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童莹
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- 所属机构:南京工程学院
- 所在地区:江苏省 南京市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:江苏省自然科学基金
相关作者
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- 2019年
- 以卷积神经网络结合循环神经网络搭建端到端的深度学习网络,提出一种增强特征的视频表情识别方法。其中,卷积神经网络采用传统的VGG-16-FACE模型作为初始模型,完成特征提取;循环神经网络采用具有记忆能力的长期短时记忆模型网络(LSTM)结合连续视频的帧间信息给出最优预测。首先,对VGG-16和LSTM模型分别进行独立训练。因预测结果很大程度取决于LSTM模型,针对LSTM的层数和输出神经元个数进行优化调试后,得到两层LSTM,发现输出维度为2 048时识别效果最好。考虑到增加负责特征提取的VGG模型对预测结果的影响比重,模型由独立训练2个模型连接为端到端的1个模型。实验中考虑到1层LSTM输出会造成特征丢失,在端到端模型的基础上加入跳层连接,增强特征输入,最终实验结果表明:在AFEW数据集上对视频表情识别的准确率从32. 88%提升到37. 34%,F1分数从0. 289 5提升到0. 339 9,证实了端到端增强特征混合神经网络的有效性。
- 陈乐童莹陈瑞曹雪虹
- 关键词:卷积神经网络循环神经网络
- 基于Fisher准则函数的二维阈值图像分割算法被引量:19
- 2004年
- 文章针对图像分割中小目标物体识别困难和抗噪声性能差的问题,引入模式识别中的Fisher评价函数作为图像分割准则函数,基于Fisher准则函数提出二维阈值分割新技术,结合二维直方图抗噪声性能强和Fisher准则函数受目标和背景比例影响小的特点,对图像进行分割。实验结果表明,方法具有较好的识别能力和较强的抗噪声性能。
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- 关键词:图像分割二维直方图
- 基于超声乳腺肿瘤图像的微小钙化点自动检测方法
- 本发明公开了一种基于超声乳腺肿瘤图像的微小钙化点自动检测方法,将超声乳腺肿瘤图像原图,分割出乳腺肿瘤感兴趣区域;对分割后的乳腺肿瘤感兴趣区域进行弱腐蚀和强腐蚀区分;对超声乳腺肿瘤的弱腐蚀感兴趣区域进行多尺度超像素分割,将...
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- 基于空间多尺度HOG特征的人脸表情识别方法被引量:11
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- 童莹
- 关键词:梯度方向直方图人脸表情识别局部二值模式GABOR小波变换
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- 耿鹏包永强童莹
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- 一种基于交叉校验的电力架空导线检测方法,输入电力架空导线图像,对电力架空导线图像使用DeepLabv3+分割网络进行电力架空导线检测,进行二值化操作,得到二值化图像,使用MCMLSD直线检测算法进行电力架空导线检测,输出...
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- 基于旋转主方向梯度直方图特征的判别稀疏图映射算法被引量:2
- 2019年
- 非约束环境下采集的人脸图像复杂多变,将其直接作为字典原子用于稀疏表示分类(sparserepresentation based classification, SRC),识别效果不理想.针对该问题,本文提出一种基于旋转主方向梯度直方图特征的判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding based on histogram of rotated principalorientation gradients, DSGE-HRPOG)算法,用于构建类内紧凑、类间分离的低维判别特征字典,提高稀疏表示分类准确性.首先,采用旋转主方向梯度直方图(histogram of rotated principal orientation gradients,HRPOG)特征算子提取非约束人脸图像的多尺度多方向梯度特征,有效去除外界干扰和像素间冗余信息,构建稳定、鉴别的HRPOG 特征字典;其次,引入判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding,DSGE)算法,以类内重构散度最小、类间重构散度最大为目标计算特征字典的最佳低维投影矩阵,进一步增强低维特征字典的判别性、紧致性;最后,提出投影矩阵和稀疏重构关系交替迭代优化算法,将维数约简过程伴随在稀疏图构建过程中,使分类效果更理想.在AR, Extended Yale B, LFW 和PubFig 这4 个数据库上进行大量实验,验证了本文算法在实验环境数据库和真实环境数据库上的有效性.
- 童莹童莹魏以民
- 关键词:流形学习方向梯度直方图
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