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基于二维AHC-DMR滤波增强的信源数估计方法: 1; 作者江惠堂潘晴田妮莉《现代雷达》北大核心 2025年第5期46-51,共6页; 针对复杂环境和小快拍数条件下大多数信源数估计方法性能下降的问题,提出了一种基于二维主模抑制白化滤波器和凝聚式层次聚类的信源数估计方法。首先,通过一种增强协方差矩阵的处理方法,对信号协方差矩阵进行重组,并进一步提取信号信息... 展开更多; 关键词信源数估计白化滤波凝聚式层次聚类协方差矩阵噪声; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度邻域收缩和结构滤波的加权PRNU模型: 2; 作者罗芷茵田妮莉 +1 位作者潘晴苏开清《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第9期79-84,共6页; 光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)是一种反映成像传感器缺陷的固有特征,可有效识别拍摄该数字视频的相机来源。针对网络压缩视频识别效果不佳的问题,提出一种基于Stein’s无偏风险估计的多尺度邻域值收缩滤波和自适... 展开更多; 关键词光响应非均匀性源相机识别双树复小波多尺度邻域收缩边缘结构保持滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于U形Transformer深度网络的PRNU噪声提取算法: 3; 作者李鸿光田妮莉潘晴《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期103-109,共7页; 光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)噪声由于其唯一性和稳定性可作为相机的指纹并可用于数字图像的源相机识别。为了提高源相机识别的精度和效率,提出一种基于U形Transformer深度网络(Uformer)的PRNU噪声提取算法。该... 展开更多; 关键词光响应非均匀性源相机识别 TRANSFORMER 深度学习图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型被引量：9: 4; 作者田妮莉喻莉《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期2499-2502,共4页; 该文提出了一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型,首先采用小波分解把网络流量数据分解成小波系数和尺度系数,即高频系数和低频系数,将这些不同频率成分的系数单支重构为高频流量分量和低频流量分量,利用FIR神经网络... 展开更多; 关键词流量预测小波变换 FIR神经网络(FIRNN); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法被引量：3: 5; 作者王晓娜潘晴田妮莉《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第5期497-503,共7页; 为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的... 展开更多; 关键词多模态图像图像融合离散小波变换自适应脉冲耦合神经网络非下采样剪切波变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MDFPF-ResNet的红外手掌图像关键点定位被引量：1: 6; 作者何小平潘晴田妮莉《微电子学与计算机》 2021年第10期9-14,共6页; 手诊作为一种能够推理人体器官健康状况的辅助诊断方法,在中医和智能中医的发展中占据着重要的地位.针对现有的红外图像关键点定位方法存在定位不准确的问题,提出一种多尺度空洞卷积特征金字塔融合的残差网络应用于红外手掌图像关键点... 展开更多; 关键词红外热图像残差网络关键点定位多尺度特征金字塔; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IMF自相关相位矩阵的改进型信源个数估计算法: 7; 作者葛生国潘晴 +1 位作者田妮莉 Everett X.Wang 《电视技术》 2019年第10期1-5,14,共6页; 本文提出了一种基于本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)自相关相位矩阵的改进型信源个数估计方法,分别对均匀圆阵(Uniform circular array,UCA)接收的远场窄带信号的各IMF相关相位矩阵做特征分解获得特征值,在此基础上进一步特... 展开更多; 关键词本征模态函数均匀圆阵信源数估计 BP神经网络小快拍数; 在线阅读下载PDF 职称材料

关节点时空信息融合降维的人体动作识别方法被引量：3: 8; 作者李博文潘晴 +1 位作者田妮莉吴琼琼《微电子学与计算机》 2022年第1期26-30,共5页; 基于二维卷积神经网络(2DCNN)和三维卷积神经网络(3DCNN)的人体动作识别方法都存在运算量较大的问题,提出了关节点时空信息融合降维的人体动作识别方法(Joint-trajectory).首先,采用高分辨率网络(HigherHRnet)提取视频每帧图像中人体各... 展开更多; 关键词卷积神经网络高分辨率网络人体动作识别 KTH数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于二维AHC-DMR滤波增强的信源数估计方法: 1; 作者江惠堂潘晴田妮莉; 机构广东工业大学信息工程学院; 出处《现代雷达》北大核心 2025年第5期46-51,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61901123)。; 文摘针对复杂环境和小快拍数条件下大多数信源数估计方法性能下降的问题,提出了一种基于二维主模抑制白化滤波器和凝聚式层次聚类的信源数估计方法。首先,通过一种增强协方差矩阵的处理方法,对信号协方差矩阵进行重组,并进一步提取信号信息,把原本信号特征值进行替换处理。其次,利用一种局部密度的处理方法以及对特征值增强处理,将一维样本特征映射到二维平面,从而实现维度的增加。最后,聚焦噪声子空间的特征值的分布情况,利用重构后噪声特征值相较于重构前噪声特征值的分布程度更密集的特性,通过凝聚式层次聚类算法计算出每一个特征值的分类簇,以最小距离为簇间相似度的准则对信源数进行分类,得到改进后的信源数估计方法。仿真结果表明:所提方法在白噪声环境下,估计性能更优,且对快拍数不敏感,同时在色噪声环境下也能较好地估计信源数。在快拍数实验中,所提方法估计性能更优,在小快拍数条件下,所提方法估计准确率能达到90%以上,且具备估计稳定性。; 关键词信源数估计白化滤波凝聚式层次聚类协方差矩阵噪声; Keywords source number estimation whitening filtering agglomerative hierarchical clustering(AHC) covariance matrix noise; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度邻域收缩和结构滤波的加权PRNU模型: 2; 作者罗芷茵田妮莉潘晴苏开清; 机构广东工业大学信息工程学院; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第9期79-84,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61901123)。; 文摘光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)是一种反映成像传感器缺陷的固有特征,可有效识别拍摄该数字视频的相机来源。针对网络压缩视频识别效果不佳的问题,提出一种基于Stein’s无偏风险估计的多尺度邻域值收缩滤波和自适应边缘结构保持的平滑滤波算法,并构建一个加权PRNU提取模型。该模型首先对跳过环路滤波的视频帧进行基于双树复小波的多尺度变换,使用基于Stein’s无偏风险估计的多尺度邻域值收缩滤波算法估计所有高频子带,得到噪声残差后,利用自适应边缘结构保持平滑滤波对复杂的噪声残差进行平滑处理,采用基于量化参数加权的最大似然估计方法聚合噪声残差得到PRNU的乘性因子,最后经过预处理得到PRNU。在Vision数据集上的实验结果显示,所提出的模型在视频时长为15 s时,移动和旋转参考指纹下的AUC值分别为0.9551和0.9549,Kappa系数分别为0.8403,0.8889和0.9132,均优于现有算法。; 关键词光响应非均匀性源相机识别双树复小波多尺度邻域收缩边缘结构保持滤波; Keywords photo-response non-uniformity source camera identification dual-tree complex wavelet multi-scale neighborhood shrinkage edge structure preserving filtering; 分类号 TN249 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于U形Transformer深度网络的PRNU噪声提取算法: 3; 作者李鸿光田妮莉潘晴; 机构广东工业大学信息工程学院; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期103-109,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61901123)。; 文摘光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)噪声由于其唯一性和稳定性可作为相机的指纹并可用于数字图像的源相机识别。为了提高源相机识别的精度和效率,提出一种基于U形Transformer深度网络(Uformer)的PRNU噪声提取算法。该网络使用了一种基于局部增强窗口(LeWin)的Transformer块,能够在较低计算复杂度下有效提取局部上下文信息。其次,该网络使用了一种多尺度空间偏差形式的多尺度恢复调制器,能够自适应调整Uformer解码器的多层特征,进而更好地提取图像中潜在的PRNU相机指纹。在Dresden数据集上的实验结果表明,所提出的算法在128×128像素,256×256像素和512×512像素的AUC值分别为0.8368,0.9250和0.9720,Kappa值分别为0.9005,0.7447和0.4737,均优于现有方法。; 关键词光响应非均匀性源相机识别 TRANSFORMER 深度学习图像处理; Keywords photo-response non-uniformity source camera identification Transformer deep learning image processing; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型被引量：9: 4; 作者田妮莉喻莉; 机构华中科技大学电子与信息工程系武汉光电国家实验室; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期2499-2502,共4页; 基金国家自然科学基金(60502023)资助课题; 文摘该文提出了一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型,首先采用小波分解把网络流量数据分解成小波系数和尺度系数,即高频系数和低频系数,将这些不同频率成分的系数单支重构为高频流量分量和低频流量分量,利用FIR神经网络对这些分量分别进行预测,将合成之后的结果作为原始网络流量的预测。实验结果表明:采用该模型对实际的广域网网络流量数据进行预测,不仅可以得到较快的收敛效果,而且预测性能比现有的小波神经网络和FIR神经网络要好得多。; 关键词流量预测小波变换 FIR神经网络(FIRNN); Keywords Traffic prediction Wavelet transform Finite Impulse Response Neural Networks（FIRNN）; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法被引量：3: 5; 作者王晓娜潘晴田妮莉; 机构广东工业大学信息工程学院; 出处《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第5期497-503,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61901123)。; 文摘为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解,得到相应的高频子带和低频子带;利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带,并利用最大值选择规则融合能量子带;采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络(Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network,ICSAPCNN)分别融合细节子带和高频子带,并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换,得到融合的低频子带;采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明,提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法,且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。; 关键词多模态图像图像融合离散小波变换自适应脉冲耦合神经网络非下采样剪切波变换; Keywords multi-modality images image fusion discrete wavelet transform adaptive pulse coupled neural network non-subsampled shearlet transform; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MDFPF-ResNet的红外手掌图像关键点定位被引量：1: 6; 作者何小平潘晴田妮莉; 机构广东工业大学信息工程学院; 出处《微电子学与计算机》 2021年第10期9-14,共6页; 基金国家自然科学基金(61901123)。; 文摘手诊作为一种能够推理人体器官健康状况的辅助诊断方法,在中医和智能中医的发展中占据着重要的地位.针对现有的红外图像关键点定位方法存在定位不准确的问题,提出一种多尺度空洞卷积特征金字塔融合的残差网络应用于红外手掌图像关键点定位的方法.在每个特征金字塔融合模块中,采用了空洞卷积的金字塔层级与改进型Bottleneck模块的并联结构,在增大感受野的同时,提升了残差网络的泛化能力;并将多个多尺度空洞卷积特征金字塔融合模块级联以逐步获取高层语义特征,在输出端加入全连接层和Dropout层得到关键点定位坐标.通过实验表明,所提方法在红外手掌九宫格图像上具有更好的定位性能,并具有较强的鲁棒性.; 关键词红外热图像残差网络关键点定位多尺度特征金字塔; Keywords infrared thermal image residual network key point location multiscale feature pyramid; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IMF自相关相位矩阵的改进型信源个数估计算法: 7; 作者葛生国潘晴田妮莉 Everett X.Wang; 机构广东工业大学信息工程学院; 出处《电视技术》 2019年第10期1-5,14,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61901123); 文摘本文提出了一种基于本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)自相关相位矩阵的改进型信源个数估计方法,分别对均匀圆阵(Uniform circular array,UCA)接收的远场窄带信号的各IMF相关相位矩阵做特征分解获得特征值,在此基础上进一步特征提取,获得更高维的特征向量,利用BP(back propagation)神经网络训练新的信源个数估计模型。实验表明:本文方法在小快拍数下具有更优秀的信源个数估计性能。; 关键词本征模态函数均匀圆阵信源数估计 BP神经网络小快拍数; Keywords intrinsic mode function uniform circular array source number detection back propagation neural network small snapshot number; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名关节点时空信息融合降维的人体动作识别方法被引量：3: 8; 作者李博文潘晴田妮莉吴琼琼; 机构广东工业大学; 出处《微电子学与计算机》 2022年第1期26-30,共5页; 基金国家自然科学基金(61901123)。; 文摘基于二维卷积神经网络(2DCNN)和三维卷积神经网络(3DCNN)的人体动作识别方法都存在运算量较大的问题,提出了关节点时空信息融合降维的人体动作识别方法(Joint-trajectory).首先,采用高分辨率网络(HigherHRnet)提取视频每帧图像中人体各个关节点的空间坐标信息,构建单帧图像中人体关节点空间信息行向量;其次,在时间维度上对整段视频的所有关节点空间信息行向量进行纵向拼接,获得该视频的关节点时空信息融合矩阵;最后,使用残差网络对关节点时空信息融合矩阵进行学习和分类.在KTH数据集上的实验结果表明,该方法在有效的降低人体动作识别复杂度的同时,能够获得更高的识别率,且具有较强的鲁棒性.; 关键词卷积神经网络高分辨率网络人体动作识别 KTH数据集; Keywords convolutional neural network high resolution network human action recognition KTH dataset; 分类号 TP319.9 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于二维AHC-DMR滤波增强的信源数估计方法	江惠堂潘晴田妮莉	《现代雷达》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多尺度邻域收缩和结构滤波的加权PRNU模型	罗芷茵田妮莉潘晴苏开清	《激光杂志》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于U形Transformer深度网络的PRNU噪声提取算法	李鸿光田妮莉潘晴	《激光杂志》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于小波变换和FIR神经网络的广域网网络流量预测模型	田妮莉喻莉	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法	王晓娜潘晴田妮莉	《红外技术》 CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于MDFPF-ResNet的红外手掌图像关键点定位	何小平潘晴田妮莉	《微电子学与计算机》	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于IMF自相关相位矩阵的改进型信源个数估计算法	葛生国潘晴田妮莉 Everett X.Wang	《电视技术》	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	关节点时空信息融合降维的人体动作识别方法	李博文潘晴田妮莉吴琼琼	《微电子学与计算机》	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料