保局投影局部特征

基于主元分析的人脸特征提取MATLAB实现

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电脑开发与应用 2006年第11期19卷 20-21页

作者：雷松泽西安工业大学计算机学院西安710032

人脸的特征提取是人脸识别的关键技术,采用主元分析法进行特征提取是经典的方法之一,利用M at-lab进行人脸的特征提取能显著地提高计算效率。论述了利用主元分析和奇异值分解进行人脸特征提取的方法,并详细阐述其在M atlab中的实现过程... 详细信息

人脸的特征提取是人脸识别的关键技术,采用主元分析法进行特征提取是经典的方法之一,利用M at-lab进行人脸的特征提取能显著地提高计算效率。论述了利用主元分析和奇异值分解进行人脸特征提取的方法,并详细阐述其在M atlab中的实现过程,包括读取图像文件、计算均值脸、求特征值和特征向量,计算人脸特征参数。实现过程均给出了M atlab代码。实践证明利用M atlab进行主元分析提取特征是一种有效的方法。

关键词： PCA 人脸特征提取 Matlab 奇异值分解

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基于SIFT特征的人耳识别

计算机应用 2009年第6期29卷 1690-1693页

作者：雷松泽姚红革齐敏郝重阳西北工业大学电子信息学院西安710072

人耳的角度变化和遮挡是人耳识别中的难点问题,SIFT局部描述算子具有对图像尺度缩放、平移、旋转等的不变性,因此提出利用SIFT特征的人耳识别算法。该算法将人耳图像划分为相互重叠的网格区域,在每个子区域中计算SIFT的局部特征,再计算... 详细信息

人耳的角度变化和遮挡是人耳识别中的难点问题,SIFT局部描述算子具有对图像尺度缩放、平移、旋转等的不变性,因此提出利用SIFT特征的人耳识别算法。该算法将人耳图像划分为相互重叠的网格区域,在每个子区域中计算SIFT的局部特征,再计算测试图像与训练图像的匹配相关度作为图像的全局特征,将SIFT的局部和全局特征相结合作为人耳识别的标准。通过在人耳库中的实验表明,此算法优于传统的全局方法,对于人耳角度变化和遮挡具有较好的鲁棒性,并且适用于单训练样本的情况。

关键词： SIFT 人耳识别局部描述子