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基于动态分组和权重学习教与学算法的Otsu图像阈值分割

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计算机应用与软件 2022年第10期39卷 191-197,237页

作者：姚金宝张义民张凯沈阳化工大学装备可靠性研究所辽宁沈阳110142

在实际应用中最大类间方差法(Otsu)的计算量大,算法运行所需时间长。对此在动态分组教与学算法(DGSTLBO)的基础上加入权重学习和极差比较,提出基于动态分组和权重学习的教与学算法(GDSWLTLBO),将DGSWLTLBO与Otsu算法结合提高了图像分割... 详细信息

在实际应用中最大类间方差法(Otsu)的计算量大,算法运行所需时间长。对此在动态分组教与学算法(DGSTLBO)的基础上加入权重学习和极差比较,提出基于动态分组和权重学习的教与学算法(GDSWLTLBO),将DGSWLTLBO与Otsu算法结合提高了图像分割的质量。实验结果表明,该算法有效地降低了运行时间,避免在教学过程陷入局部最优,提高了探索能力与寻优能力,保证了算法的全局收敛性。算法在图像分割的结果优于动态分组的教与学算法、教与学算法、粒子群算法、灰狼算法,在相同误差条件下,时间平均缩短了70%。

关键词：动态分组的教与学算法权重学习最大类间方差法

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基于权重学习的图像最大权对集匹配模型

计算机工程 2014年第6期40卷 247-251页

作者：李玉鑑尹创业阳勇北京工业大学计算机学院北京100124

在图匹配模型中权重的设置对匹配性能有很大影响,但直接计算的权重往往不符合匹配图像的实际情况。为此,参照二次分配问题的图匹配学习思想,给出一阶和二阶最大权对集模型的权重学习计算方法。一阶最大权对集模型直接采用图像特征点作... 详细信息

在图匹配模型中权重的设置对匹配性能有很大影响,但直接计算的权重往往不符合匹配图像的实际情况。为此,参照二次分配问题的图匹配学习思想,给出一阶和二阶最大权对集模型的权重学习计算方法。一阶最大权对集模型直接采用图像特征点作为图的顶点,而二阶最大权对集模型则采用某些特征点之间的连接边作为顶点,2个模型都可以通过Kuhn-Munkras算法求解。一阶最大权对集模型在本质上等价于二次分配问题的线性情况。在CMU House数据库上的图像匹配实验结果表明,二阶最大权对集模型优于一阶最大权对集模型,且两者在学习计算时的性能也优于直接计算的情况。

关键词：图像匹配权重学习最大权对集 Kuhn—Munkras算法 Delaunay三角化二次分配

基于密集连接和权重学习的人脸超分辨率算法研究

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基于密集连接和权重学习的人脸超分辨率算法研究

作者：郭进武汉大学

学位级别：硕士

视频监控在维护社会治安、打击违法犯罪上具有突出贡献,刑侦人员能通过视频监控及时获取犯罪嫌疑人的人脸信息。但是在实际场景中,由于摄像头自身的分辨率有限,并且受到环境和器材噪声的干扰,获取的人脸图像尺寸太小、质量较差,难以提... 详细信息

视频监控在维护社会治安、打击违法犯罪上具有突出贡献,刑侦人员能通过视频监控及时获取犯罪嫌疑人的人脸信息。但是在实际场景中,由于摄像头自身的分辨率有限,并且受到环境和器材噪声的干扰,获取的人脸图像尺寸太小、质量较差,难以提供有效信息。图像超分辨率技术是有效解决此类问题的方案之一,它能对观察到的低分辨率图像进行超分辨率重建,达到提升图像分辨率、增强图像信息的目的。近年来,很多相应算法被提出并取得不错的进展,但是即使是最新的深度学习方法也存在一些缺陷。一方面,这些算法在网络连接上比较稀疏,图像信息只在相邻特征层内传递,影响了网络的重建能力;另一方面,现有算法忽视了人脸在不同区域映射关系上的差异,单一的网络在重建的时候难以兼顾所有区域。以上两个问题导致最终的重建图像的人脸轮廓模糊,尤其在局部区域存在严重的细节缺失。为了提升人脸超分辨率算法的重建效果,本文先是针对现有算法在网络连接比较稀疏这一问题,提出一种多级密集连接的残差学习网络框架,增强不同特征层间的关联性和引入残差学习策略,来提升重建人脸图像的整体质量。然后,针对人脸在不同区域映射关系存在差异的问题,本文受到自适应算法和权重思想的启发,提出通过权重学习策略来引导人脸超分辨率算法的重建工作,通过权重学习分支将人脸的不同区域按照映射关系的不一致性有效区分,并送至不同的生成分支进行图像超分辨率处理,进一步提升网络的重建效果。最后,考虑到像素损失约束会导致重建图像相对模糊,本文增加一个生成对抗网络以进一步约束重建图像与真实图像间的数据分布,提升重建图像的逼真度,改善重建图像的主观效果。实验表明,本文提出的基于密集连接和权重学习人脸超分辨率算法与现有最好算法相比,重建图像的主观质量上都有明显提升,客观评价指标PSNR平均提升了0.61dB,SSIM平均提升了0.03,这对于人脸超分辨率的应用具有重要意义。

关键词：人脸超分辨率深度学习密集连接权重学习生成对抗网络

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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面向信息无障碍检测的网页距离权重学习方法

科技通报 2018年第9期34卷 195-200,205页

作者：王鹰汉高斐卜佳俊于智陈荣华上饶职业技术学院江西上饶334109 莆田学院福建莆田351100 浙江省服务机器人重点实验室浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027 江西财经职业学院江西九江332000

在信息无障碍评估领域中,为了便于预测网页评估结果的相关性,提出一种融合网页特征与URL相似性的网页距离度量方法,并利用部分已知样本评估结果的偏序关系学习出不同特征应分配的权重,从而提升网页距离偏序关系与评估结果偏序关系的相... 详细信息

在信息无障碍评估领域中,为了便于预测网页评估结果的相关性,提出一种融合网页特征与URL相似性的网页距离度量方法,并利用部分已知样本评估结果的偏序关系学习出不同特征应分配的权重,从而提升网页距离偏序关系与评估结果偏序关系的相关性。实验结果表明该方法较传统距离度量方法能更好的表征评估结果的偏序关系,使得加权距离越相近的网页,其信息无障碍评估结果越相似。

关键词：数据挖掘网页距离权重学习半监督学习

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基于权重学习的Turbo解码方法

信息与电脑 2023年第9期35卷 195-197,201页

作者：陈奕廷王名为广东工业大学自动化学院广东广州510006 泰斗微电子科技有限公司广东广州510700

文章介绍一种结合权重学习的Turbo解码器,同时集成了传统的Turbo解码方法Max-Log-MAP,和传统的Max-Log-MAP方法具有相同的复杂度。基于传统的解码方法结合神经网络计算更为精确的权重,可实现误码率更低的解码结果,和传统解码方式Max-Log... 详细信息

文章介绍一种结合权重学习的Turbo解码器,同时集成了传统的Turbo解码方法Max-Log-MAP,和传统的Max-Log-MAP方法具有相同的复杂度。基于传统的解码方法结合神经网络计算更为精确的权重,可实现误码率更低的解码结果,和传统解码方式Max-Log-MAP进行对比,在加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道上具有更好的解码效果。通过仿真结果证明,该网络的解码误码率比传统的解码方法更小。

关键词： Turbo解码 Max-Log-MAP译码器权重学习

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权重模糊粗糙集的分类规则挖掘算法

计算机工程 2019年第9期45卷 211-215页

作者：李抒音刘洋郑州航空工业管理学院艺术设计学院郑州450046 郑州大学信息工程学院郑州450001

针对粗糙集分类规则挖掘算法LEM2剪枝条件过于严格的问题,提出一种权重模糊粗糙集的改进规则挖掘算法。在用例带权重的模糊粗糙集理论框架上分析面向混合数据的分类规则挖掘算法,引入粗糙集模型的近似覆盖参数作为挖掘算法的泛化度量参... 详细信息

针对粗糙集分类规则挖掘算法LEM2剪枝条件过于严格的问题,提出一种权重模糊粗糙集的改进规则挖掘算法。在用例带权重的模糊粗糙集理论框架上分析面向混合数据的分类规则挖掘算法,引入粗糙集模型的近似覆盖参数作为挖掘算法的泛化度量参数,实现对规则集数量和规则形式复杂程度的调节。实验结果表明,与LEM2算法和DataSqueezer算法相比,该算法的平均精度和平均召回率更优,分别为81 %和80 %,且生成规则的平均长度最短。

关键词：知识发现分类粗糙集理论规则挖掘权重学习

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基于加权锚点的多视图聚类算法

自动化学报 2024年第6期50卷 1160-1170页

作者：刘溯源王思为唐厂周思航王思齐刘新旺国防科技大学计算机学院长沙410073 中国地质大学计算机学院武汉430074 国防科技大学智能科学学院长沙410073 国防科技大学计算机学院高性能计算国家重点实验室长沙410073

大规模多视图聚类旨在解决传统多视图聚类算法中计算速度慢、空间复杂度高,以致无法扩展到大规模数据的问题.其中,基于锚点的多视图聚类方法通过使用整体数据集合的锚点集构建后者对于前者的重构矩阵,利用重构矩阵进行聚类,有效地降低... 详细信息

大规模多视图聚类旨在解决传统多视图聚类算法中计算速度慢、空间复杂度高,以致无法扩展到大规模数据的问题.其中,基于锚点的多视图聚类方法通过使用整体数据集合的锚点集构建后者对于前者的重构矩阵,利用重构矩阵进行聚类,有效地降低了算法的时间和空间复杂度.然而,现有的方法忽视了锚点之间的差异,均等地看待所有锚点,导致聚类结果受到低质量锚点的限制.为定位更具有判别性的锚点,加强高质量锚点对聚类的影响,提出一种基于加权锚点的大规模多视图聚类算法(Multi-view clustering with weighted anchors,MVC-WA).通过引入自适应锚点加权机制,所提方法在统一框架下确定锚点的权重,进行锚图的构建.同时,为增加锚点的多样性,根据锚点之间的相似度进一步调整锚点的权重.在9个基准数据集上与现有最先进的大规模多视图聚类算法的对比实验结果验证了所提方法的高效性与有效性.

关键词：多视图聚类大规模聚类锚点权重学习

维普期刊数据库博看期刊

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马尔可夫逻辑网络研究

软件学报 2011年第8期22卷 1699-1713页

作者：徐从富郝春亮苏保君楼俊杰浙江大学人工智能研究所浙江杭州310027

马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型,在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要的应用前景.较为全面、深入地总结了马尔可夫逻辑网络的理论模型、推理、权重和结构学习,最后指出了马尔... 详细信息

马尔可夫逻辑网络是将马尔可夫网络与一阶逻辑相结合的一种统计关系学习模型,在自然语言处理、复杂网络、信息抽取等领域都有重要的应用前景.较为全面、深入地总结了马尔可夫逻辑网络的理论模型、推理、权重和结构学习,最后指出了马尔可夫逻辑网络未来的主要研究方向.

关键词： Markov逻辑网统计关系学习概率图模型推理权重学习结构学习

基于多视觉描述子及音频特征的动态序列人脸表情识别

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电子学报 2019年第8期47卷 1643-1653页

作者：李宏菲李庆周莉中国科学院微电子研究所北京100029 中国科学院大学北京100049

关于面部表情识别的应用也正在渗透至各个领域,如安全驾驶、商品销售、临床医学等等.本文对面部表情识别相关技术进行研究,主要工作及贡献如下:研究非约束条件下人脸动态表情识别,提出了一种基于多视觉描述子及音频特征融合策略的动态... 详细信息

关于面部表情识别的应用也正在渗透至各个领域,如安全驾驶、商品销售、临床医学等等.本文对面部表情识别相关技术进行研究,主要工作及贡献如下:研究非约束条件下人脸动态表情识别,提出了一种基于多视觉描述子及音频特征融合策略的动态表情识别算法.借助多视觉描述子的空时局部特征描述实现动态表情特征的提取;而视频、音频特征的融合策略改善了表情识别性能.基于协方差矩阵及时间轴分段的动态规整,有效地解决了具有不同时长的动态表情序列的样本描述.为进一步改善表情识别模型的泛化性能,本文引入了基于多个体识别模型加权投票的集成识别模型.针对投票过程中的权值学习,提出了基于随机重采样的投票权重学习以及基于个体分类模型相对优势的投票权重学习方法.集成决策进一步改善了表情识别性能.基于AFEW5.0的动态表情库实验验证了算法的有效性.

关键词：动态表情识别多视觉描述子集成分类器权重学习