严严
- 作品数：97 被引量：174H指数：5
- 供职机构：厦门大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于卷积神经网络的快速目标检测方法
- 基于卷积神经网络的快速目标检测方法，涉及计算机视觉技术。首先利用训练集训练出卷积神经网络参数，然后利用扩展图的方式解决最大池化丢失特征的问题并生成判别完备特征图；把卷积神经网络的全连接权重看成线性分类器，采用可能近似学习...
- 王菡子郭冠军严严
- 文献传递
- 一种静止摄像机下的基于ViBe的运动目标检测方法
- 一种静止摄像机下的基于ViBe的运动目标检测方法，A初始化视频帧每个像素点前景计数和鬼影计数。B对二值图预处理。C对二值图进行前景区块划分，去除像素少的前景区块并修改前景计数。D每隔p帧对C中得到的前景计数去噪再鬼影检测...
- 王菡子廖健严严
- 鉴别投影嵌入及其在人脸识别中的应用被引量：2
- 2008年
- 该文提出了一种新的监督线性降维方法,称为鉴别投影嵌入(Discriminant Projection Embedding,DPE)。和常用的线性鉴别分析相比,鉴别投影嵌入可以更好地保留类内的局部几何位置信息和提取类间的鉴别结构信息。在人脸识别公用数据库上进行了一系列的实验,实验结果表明了该文方法的可行性和有效性。
- 严严章毓晋
- 关键词：人脸识别
- 一种基于丢弃损失函数的人物属性识别方法
- 一种基于丢弃损失函数的人物属性识别方法，涉及基于内容的图像识别。首先设计基于ResNet‑50的深度卷积神经网络，然后设计丢弃损失函数中包含的离群样本丢弃策略，计算梯度值，选择性丢弃梯度值大于一定阈值的样本权重，再设计丢...
- 严严许友泽王菡子
- 文献传递
- 基于幻觉对抗网络的鲁棒目标跟踪方法
- 基于幻觉对抗网络的鲁棒目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术。首先提出一种新的幻觉对抗网络，旨在于学习样本对间的非线性形变，并将学习到的形变施加在新目标以此来生成新的目标形变样本。为了能有效训练所提出的幻觉对抗网络，提出形变重...
- 王菡子吴强强严严
- 文献传递
- 一种基于循环上下文聚合网络的单图像去雾方法
- 一种基于循环上下文聚合网络的单图像去雾方法，涉及计算机视觉技术。步骤：A.准备训练样本集(x<Sub>i</Sub>，y<Sub>i</Sub>)，i＝1，……，N，N为训练样本数，N为自然数。x<Sub>i</Sub>...
- 王菡子王晨陈润青严严
- 一种结合局部不对称几何的多模型拟合方法
- 一种结合局部不对称几何的多模型拟合方法，涉及计算机视觉技术。能够利用数据点之间更多的信息，即每个数据点的局部邻居不对称性适合于建模数据点之间的关系。首先，考虑几何空间的关系，搜索每个数据点的空间邻域，以及在空间邻域中计算...
- 王菡子郭翰林严严林舒源罗海玲
- 文献传递
- 一种针对多结构数据的指导性采样方法
- 一种针对多结构数据的指导性采样方法，涉及计算机视觉技术。1)准备输入数据；2)如果当前总采样次数c小于M，那么执行步骤3)～7)；否则，结束采样且输出模型假设集Θ；3)如果当前总采样次数c小于b，那么使用随机采样方法采样...
- 王菡子赖桃桃林舒源严严
- 文献传递
- 基于多任务深度学习的人脸属性识别方法
- 基于多任务深度学习的人脸属性识别方法，涉及计算机视觉中的人脸属性识别。准备图像数据集；对图像数据集中的每幅图像逐一进行人脸检测；对所有检测到的人脸进行人脸关键点检测；对检测到的人脸关键点将每幅人脸根据人脸对齐方法，对齐到...
- 严严陈日伟王菡子
- 文献传递
- 基于偏好统计数据表征的鲁棒几何模型拟合方法被引量：3
- 2020年
- 鲁棒几何模型拟合是计算机视觉的一个基础性研究问题,广泛应用于各类计算机视觉任务,如单应性矩阵或基础矩阵估计、图像匹配、医学图像分析等.它的主要任务是:在包含噪声点和离群点的数据集中估计模型实例的参数和个数.针对该任务,本文提出一种基于新型数据表征(称之为偏好统计数据表征)的模型拟合方法.该新型数据表征算法将残差值进行排序然后映射到不同的区间以构建残差直方图数据表征,来描述数据分布的特征.该算法充分利用传统模型拟合方法中偏好分析和一致性统计分析的优点,更加有效地对数据分布特征进行描述,从而有效地提高数据表征的准确性和鲁棒性.为了进一步有效地利用该数据表征中的统计信息(内点和离群点显示出显著的信息熵值差异),本文利用直方图中不同区间段所映射的残差值的出现频次,以分析直方图的特性.并且采用一种简单的自适应熵阈值算法,来区分内点与离群点以进行离群点检测.最后,为了能够更好地处理分布在交叉模型实例附近的数据点,本文引入一种基于相似矩阵学习的图聚类技术,提出一个有效的模型实例估计算法.该算法先是用聚类技术以实现数据的分割,进而估计模型实例的参数.同时,该模型实例估计算法结合拉普拉斯矩阵特征值的分析以及最小子集数目的约束,使其能够自适应地估计模型实例的个数.在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,本文提出的偏好统计数据表征算法能够有效提高模型拟合方法的准确性和鲁棒性.同时,与当前一些流行的模型拟合方法相比,本文基于偏好统计数据表征的鲁棒几何模型拟合方法取得了更好的拟合精度,并且在速度方面要比大部分拟合方法更加高效.
- 郭翰林肖国宝严严林舒源SUTER David王菡子
- 关键词：离群点检测模型参数估计
