郭顺超
- 作品数：11 被引量：5H指数：1
- 供职机构：黔南民族师范学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 一种基于任务调度的异构计算系统低功耗方法
- 本发明公开了一种基于任务调度的异构计算系统低功耗方法。包括下述步骤：a.获取时间间隔和任务阈值数给定情况下的任务数量；b.将所述的任务数量与GPU数量进行比较，当任务数量小于或等于GPU数量时，使用先进先出策略将任务分配...
- 李君科刘凯郭顺超胡洋
- 文献传递
- 学生课堂表情识别系统的设计与实现
- 2024年
- 在智慧教育领域,实时监测学生课堂专注度对于提升教学质量具有十分重要的意义。本文开发一款基于表情识别的学生课堂专注度分析系统。系统基于C/S架构,采用Python编程语言和Pyside6图形界面框架,并使用Fer2013数据集对Mini-Xception网络模型进行训练和测试。测试结果表明,系统能够较为准确地辨识出学生课堂听讲期间的面部表情,从而可以辅助教师掌握学生的学习专注状态,为个性化教学的开展提供基础数据支撑。
- 郭顺超郭顺超元艳香
- 关键词：表情识别
- 基于spark平台的视频转码方法及系统
- 本发明涉及视频转码技术领域，具体是一种基于spark平台的视频转码方法及系统。其中，方法包括：用户使用客户端通过http请求到WebServer，然后WebServer接收视频文件及获取文件格式大小等信息；WebServ...
- 刘云玉原晋鹏王观玉王琳净郭顺超周立军郑添健刘彦杨福建黄隽
- 文献传递
- 基于特征联合和支持向量机的人脸识别被引量：3
- 2012年
- 在兼顾实时性的情况下,为了进一步提高人脸识别的识别率,本文提出一种基于特征联合和支持向量机的人脸识别方法。首先,提取人脸样本的梯度方向直方图特征和局部二值模式特征,并将这两种特征进行联合形成样本的联合特征。其次,使用主成分分析法对样本联合特征进行降维得到样本的低维联合特征。最后,利用训练样本的低维联合特征训练支持向量机得到一个人脸识别器,并利用该人脸识别器对测试样本进行识别。基于ORL人脸库的实验结果表明,与现有方法相比,本文方法在取得较高识别率的同时也取得了较好的实时性。
- 陈琦郭顺超张世辉
- 关键词：人脸识别梯度方向直方图局部二值模式支持向量机
- 基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别
- 随着计算机视觉技术的发展以及新型人机交互方式的出现，基于视觉的手势识别方法引起了学者们的广泛关注。如何实时、准确地识别出手势样本的类别成为了当前人们研究的重点。在前人研究的基础之上，本文以兼顾实时性及提高手势识别率为研究...
- 郭顺超
- 关键词：手势识别偏最小二乘法梯度方向直方图局部二值模式支持向量机
- 文献传递
- 基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别被引量：1
- 2014年
- 针对以往手势识别研究中更关注识别率而弱化实时性的情况,首次将偏最小二乘降维思想引入手势识别领域,提出一种基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别方法。首先进行手势分割,在此基础上提取手势样本的梯度方向直方图和局部二值模式特征,并将二者进行联合。然后采用偏最小二乘法对手势联合特征进行降维,并将降维后的手势训练样本特征输入到支持向量机中进行分类训练。最后用训练好的支持向量机对降维后的手势测试样本进行识别测试。基于Jochen Triesch手势库及自制手势库的实验结果表明,同已有方法相比,本文所提方法在取得较高手势识别率的同时也取得了较好的实时性。
- 张世辉周绯菲郭顺超
- 关键词：手势识别偏最小二乘法梯度方向直方图局部二值模式
- 一种用于GIS局部放电模式的识别方法
- 一种用于GIS局部放电模式的识别方法，本发明通过使用概率神经网络对GIS的局部放电模式进行识别，并使用了线形判别分析法对高维样本进行降维处理，将高维样本映射到最佳鉴别矢量空间，进行分类和压缩样本维数，映射后各类样本在新样...
- 李君科刘凯李君卫郭顺超
- 文献传递
- 融合“四新”案例的学生创新实践能力培养探索与实践——以计算机科学与技术师范专业为例被引量：1
- 2023年
- 针对计算机科学与技术师范专业人才培养中存在的师范教育弱化、教师对实践能力理解不充分,教学中案例资源单一、短缺等问题,通过实践研究,提出面向中学人工智能教育的“四新”师范人才培养理念,明确创新实践能力培养的重要路径,丰富“四新”案例资源,探索“六位一体,做有温度的课程思政”的教学理念。经实践检验效果良好,对人才培养、专业建设、创新实践能力等方面有较好的借鉴意义。
- 王顺晔王宁郭顺超刘大勇
- 关键词：创新实践能力
- 基于特征降维的手势识别
- 2016年
- 针对以往手势识别研究中更偏重识别率而弱化实时性的情况,本文将偏最小二乘法应用于手势识别领域,提出一种基于特征降维的手势识别方法。首先在手势样本进行手势分割的基础上提取其梯度方向直方图特征,然后采用偏最小二乘法对手势特征进行降维,最后使用支持向量机对降维后的手势特征进行训练和识别。基于自制手势库的实验结果表明,本文所提方法在取得较高识别率的前提下,经过特征降维显著改善了手势识别的实时性。
- 郭顺超元艳香
- 关键词：手势识别偏最小二乘法梯度方向直方图支持向量机
- 一种基于任务调度的异构计算系统低功耗方法
- 本发明公开了一种基于任务调度的异构计算系统低功耗方法。包括下述步骤：a.获取时间间隔和任务阈值数给定情况下的任务数量；b.将所述的任务数量与GPU数量进行比较，当任务数量小于或等于GPU数量时，使用先进先出策略将任务分配...
- 李君科刘凯郭顺超胡洋
