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Faster RCNN Target Detection Algorithm Integrating CBAM and FPN

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Computer Systems Science & Engineering 2023年第11期47卷 1549-1569页

作者： wenshun sheng Xiongfeng Yu Jiayan Lin Xin Chen School of Computer and Communication Engineering PuJiang InstituteNanjing Tech UniversityNanjing211200China

Small targets and occluded targets will inevitably appear in the image during the shooting process due to the influence of angle,distance,complex scene,illumination intensity,and other *** targets have few effective pixels,few features,and no apparent features,which makes extracting their efficient features difficult and easily leads to false detection,missed detection,and repeated detection,affecting the performance of target detection *** improved faster region convolutional neural network(RCNN)algorithm(CF-RCNN)integrating convolutional block attention module(CBAM)and feature pyramid networks(FPN)is proposed to improve the detection and recognition accuracy of small-size objects,occluded or truncated objects in complex ***,the CBAM mechanism is integrated into the feature extraction network to improve the detection ability of occluded or truncated ***,the FPN-featured pyramid structure is introduced to obtain high-resolution and vital semantic data to enhance the detection effect of small-size *** experimental results show that the mean average precision of target detection of the improved algorithm on PASCAL VOC2012 is improved to 76.1%,which is 13.8 percentage points higher than that of the commonly used Faster RCNN and other ***,it is better than the commonly used small sample target detection algorithm.

关键词： Target detection attention mechanism CBAM FPN CF-RCNN

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基于标记分布学习的人脸年龄识别算法

江苏大学学报（自然科学版） 2023年第2期44卷 180-185页

作者：张会影圣文顺曾耀徵南京工业大学浦江学院江苏南京211200

针对人脸年龄识别可用数据集普遍不足的问题,为提升可用数据集不变情况下人脸年龄识别的精度,在深度学习(DL)框架中引入标记分布学习(LDL)策略,命名为DL-LDL,其中卷积神经网络用于自动提取人脸特征,改进的标记分布学习用于学习真实年龄... 详细信息

针对人脸年龄识别可用数据集普遍不足的问题,为提升可用数据集不变情况下人脸年龄识别的精度,在深度学习(DL)框架中引入标记分布学习(LDL)策略,命名为DL-LDL,其中卷积神经网络用于自动提取人脸特征,改进的标记分布学习用于学习真实年龄及相邻年龄之间的模糊性和多义性,以丰富年龄信息,提高识别精度.将DL-LDL方法在MORPH和FG-NET这2个公开数据集上进行了试验测试.结果表明:DL-LDL方法提高了年龄识别的精度,与现有最先进的人脸年龄识别方法相比,在MORPH和FG-NET上的平均绝对误差分别降低了8.2%和13.8%.

关键词：年龄识别标记分布学习深度学习卷积神经网络特征提取平均绝对误差

基于行键的HBase大数据文件存储转换与快速检索研究

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计算机应用研究 2019年第12期36卷 3806-3810页

作者：圣文顺徐爱萍南京工业大学浦江学院南京211200 武汉大学计算机学院武汉430072

针对传统关系型数据库很难满足数据的快速存储与检索的问题,研究了基于数据文件字段映射表、文件对象字段、HBase列映射表和存储转换执行方案映射表解决文件对象的异构性和存储转换的通用性问题。提出了自定义RowKey行键的规则与生成算... 详细信息

针对传统关系型数据库很难满足数据的快速存储与检索的问题,研究了基于数据文件字段映射表、文件对象字段、HBase列映射表和存储转换执行方案映射表解决文件对象的异构性和存储转换的通用性问题。提出了自定义RowKey行键的规则与生成算法,给出了基于映射表与行键的数据转换与存储流程及算法;最后基于行键前缀匹配或关键字匹配方式实现了不同需求的数据快速访问与检索,且具有较强的通用性。

关键词：大数据文件存储行键特征值快速检索

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基于深度流形学习的人脸年龄识别

无线电通信技术 2024年第4期50卷 799-806页

作者：张会影圣文顺金鑫南京工业大学浦江学院江苏南京211200 蚌埠学院艺术设计学院安徽蚌埠233030

现有的人脸年龄识别方法大多利用深度学习框架提取人脸特征来识别年龄,但深度学习方法提取的高维人脸特征往往包含大量的冗余信息,不利于人脸年龄的识别。为了提高人脸年龄识别算法的精度和鲁棒性,提出了一种基于深度流形学习(Deep Mani... 详细信息

现有的人脸年龄识别方法大多利用深度学习框架提取人脸特征来识别年龄,但深度学习方法提取的高维人脸特征往往包含大量的冗余信息,不利于人脸年龄的识别。为了提高人脸年龄识别算法的精度和鲁棒性,提出了一种基于深度流形学习(Deep Manifold Learning, DML)的算法,采用深度学习提取人脸特征,通过流形学习选择具有判别性的人脸特征,将深度学习提取的高维人脸特征嵌入到低维的判别子空间上识别年龄。在公开的人脸数据库MORPH和FG-NET上对DML算法进行了实验,结果表明DML方案平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)大幅度降低,不同误差值下识别累积评分(Cumulative Score, CS)明显提高,显著优于当前流行的人脸年龄识别方法。

关键词：年龄识别流形学习深度学习卷积神经网络特征提取平均绝对误差

基于稀疏理论与FFST-GIF的多聚焦图像融合算法

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江苏大学学报（自然科学版） 2022年第2期43卷 195-200页

作者：圣文顺孙艳文张会影南京工业大学浦江学院江苏南京211200 南京审计大学信息工程学院江苏南京211815

为解决稀疏理论融合后多聚焦图像细节特征模糊、综合效果不佳等问题,提出了一种将稀疏理论与快速有限剪切波变换联合引导滤波(FFST-GIF)相结合的图像融合算法.利用FFST从原始图像中分解出高频和低频子带系数,采用引导滤波的相对标准差... 详细信息

为解决稀疏理论融合后多聚焦图像细节特征模糊、综合效果不佳等问题,提出了一种将稀疏理论与快速有限剪切波变换联合引导滤波(FFST-GIF)相结合的图像融合算法.利用FFST从原始图像中分解出高频和低频子带系数,采用引导滤波的相对标准差算法融合细节信息丰富的高频系数;使用K-SVD方法训练得到完备字典,再结合稀疏理论融合低频系数;通过逆FFST将融合后的高、低频子带系数进行再融合,得到新的融合图像.基于MATLAB,选取哈佛大学数据库中的脑核磁共振图像为样本,采用平均梯度(AG)、空间频率(SF)、互信息(MI)以及边缘保留信息传递因子(Q^(AB/F))4个客观评价指标,将所提出算法与基于非下采样轮廓波变换与脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法等3种不同融合算法进行对比,进行了不同变换域融合试验与不同融合算法试验.结果表明,所提出算法在客观综合评价指标与视觉效果方面均取得了突出优势,各评价指标参数都有较大提升,AG、Q^(AB/F)最高值分别可达0.0813、0.7935,所提出算法有较好的应用前景.

关键词：多聚焦图像图像融合相对标准差稀疏表示引导滤波快速有限剪切波变换

融合注意力与特征金字塔的小尺度目标检测算法

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计算机工程 2024年第1期50卷 242-250页

作者：圣文顺余熊峰林佳燕陈欣南京工业大学浦江学院江苏南京211200

针对Faster R-CNN算法对于小尺寸目标以及遮挡或截断物体检测能力不足的问题,提出一种融合CBAM注意力机制和特征金字塔结构的改进Faster R-CNN算法。为重点聚焦特征图像局部高效信息,在特征提取网络中融入CBAM机制,减少无效目标的干扰,... 详细信息

针对Faster R-CNN算法对于小尺寸目标以及遮挡或截断物体检测能力不足的问题,提出一种融合CBAM注意力机制和特征金字塔结构的改进Faster R-CNN算法。为重点聚焦特征图像局部高效信息,在特征提取网络中融入CBAM机制,减少无效目标的干扰,提升面对遮挡或截断物体的检测能力。引入特征金字塔网络结构,联结高层与底层特征数据,获得高分辨率、强语义数据,从而增强小目标物体的检测效果。为缓解梯度消失现象以及减少超参数规模,使用表达能力较强的倒残差VS-ResNet网络替换VGG16网络,VS-ResNet网络在原有ResNet 50基础上修改了部分层次结构,加入辅助分类器,设计倒残差和组卷积方式,使激活函数信息在高维环境中完整保留,提高检测准确率。采用重置候选框分值计算方法弥补非极大值抑制算法误消除重叠检测框的缺陷。实验结果表明,相比VGG16,VS-ResNet在CIFAR-10数据集上的正确率提高2.97个百分点,该算法在Pascal VOC 2012数据集上的目标检测mAP值为76.2%,比原始Faster R-CNN算法的mAP值提高了13.9个百分点。

关键词：深度学习注意力机制特征金字塔小目标检测截断物体检测

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基于椭圆曲线加密算法的SET协议改进研究

计算机应用与软件 2020年第11期37卷 299-303,333页

作者：圣文顺王玉祥孙艳文南京工业大学浦江学院江苏南京211200 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

随着电子商务尤其是移动商务的飞速发展,网络购物给人们的生活带来了极大便利,但同时信息保密及网络支付的安全性问题越发重要。主要研究电子商务SET协议中椭圆曲线加密算法。基于椭圆曲线加密算法对SET协议做出改进,融合MD5哈希生成算... 详细信息

随着电子商务尤其是移动商务的飞速发展,网络购物给人们的生活带来了极大便利,但同时信息保密及网络支付的安全性问题越发重要。主要研究电子商务SET协议中椭圆曲线加密算法。基于椭圆曲线加密算法对SET协议做出改进,融合MD5哈希生成算法进一步提高信息加密的安全性。通过仿真实验验证了改进算法的性能和优越性。

关键词：电子商务 SET协议椭圆曲线加密算法改进算法 MD5

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融合因子分解的上下文推荐算法研究

计算机与数字工程 2021年第6期49卷 1123-1126,1204页

作者：乔雨圣文顺南京工业大学浦江学院南京211200

推荐系统作为帮助用户快速获取有用信息的重要工具之一,得到了深入的研究和广泛的应用。为了更好地挖掘基于上下文信息的推荐场景中“用户-项目-上下文”三者之间的潜在关系,定位用户可能的兴趣点,进而提升推荐准确度和用户体验。通过... 详细信息

推荐系统作为帮助用户快速获取有用信息的重要工具之一,得到了深入的研究和广泛的应用。为了更好地挖掘基于上下文信息的推荐场景中“用户-项目-上下文”三者之间的潜在关系,定位用户可能的兴趣点,进而提升推荐准确度和用户体验。通过分析目前已有的关于上下文情景数据处理技术的原理和特点,在时间复杂度或者时效性方面仍存在着不足之处,这也是目前融合上下文推荐算法的研究重点和难点之一。针对推荐的时间复杂度高这一方面,提出了融合因子分解技术的推荐算法(FM-CR)来提升基于上下文推荐的效果,包括用户接受率和时间复杂度。经过实验证明,提出的融合因子分解技术的推荐算法(FM-CR)能够在保证用户的推荐接受率的情况下,使得产生推荐结果的时间效率有了明显提高。

关键词：推荐系统上下文信息因子分解时间复杂度推荐接受率

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融合统一案例与项目实践的软件工程教学

福建电脑 2020年第8期36卷 149-151页

作者：乔雨圣文顺南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院南京210000

本文以应用型本科院校为背景探讨《软件工程》这门课程的教与学,提出了结合“统一案例”和“项目实践”相融合的教学模式。前者主要专注于学生对理论知识的理解,后者则是强调将理论应用于实践的能力,同时训练学生对工程性文档的书写能力... 详细信息

本文以应用型本科院校为背景探讨《软件工程》这门课程的教与学,提出了结合“统一案例”和“项目实践”相融合的教学模式。前者主要专注于学生对理论知识的理解,后者则是强调将理论应用于实践的能力,同时训练学生对工程性文档的书写能力,为日后的毕业设计(论文)和就业工作打下基础。经过两轮的教学实践,学生对《软件工程》课程的学习效果反馈同比提升10.26%;毕业设计方面,学生的自我评价指标同比增长15.65%。

关键词：软件工程教学过程统一案例项目实践