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Your conditions: 周亚丽(3)

1. chinaXiv:201904.00055 [pdf]

基于深度学习的人脸识别算法研究

胡亚洲; 周亚丽; 张奇志
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

基于深度学习的人脸识别技术是目前人工智能领域研究的热点之一。考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度,对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进,同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作,并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明,改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%,高于原始网络结构的99.05%;在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%,高于原始网络结构的97.10%;在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.43%,低于原始网络结构的12.28%。可以看出,和原始网络结构相比,改进的网络结构提升了人脸识别的准确率和降低了误识别率。

submitted time 2019-04-01 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1290Downloads1043 Comment 0

2. chinaXiv:201904.00047 [pdf]

引入评分偏置的二项矩阵分解推荐算法

张笑虹; 张奇志; 周亚丽
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对推荐系统中的评分预测问题,在矩阵分解的基础上,实现了一种修正的二项矩阵分解算法。假设用户对物品的评分基于二项分布,由于用户的评分习惯存在差异,物品的受欢迎程度也存在着差异,导致用户—物品评分矩阵存在偏置量。通过引入偏置量对矩阵分解和评分预测进行修正,采用最大后验估计建模,并通过随机梯度下降算法优化模型。实验结果表明,在MovieLens 100K数据集上,引入评分偏置的二项矩阵分解算法在推荐精度,离线计算时间等方面均优于传统的二项矩阵分解算法。

submitted time 2019-04-01 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits439Downloads249 Comment 0

3. chinaXiv:201808.00076 [pdf]

基于FasterR-CNN的服务机器人物品识别研究

石杰; 周亚丽; 张奇志
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

随着机器人在服务行业中的应用推广,尤其在家庭服务中有着重要的作用,对服务机器人的信息采集或目标识别需求也越来越强烈。传统的日用商品识别流程通常使用较为经典的图像识别和机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林或Adaboost,然后利用目标图像的梯度、纹理或颜色的基本特征来对日用商品进行识别,可以在比较简单的背景中得到应用,但是在复杂的背景环境中很难有比较突出的表现,并且难以达到较高的准确率。目前在目标识别中表现比较优异的是卷积神经网络(CNN),并成为很多目标识别场景中的首选。考虑到服务机器人的硬件配置成本,将基于区域的卷积神经网络(R-CNN)的快速算法Faster R-CNN引入系统中,并以CPU计算的方式进行物品识别。利用CNN网络提取图像特征,在其后面接入一个区域提议层。实验结果表明,将深度学习的识别方法应用到服务机器人平台是可行的,识别效果准确,且在实验中得到较好的检测效果。

submitted time 2018-08-13 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits455Downloads277 Comment 0

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