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1. chinaXiv:201805.00432 [pdf]

一种综合性论文查重评估方法

谢兆贤; 叶淑祯; 黄沈权
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

论文查重对高校的毕业论文质量管控的过程是有其必要性的。提出一种新型综合性作法,针对互联网的查重系统过程过于极端的状况下,可以使用此方法检测出异常,才会要求再次以人工检测。目标是要减少误判,将原本不是抄袭却被判定抄袭的论文得到申覆的机会。当同一篇论文在不同的查重网站中检测出的重复率相差较大时,采用论文新型综合性查重方法,在判定论文最后的重复结果中加入人为判断的权重,降低论文重复率被网站所控制的因素,使得查重结果不完全被网站或人工控制,这种网站人工的双重混合式检测弥补了网站资源库问题对查重结果产生的影响,提升论文查重结果的准确性和可信度。

提交时间: 2018-05-24 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量169下载量78 评论 0

2. chinaXiv:201805.00433 [pdf]

基于视觉感知的快速雾天图像清晰度复原

付辉; 吴斌; 张红英
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对雾霾恶劣天气状况下获取的图像视觉效果差,提出了一种基于视觉感知的快速雾天图像清晰度复原方法,测算大气光学物理模型的两个重要参量。首先采用阈值分割结合二叉树分割的方法拟合较为精准的大气光值,进而采用自适应各向异性型高斯滤波与色调调整方法优化透射率。与算法[1,3,5,8]实验结果表明,所提算法的去雾效果图效果饱和清晰,能够保留清晰的边缘细节和较高的对比度,算法的处理效率高,能满足实际应用需求。

提交时间: 2018-05-24 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量188下载量81 评论 0

3. chinaXiv:201805.00434 [pdf]

改进随机子空间LDA结合多补丁集成学习的鲁棒人脸识别算法

冯代高; 张友俊
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对化妆对人脸识别准确率的负面影响,提出了基于补丁集成学习的改进鲁棒人脸识别算法。首先,将每张人脸图像嵌入补丁中并用一组特征描述符描述每个补丁,即本地梯度Gabor模式(LGP)、Gabor空间定序定比测量直方图(HGSFRM)和密集采样局部多值模式(DSLMP )。然后,使用改进的随机子空间线性判别分析(SRS-LDA)方法采样补丁,并在化妆之前和化妆之后图像之间建立多个公共子空间进行集成学习。最后,利用协作和稀疏表示分类器比较这个子空间中的特征向量,同时通过求和规则联合得到的分数。实验将提出的算法在多种化妆数据集上进行评估分析,结果表明提出的算法相比于其他专为妆后人脸识别设计的算法有更高的识别精度。

提交时间: 2018-05-24 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量121下载量59 评论 0

4. chinaXiv:201805.00435 [pdf]

一种面向表情识别的ROI区域二级投票机制

文元美; 欧阳文; 凌永权
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对如何更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征进行研究,提出了一种面向人脸表情识别的ROI区域二级投票机制。首先将图像划分成一系列感兴趣区域(ROI)图像输入到卷积神经网络中进行训练;然后将测试图像的ROI图像输入到卷积神经网络中,统计所有ROI图像的判别结果;最后采用二级投票机制确定测试图像的最终类别,得到最终判别结果。此外,针对卷积神经网络不能从人脸图像中学习到旋转等空间位置信息,引入了STN(spatial transformer network)网络,提高算法在解决复杂情况下的表情识别问题的能力。实验表明,ROI区域二级投票机制能够更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征,比直接使用ROI图像进行投票的方法准确率提升了1.1%,引入STN网络能够有效提升卷积神经网络的鲁棒性,比未引入STN网络的方法准确率提升了1.5%。

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5. chinaXiv:201805.00436 [pdf]

基于散度-形状引导和优化函数的显著性目标检测

梁丽香; 夏晨星; 王胜文; 张汗灵
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

为了准确地进行显著性目标检测,提出了一种基于散度—形状引导和优化函数的显著性检测有效框架。首先,通过考虑颜色、空间位置和边缘信息,提出了一种有辨别力的相似性度量;接着,利用散度先验剔除图像边界中的前景噪声获得背景集,并结合相似性度量计算得到基于背景显著图。为了提高检测质量,形状完整性被提出并通过统计在分层空间中区域被激活的次数期望生成相应的形状完整显著图。最后,利用一个优化函数对两个显著图融合后的结果进行优化从而获得最终的结果。在公开数据集 ASD、DUT-OMRON和ECSSD上进行实验验证,结果证明所提方法能够准确有效地检测出位于图像任意位置的显著性物体。

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6. chinaXiv:201805.00437 [pdf]

基于改进单深层神经网络的自然场景中维吾尔文检测

彭勇; 哈力旦·阿布都热依木; 丁维超
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对自然场景中维吾尔文检测难度大的问题,改进了一种单深层神经网络对自然场景中维吾尔文进行检测。该网络结构由维吾尔文特征提取组件和多层特征融合的文本检测组件组成,以端到端的方式训练学习预测维吾尔文文本框的位置以及置信度。维吾尔文特征提取组件利用卷积神经网络提取自然场景维吾尔文图像中的多尺度和多层级维吾尔文特征。多层特征融合的文本检测组件则使用维吾尔文特征提取组件提取的特征,预测文本框的位置和维吾尔文类别的置信度。分析发现与中英文检测不同,维吾尔文文本具有更特殊的特征,针对这种特性设计了多宽高比和多尺寸大小的默认框并调整了部分卷积核的大小。经自然场景中具有维吾尔文的图片集实验表明,改进的单深层神经网络方法考虑了图像的多尺度和多层级征对检测精度的影响,算法的准确率和F值分别达到了0.723 4和0.611 5,提高了检测的准确率。

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7. chinaXiv:201805.00438 [pdf]

基于辨识特征后融合的行人再识别

刘琦; 侯丽
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

跨摄像机行人因光照、视角、姿态的差异,会使其外观变化显著,给行人再识别的研究带来严峻挑战。基于多特征融合和距离度量学习技术,提出辨识特征后融合的算法,并将其应用于行人再识别中。首先,对跨摄像机行人样本图像分别提取局部最大出现频次(LOMO)特征和基于显著颜色名称的颜色描述子(SCNCD)特征,表示跨摄像机行人的外观;然后,基于所提取的LOMO和SCNCD特征,分别去训练跨视图二次判别分析(XQDA)距离度量学习模型,分别获取跨摄像机每对行人每个特征优化的距离;最后,应用最小最大标准化距离融合的算法,获取跨摄像机行人最终的距离,用于跨摄像机行人的匹配。在具有挑战的VIPeR和PRID450S两个公开数据集上进行实验,实验结果表明所提出的行人再识别算法有效地提高了行人再识别的准确率。

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8. chinaXiv:201805.00439 [pdf]

面向web图像检索的基于语义迁移的无监督深度哈希

许胜; 陈盛双; 谢良
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

当前主流的Web图像检索方法仅考虑了视觉特征,没有充分利用Web图像附带的文本信息,并忽略了相关文本中涉及的有价值的语义,从而导致其图像表达能力不强。针对这一问题,提出了一种新的无监督图像哈希方法:基于语义迁移的深度图像哈希(semantic transfer deep visual hashing,STDVH)。该方法首先利用谱聚类挖掘训练文本的语义信息;然后构建深度卷积神经网络将文本语义信息迁移到图像哈希码的学习中;最后在统一框架中训练得到图像的哈希码和哈希函数,在低维汉明空间中完成对大规模Web图像数据的有效检索。通过在Wiki和MIR Flickr这两个公开的Web图像集上进行实验,证明了该方法相比其他先进的哈希算法的优越性。

提交时间: 2018-05-24 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量96下载量53 评论 0

9. chinaXiv:201805.00440 [pdf]

改进的单幅图像的自学习超分辨率重建方法

王晓明; 黄凤; 刘少鹏; 徐涛
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对传统超分辨率重建方法稀疏表示依赖大训练样本字典的局限性问题,基于l₂范数的弱稀疏性特点,提出一种改进的单幅图像自学习超分辨率重建方法。首先,通过自学习建立非金字塔阶梯式训练图像集;然后,采用自定义的方法分别提取训练集中低分辨率和相应高分辨率图像特征块及特征像素值;最后,结合l₂范数的协作表示(collaborative representation,CR)理论和支持向量回归(support vector regression,SVR)技术学习多层超分辨率映射模型。实验结果表明,提出的超分辨率方法不仅可行有效,而且与传统的单幅图像的超分辨率方法比较,其PSNR平均提高了0.06~3.92 dB,SSIM平均提高了0.002 4~0.034 8。从客观数值和主观视觉证明了所提方法的优秀性。

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10. chinaXiv:201805.00441 [pdf]

基于改进高斯—拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法

代文征; 杨勇
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题,提出了一种改进的高斯-拉普拉斯算子的边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务,然而目前常用的几种梯度算子,包括已经提出的高斯-拉普拉斯算子都没能取得理想效果。提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子作了改进,并与高斯滤波器相结合。首先,应用高斯滤波器来平滑图像,抑制噪声;然后,基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测;最后,在Imagenet数据集中选取了10幅图像进行了实验,将提出的高斯梯度边缘检测器与传统的边缘检测器进行比较。评估结果显示,提出的方法所获得的峰值信噪比(PSNR)高于对比算法,而均方误差(MSE)更小。实验结果表明,提出的方法在实际应用中能够有效提高噪声图像边缘检测的质量。

提交时间: 2018-05-24 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量103下载量39 评论 0

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