刘志勇
- 作品数：39 被引量：57H指数：4
- 供职机构：中山大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学金属学及工艺哲学宗教更多>>
- 用MATLAB的虚拟现实工具箱构建一虚拟场景被引量：2
- 2008年
- 介绍Matlab中的虚拟现实工具箱及其接口。利用Matlab中的虚拟现实工具箱,构建一个三维虚拟现实场景。
- 刘志勇
- 关键词：工具箱
- 科学计算软件SCILAB及其编程研究被引量：3
- 2008年
- 本文介绍了科学计算软件Scilab,Scilab的编程语句(循环语句、判断语句)及Scilab的函数,说明了其与Matlab的异同,最后给出了两个编程实例。
- 刘志勇
- 关键词：SCILABMATLAB编程
- 一种基于L1-TV模型的图像修复算法
- 2011年
- 提出一种基于L1-TV模型的图像修复方法。在正则化框架下采用L1范数度量逼近项,增加了模型修复图像破损部分的能力。利用"变量分裂"思想和半二次光滑化技术,克服L1-TV模型的算法求解困难,使得新模型的解易于求出。与两个已有算法的对比实验结果表明,该算法在获得较高的修复效果的同时,可以显著地降低运算时间。
- 刘志勇周玉芬冯国灿
- 关键词：图像修复整体变分L1范数
- 流形学习方法及其在头部姿势估计中的应用被引量：3
- 2010年
- 流行学习是一种新的数据降维方法,能揭示数据的内在变化规律,其目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维流形结构,并给出一个有效的低维表示。目前流形学习以其出色的数据约简与可视化能力得到了越来越多模式识别与机器学习工作者的重视。本文介绍了一些常用的流形学习算法,分析了这些算法的优缺点,并利用流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法于头部姿势估计,取得了较好的识别效果。
- 刘志勇王珏
- 关键词：流形学习局部线性嵌入
- 本地文件系统的管理方法、电子设备及可读存储介质
- 本申请公开了一种本地文件系统的管理方法、电子设备及可读存储介质，涉及文件管理技术领域，本地文件系统中的各对象均包括多个存储了索引节点数据的文件存储区域，将目标文件的目标文件元数据存储至基于空闲索引节点队列获取的空闲索引节...
- 胡泽杰卢宇彤罗嘉文冯浚轩刘志勇陈志广
- 基于噪声空间结构嵌入和高维梯度方向嵌入的鲁棒人脸识别方法被引量：1
- 2018年
- 基于核范数的矩阵回归方法(Nuclear norm based Matrix Regression,NMR)对人脸图像中因遮挡和光照变化等噪声引发的误差具有很强的鲁棒性。分析了NMR的鲁棒性的基本原理:首先,误差的核范数度量的是误差在其主方向上的能量,而主方向上的能量通常都去除了常规噪声的干扰;其次,误差的核范数度量嵌入了噪声的空间结构信息,而噪声的空间结构对于表示并排除噪声的影响至关重要。然而,仅仅考虑噪声的空间结构并不能有效消除噪声的影响。将具有噪声抑制能力的高维梯度方向(High-dimensional Gradient Orientation,HGO)特征嵌入NMR,提出了一种基于高维梯度方向特征的NMR方法(High-dimensional Gradient Orientations-based NMR,HGO-NMR)极大地提升了NMR的识别性能。其重要意义在于指出噪声空间结构信息和噪声抑制机制对于面向现实的鲁棒人脸识别系统同等重要,单方面强调其中任何一种机制都将导致不稳定的识别性能。
- 李小薪李晶晶贺霖刘志勇
- 关键词：人脸识别
- 基于反馈机制的图像超分辨率重建算法被引量：4
- 2022年
- 现有的图像超分辨率重建方法充分利用了强大的深度学习模型,但忽略了人类视觉系统中普遍存在的反馈机制。提出一种新型图像超分辨率重建算法,通过具有约束条件的递归神经网络中包含的隐藏状态实现反馈机制,旨在处理网络间的反馈连接并生成更具说服力的高级表示形式,提供更多的上下文信息,从而帮助低分辨率图像完成高分辨率图像的重建。此外,具有较强早期图像重建能力的反馈网络可逐步生成最终的高分辨率图像。为解决低分辨率图像因多种类型的退化而导致的细节损失问题,引入课程学习策略,使网络适用于更复杂的任务,提升模型的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效提升图像超分辨率重建的准确性,与SRCNN、VDSR、RDN等算法相比,其PSNR值最高提升了7.15 dB。
- 楼鑫杰李小薪刘志勇
- 关键词：图像超分辨率重建人类视觉系统
- 基于谱聚类的多阈值图像分割方法被引量：7
- 2012年
- 阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时间少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阈值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。
- 邹小林陈伟福陈伟福冯国灿刘志勇
- 关键词：图像阈值分割多阈值谱聚类
- 基于关键类判定的代码提交理解辅助方法被引量：2
- 2017年
- 软件代码提交是最重要的软件版本演化数据之一,被广泛应用于软件审查和软件理解中.对于程序员,提交的理解难度随着受影响的类数量、修改的代码量的增加而增加.通过对大量数据的分析发现:识别出提交中核心的修改类(关键类)以及为了完成这个核心修改所进行的依赖性改动的类(非关键类),能够辅助代码提交的理解.受机器学习技术在分类领域有效性的启发,提出一种基于机器学习的关键类识别方法,将判定提交中的关键类建模为二分类问题(即关键和非关键类),从软件演化过程中产生的海量提交数据中抽取可判别性特征来度量类的关键性.在多个数据集上的实验结果表明:该方法判定关键类的综合准确率达到了87%;相比于开发人员直接理解提交,使用关键类信息提示来辅助理解提交,能够显著提高开发人员的效率和正确率.
- 黄袁刘志勇陈湘萍熊英飞罗笑南
- 基于奇异值分解的Gabor遮挡字典学习被引量：3
- 2018年
- 因遮挡、光照等变化因素所引发的协变量偏移问题是面向现实的人脸识别系统需要重点解决的问题。从字典编码的角度探讨了这一问题。通过对现有的结构化误差编码方法的回顾,指出几种主流的结构化误差编码方法都可以转化为训练字典与遮挡字典联合表示的形式,只需对不同的误差编码方法建立合适的遮挡字典即可。鉴于遮挡字典在结构化误差编码方法中的重要作用,针对一种重要的基于字典表示的误差校正方法——基于Gabor特征的鲁棒表示与分类方法(GRRC)展开研究,指出其基于K-SVD的遮挡字典学习方法的主要不足在于:计算代价较高、冗余性较强、缺乏针对自然遮挡的结构,并提出了一种基于奇异值分解(SVD)的Gabor遮挡字典学习方法。在Extended Yale B,UMBDB和AR 3个人脸数据库上的实验结果表明,相对于基于K-SVD字典学习方法的GRRC,基于SVD字典学习方法的GRRC在各种情形下都具有更好的时间性能和识别性能。
- 李小薪周元申周旋李晶晶刘志勇
- 关键词：GABOR特征奇异值分解
