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基于卷积神经网络的彩色铅笔画算法

北京邮电大学学报 2020年第1期43卷 129-134页

作者：王小玉胡鑫豪韩昌林哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

为了解决传统彩色铅笔画算法生成结果单一的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)生成彩色铅笔画的算法.采用分数阶微分获取原始图像轮廓信息,用卷积神经网络获取艺术家手绘铅笔画风格,利用直方图匹配获取与手绘铅笔画相似的色调,并使... 详细信息

为了解决传统彩色铅笔画算法生成结果单一的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)生成彩色铅笔画的算法.采用分数阶微分获取原始图像轮廓信息,用卷积神经网络获取艺术家手绘铅笔画风格,利用直方图匹配获取与手绘铅笔画相似的色调,并使用L-BFGS优化算法来合成具有铅笔画效果的图像.该算法能够生成具有不同风格的彩色铅笔画图像.实验结果表明,该算法生成的图像保留了更多原始图像的细节信息,风格更加灵活多样.

关键词：分数阶微分卷积神经网络直方图匹配 L-BFGS优化算法

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基于生成对抗网络的人脸铅笔画算法

吉林大学学报（工学版） 2021年第1期51卷 285-292页

作者：王小玉胡鑫豪韩昌林哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

传统的铅笔画绘制技术主要是基于对笔画方向、粗细、长短和纹理的模拟,生成结果生硬单一,并且缺少艺术感。为了使铅笔画生成结果更加具有艺术感,同时能够保留原始人脸图像的结构,提出了一种利用生成对抗网络将真实人脸图像转换成具有铅... 详细信息

传统的铅笔画绘制技术主要是基于对笔画方向、粗细、长短和纹理的模拟,生成结果生硬单一,并且缺少艺术感。为了使铅笔画生成结果更加具有艺术感,同时能够保留原始人脸图像的结构,提出了一种利用生成对抗网络将真实人脸图像转换成具有铅笔画风格图像的方法。生成网络利用卷积生成具有铅笔画效果的人脸图像,对抗网络用于学习艺术家真实手绘的人脸铅笔画分布,并且优化了距离偏差,加入了细节控制损失。实验结果表明,该方法生成的人脸铅笔画图像风格更加灵活,更加具有艺术感。

关键词：计算机应用铅笔画生成对抗网络 Was距离循环一致性

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基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法

北京邮电大学学报 2021年第1期44卷 52-58页

作者：王小玉韩彤彤尚学达哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

为了解决疲劳驾驶易造成交通事故的问题,提出了基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法.首先,借助摄像机采集驾驶状态视频,获取视频帧图像后利用图像处理技术进行图像预处理;利用自适应提升算法检测人脸,再用灰度积分投影和径向对称变... 详细信息

为了解决疲劳驾驶易造成交通事故的问题,提出了基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法.首先,借助摄像机采集驾驶状态视频,获取视频帧图像后利用图像处理技术进行图像预处理;利用自适应提升算法检测人脸,再用灰度积分投影和径向对称变换算法定位驾驶员的眼部区域;然后,通过密集连接网络精确判别眼睛状态,在网络中设置了3个密集连接块以减少特征参数和加快训练速度,且采用稀疏化结构以减少存储量和增强特征传播;最后,借助2个疲劳参数综合判断驾驶员的疲劳状态,使检测结果更为准确.定性和定量实验结果证明,该方法在准确率等方面优于现有技术.

关键词：密集连接网络疲劳检测人眼定位状态检测灰度积分投影

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基于内容的双字典学习及稀疏表示的图像重构

仪器仪表学报 2013年第8期34卷 1690-1695页

作者：王小玉陈德运冉起哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

提出了一种基于内容的双字典学习和稀疏分解结合起来的算法。针对待复原图像内容间的差异性,将训练图像块采用聚类的方法得到多个分类式的字典,从中选择最合适的内容分类来进行图像的恢复,这样做使算法更具区分性,提升了图像的自适应能... 详细信息

提出了一种基于内容的双字典学习和稀疏分解结合起来的算法。针对待复原图像内容间的差异性,将训练图像块采用聚类的方法得到多个分类式的字典,从中选择最合适的内容分类来进行图像的恢复,这样做使算法更具区分性,提升了图像的自适应能力。在此基础上,将高频信息分为主要高频和次要高频,并训练双重字典,结合稀疏表示的方法对图像进行重构,这比传统的基于字典学习的算法捕获了更多的图像高频信息,进一步提升了图像重构的质量。方法采用了K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算效率。与其他方法相比,该算法获得了更为精细的图像细节,在PSNR测试数据和主观视觉上都获得了理想的提升。

关键词：超分辨率字典学习稀疏表示图像重构

一种基于PPI网络的乳腺癌差异基因分析算法

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北京邮电大学学报 2020年第4期43卷 76-82页

作者：王小玉冯阳哈尔滨理工大学计算机科学技术学院哈尔滨150080

为了提高对于乳腺癌差异基因筛选的准确率,从分子层面出发,结合拷贝数与基因表达两方面特征,分析了乳腺癌差异表达基因,研究了乳腺癌的发病机制,为乳腺癌的诊疗提供了新的研究思路.在癌症基因组图谱中下载乳腺癌的拷贝数和基因表达数据... 详细信息

为了提高对于乳腺癌差异基因筛选的准确率,从分子层面出发,结合拷贝数与基因表达两方面特征,分析了乳腺癌差异表达基因,研究了乳腺癌的发病机制,为乳腺癌的诊疗提供了新的研究思路.在癌症基因组图谱中下载乳腺癌的拷贝数和基因表达数据,利用R软件通过卡方检验提取乳腺癌拷贝数差异基因,结合edgeR差异基因分析算法,筛选乳腺癌差异表达基因,利用ks检验关联两方面差异基因,分析其相关性,结合string数据库构造蛋白质互作网络,筛选核心基因,通过生存分析和GO富集分析验证结果的准确性.以基因差异表达倍数大于1,p值小于0.05为标准,筛选出基因表达差异基因共有10 579个,上调基因7 543个,下调基因3 036个,经验证发现,ATAD2B等8个基因与乳腺癌的发生发展密切相关.

关键词：卡方检验 edgeR算法 ks检验蛋白质互作网络生存分析

基于主成分分析与迭代最近点的三维膝关节配准

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北京邮电大学学报 2020年第3期43卷 112-117页

作者：王小玉陈琳哈尔滨理工大学计算机科学技术学院哈尔滨150080

针对膝关节与假体空间坐标系不一致的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与迭代最近点(ICP)算法相结合的三段式配准方法.采用PCA结合两次ICP算法的配准策略,对膝关节与关节假体的点云数据进行PCA配准处理,然后对得到的初始配准结果采用... 详细信息

针对膝关节与假体空间坐标系不一致的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与迭代最近点(ICP)算法相结合的三段式配准方法.采用PCA结合两次ICP算法的配准策略,对膝关节与关节假体的点云数据进行PCA配准处理,然后对得到的初始配准结果采用ICP算法进行调整,最后对调整好姿态的点云数据再次进行ICP配准,从而将其空间坐标轴调整到一致.实验结果表明,三段式配准方法相较于其他算法,可在保持较高配准精度的同时缩短配准时间.

关键词：点云配准迭代最近点主成分分析膝关节

基于多块局部二值模式特征和人眼定位的人脸检测

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仪器仪表学报 2014年第12期35卷 2739-2745页

作者：王小玉张亚洲陈德运哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

人脸检测是人脸识别和重构问题中最基本的任务,同样也是人脸识别问题中的一个关键环节,其结果直接关乎到人脸识别最终的效果。所以,构建一种稳健而优秀的检测算法是人脸检测的目的。本文提出了一种基于多块局部二值模式特征的adaboost... 详细信息

人脸检测是人脸识别和重构问题中最基本的任务,同样也是人脸识别问题中的一个关键环节,其结果直接关乎到人脸识别最终的效果。所以,构建一种稳健而优秀的检测算法是人脸检测的目的。本文提出了一种基于多块局部二值模式特征的adaboost算法和模板匹配的人眼定位方法,从而提高人脸检测的正确率和稳定率,减少了误差。通过MIT CBCL人脸数据库、生活、网络等渠道照片的实验验证,该方法提高了检测效率,降低误检率,兼具了实时性和鲁棒性。

关键词：人脸检测多块局部二值模式人眼定位模板匹配

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油水两相流电阻层析成像系统流型的辨识

电机与控制学报 2007年第6期11卷 639-643页

作者：陈德运张华朱波于晓洋张健沛哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

两相流体具有复杂的流动特性,流型的准确辨识是两相流参数准确测量的基础,流型的在线智能辨识是两相流研究的重点内容之一。以电阻层析成像(ERT)系统和油/水两相流的流型为研究基础,采用主成分分析方法对ERT系统中的边界测量电压数据进... 详细信息

两相流体具有复杂的流动特性,流型的准确辨识是两相流参数准确测量的基础,流型的在线智能辨识是两相流研究的重点内容之一。以电阻层析成像(ERT)系统和油/水两相流的流型为研究基础,采用主成分分析方法对ERT系统中的边界测量电压数据进行特征提取,然后以提取的特征数据作为基于一对余类策略的支持向量机多类分类模型的输入,从而对两相流的四种流型进行识别。通过实验仿真分析,四种流型的平均识别率达到了88.75%,说明主成分分析和支持向量机的结合是一种两相流流型辨识的有效方法。

关键词：电阻层析成像流型辨识主成分分析支持向量机

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基于蚁群优化聚类算法的DNA序列分类方法

计算机工程与应用 2010年第25期46卷 124-126,130页

作者：梁冰陈德运哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

针对目前聚类算法在分析DNA序列数据时的低效性和分类精度低问题,提出一种基于蚁群优化聚类算法(ACOC)的DNA序列分类方法,在密度函数中加入自适应感应量并应用模拟退火中的α-适应量的冷却策略,采用DNA序列分布特征对DNA序列进行特征提... 详细信息

针对目前聚类算法在分析DNA序列数据时的低效性和分类精度低问题,提出一种基于蚁群优化聚类算法(ACOC)的DNA序列分类方法,在密度函数中加入自适应感应量并应用模拟退火中的α-适应量的冷却策略,采用DNA序列分布特征对DNA序列进行特征提取,并将pearson相关系数引入蚁群聚类算法作为相似性度量。在EMBL-DNA数据库中4个数据集上进行性能测试,与统计聚类和k-means算法的比较表明,该方法具有一定的时间和精度的优越性,适于解决大规模DNA序列数据分类问题。

关键词： DNA序列分析蚁群聚类算法分类特征提取 person相关系数