基于深度学习的雾霾天气下交通标志识别 被引量：9

1

作者 陈秀新 叶洋 +1 位作者 于重重 张雪 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1-5,12,共6页

针对雾霾天气下成像设备获取的图像质量较低导致交通标志难以识别这一现象,笔者提出了先去除雾霾后进行识别的办法。对雾霾图像首先通过深度学习算法IRCNN进行去雾霾处理,然后提出一种多通道卷积神经网络(Multi-channel CNN)模型对去雾... 针对雾霾天气下成像设备获取的图像质量较低导致交通标志难以识别这一现象,笔者提出了先去除雾霾后进行识别的办法。对雾霾图像首先通过深度学习算法IRCNN进行去雾霾处理,然后提出一种多通道卷积神经网络(Multi-channel CNN)模型对去雾霾后的图像进行识别。研究结果表明:IRCNN方法可有效去除雾霾,Multi-channel CNN模型识别效果好,设计的Multi-channel CNN模型的识别率在本次实验的数据集上达到100%,具有很好的泛化性和适应性。 展开更多

关键词 交通工程 智能交通 去雾霾 交通标志识别 IRCNN 多通道卷积神经网络

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三维量化颜色直方图在彩色图像检索中的应用 被引量：17

2

作者 陈秀新 贾克斌 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第9期31-32,40,共3页

针对目前基于内容的彩色图像检索方法中存在的对色彩轻微变化较敏感、运算量大、检索效果不理想等问题,提出一种新的彩色图像检索方法。首先,将HSV分量非均匀量化;然后,为了消除量化误差,将相邻量化区间对应的直方图值求和,从而构造出... 针对目前基于内容的彩色图像检索方法中存在的对色彩轻微变化较敏感、运算量大、检索效果不理想等问题,提出一种新的彩色图像检索方法。首先,将HSV分量非均匀量化;然后,为了消除量化误差,将相邻量化区间对应的直方图值求和,从而构造出一种三维量化颜色直方图;针对该直方图,提出对应的三维直方图相交匹配方法来实现图像的匹配。实验结果表明该方法对彩色图像的检索效果好、运算量小、对于颜色变化鲁棒性强,可用于彩色图像的检索。 展开更多

关键词 三维量化颜色直方图 三维直方图相交 彩色图像检索 图像检索

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高鲁棒性图像显著区域提取及描述方法 被引量：4

3

作者 陈秀新 贾克斌 孙晓荣 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1343-1347,共5页

针对现有的图像显著区域提取及描述方法中存在的计算复杂、鲁棒性差等问题,提出了一种新的显著区域提取和描述方法.首先,通过基于连通区域的方法提取图像中的显著区域,然后,采用不变矩描述子对区域的特征进行描述.实验结果表明,该方法... 针对现有的图像显著区域提取及描述方法中存在的计算复杂、鲁棒性差等问题,提出了一种新的显著区域提取和描述方法.首先,通过基于连通区域的方法提取图像中的显著区域,然后,采用不变矩描述子对区域的特征进行描述.实验结果表明,该方法能有效地提取和描述图像中的显著区域,且对平移、旋转和缩放变换具有很高的鲁棒性. 展开更多

关键词 显著区域 TRS不变矩 不变矩

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基于连通区域的仿射不变区域提取方法 被引量：3

4

作者 陈秀新 贾克斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第20期18-20,共3页

针对现有仿射不变特征提取方法存在计算量大、鲁棒性差的问题,提出一种基于连通区域的仿射不变区域提取方法。对输入的灰度图像进行各向异性高斯滤波,并对滤波后的图像进行灰度直方图均衡化。找到图像中灰度值相同点所组成的连通区域,... 针对现有仿射不变特征提取方法存在计算量大、鲁棒性差的问题,提出一种基于连通区域的仿射不变区域提取方法。对输入的灰度图像进行各向异性高斯滤波,并对滤波后的图像进行灰度直方图均衡化。找到图像中灰度值相同点所组成的连通区域,将灰度值差小于delta的相邻连通区域进行合并,把满足条件的最后一次合并结果作为图像的局部仿射不变区域。实验证明,该方法提取效果好、速度快且鲁棒性强。 展开更多

关键词 各向异性高斯滤波 连通区域 仿射不变区域 仿射不变特征 图像区域特征

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一种新的鲁棒性视频复制检测算法 被引量：1

5

作者 陈秀新 贾克斌 +1 位作者 邓智? 庄新月 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期691-696,共6页

针对现有的视频复制检测方法中存在的计算量大、鲁棒性差等问题,提出了一种新的视频复制检测算法.算法采用视频时序特征曲线来描述视频内容,将每帧图像基于信息熵自动分割成若干个子块,提取各个子块的时序特征曲线作为表征视频内容的特... 针对现有的视频复制检测方法中存在的计算量大、鲁棒性差等问题,提出了一种新的视频复制检测算法.算法采用视频时序特征曲线来描述视频内容,将每帧图像基于信息熵自动分割成若干个子块,提取各个子块的时序特征曲线作为表征视频内容的特征值.在相似性匹配时,采用鲁棒性的相似性匹配算法,实验结果证明了算法的有效性和鲁棒性. 展开更多

关键词 版权保护 视频复制检测 时序特征曲线 信息检索

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最大梯度圆法定位虹膜边缘 被引量：1

6

作者 陈秀新 梁华庆 蔡志明 《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第3期41-43,共3页

基于虹膜特征的身份识别技术是一种很有发展潜力的识别技术,技术实现过程中的虹膜内外边缘定位是一个重点和难点.提出了一种有效的虹膜边缘定位方法,该方法运算量小,定位效果好,可用于虹膜识别.

关键词 生物特征 虹膜识别 边缘定位 归一化

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数字水印技术研究进展 被引量：6

7

作者 陈秀新 《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第5期37-40,45,共5页

数字水印是实现版权保护的有效办法,是多媒体信息安全研究领域的一个热点,也是信息隐藏技术研究领域的重要分支.对数字水印技术的研究对象、应用领域、分类及系统模型等进行了研究总结,并简要论述了几种典型的常用静止图像数字水印算法... 数字水印是实现版权保护的有效办法,是多媒体信息安全研究领域的一个热点,也是信息隐藏技术研究领域的重要分支.对数字水印技术的研究对象、应用领域、分类及系统模型等进行了研究总结,并简要论述了几种典型的常用静止图像数字水印算法,分析了各种方法的优缺点及其应用前景. 展开更多

关键词 数字水印 多媒体信息安全 静止图像数字水印

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基于Tri-training的多特征融合图像检索

8

作者 陈秀新 郑雅 +1 位作者 于重重 贾克斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第11期3506-3509,共4页

为了有效地综合利用图像的多种底层特征进行图像检索,提出将Tri-training方法应用于图像检索过程,将图像的颜色、纹理和形状特征进行了有效的融合。分别提取图像的三维量化颜色直方图、方向可控金字塔二值图像投影和仿射不变区域来表示... 为了有效地综合利用图像的多种底层特征进行图像检索,提出将Tri-training方法应用于图像检索过程,将图像的颜色、纹理和形状特征进行了有效的融合。分别提取图像的三维量化颜色直方图、方向可控金字塔二值图像投影和仿射不变区域来表示其颜色、纹理和形状特征,并将三种特征的匹配值作为Tri-training分类器的输入对分类器进行训练和测试。实验结果表明,该方法有效利用了图像的多种特征,达到了很好的检索效果。 展开更多

关键词 TRI-TRAINING 三维量化颜色直方图 方向可控金字塔 仿射不变区域 多特征融合 图像检索

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一种新的证件防伪技术研究

9

作者 陈秀新 梁华庆 《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第1期46-48,共3页

提出了一种新的应用于证件防伪的数字水印技术,实验结果表明,本方法对证件防伪过程中所遇到的几何失真等各种攻击都具有很好的鲁棒性,具有很高的实用价值.

关键词 数字水印 DCT 证件防伪 HOUGH变换

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基于度量学习的小样本零器件表面缺陷检测 被引量：18

10

作者 于重重 萨良兵 +2 位作者 马先钦 陈秀新 赵霞 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期214-223,共10页

针对零器件表面缺陷检测时存在缺陷样本少、缺陷目标尺寸大小不一和易发生几何形变等问题,提出一种基于度量学习的小样本零器件表面缺陷检测模型。该模型首先将特征金字塔网络中传统卷积改进为动态卷积,并加上区域建议网络对小样本缺陷... 针对零器件表面缺陷检测时存在缺陷样本少、缺陷目标尺寸大小不一和易发生几何形变等问题,提出一种基于度量学习的小样本零器件表面缺陷检测模型。该模型首先将特征金字塔网络中传统卷积改进为动态卷积,并加上区域建议网络对小样本缺陷进行特征提取和边框定位;然后在大型数据集MS COCO上进行预训练,将训练好的模型结构参数迁移到具有少量缺陷样本的检测中;最后建立基于度量学习的多模态网络结构实现小样本零器件表面缺陷检测。实验表明,所提方法在ImageNet LOC公共数据集上与其他模型相比性能更优,5类5样本下均值平均精度为70.43%;在所建立的零器件表面缺陷数据集上,3类5样本的均值平均精度最高可达35.76%,相比RepMet模型性能最大可多提升近70%。 展开更多

关键词 零器件表面缺陷检测 度量学习 小样本 特征金字塔 可变形卷积

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长绿期金银木耐寒生理机制研究 被引量：14

11

作者 石进朝 李桂伶 +1 位作者 陈秀新 李彦侠 《西北植物学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期111-115,共5页

以自然条件下生长的长绿期金银木和金银木为材料,调查其落叶时间和绿期天数,并测定了其绿叶期间叶片相对电导率、含水量、丙二醛(MDA)、可溶性蛋白质、可溶性糖、游离脯氨酸等指标的变化,探讨长绿期金银木低温抗性与生理指标的关系。结... 以自然条件下生长的长绿期金银木和金银木为材料,调查其落叶时间和绿期天数,并测定了其绿叶期间叶片相对电导率、含水量、丙二醛(MDA)、可溶性蛋白质、可溶性糖、游离脯氨酸等指标的变化,探讨长绿期金银木低温抗性与生理指标的关系。结果表明:长绿期金银木比金银木生长期长23～31 d。低温胁迫后,长绿期金银木的自由水与束缚水比值比金银木低,相对电导率、丙二醛(MDA)含量比金银木增加幅度小,而可溶性蛋白质、可溶性糖、游离脯氨酸等渗透调节物质含量比金银木增加幅度大且速度快,具有更强的渗透调节能力。结果发现,长绿期金银木在低温环境下能更有效地降低体内生长代谢水平,提高叶片渗透调节物质含量,从而表现出比金银木更强的耐寒性,保持更长的绿期。 展开更多

关键词 长绿期金银木 耐寒性 生理指标

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用于彩信业务版权保护的图像水印 被引量：3

12

作者 梁华庆 陈秀新 +3 位作者 张立和 伍宏涛 杨成 杨义先 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第A02期124-127,共4页

为了解决目前彩信业务中移动数字内容的版权保护、使用控制及计费管理,提出了基于数字水印的版权保护与管理系统方案WDRM(watermarkbaseddigitalrightsmanagement)。设计了一种鲁棒的数字图像水印算法,以两个独立的水印,分别代表图片提... 为了解决目前彩信业务中移动数字内容的版权保护、使用控制及计费管理,提出了基于数字水印的版权保护与管理系统方案WDRM(watermarkbaseddigitalrightsmanagement)。设计了一种鲁棒的数字图像水印算法,以两个独立的水印,分别代表图片提供商信息和网络运营商信息;以待嵌入的信息为种子,产生具有良好自相关特性的随机序列作为水印信号,并根据人类视觉系统HVS(humanvisionsystem)的特性,对原始图像块进行分类,根据分类的结果将水印信号以不同的强度嵌入到图像块的DCT中频系数上;通过计算相关值来提取水印。实验结果表明,该水印算法能抵抗典型的图像处理,如加噪、滤波、压缩、增删线条或字等,基本满足当前彩信业务的要求。 展开更多

关键词 彩信业务 版权保护 HVS 数字水印

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甘薯叶——羊肉香肠的开发与研制 被引量：8

13

作者 吕巧枝 方洁 +1 位作者 邹原东 陈秀新 《山西农业科学》 2008年第12期120-122,共3页

甘薯叶含有丰富的营养成分,是一种极具开发潜力的叶资源。通过对冷冻干燥和烘干两种不同干燥方式所得的甘薯叶粉进行了粒度测定;以新鲜羊肉和甘薯叶干粉为主要研究材料,研制出一种比较适合大众口味的甘薯叶——羊肉香肠。结果表明冷冻... 甘薯叶含有丰富的营养成分,是一种极具开发潜力的叶资源。通过对冷冻干燥和烘干两种不同干燥方式所得的甘薯叶粉进行了粒度测定;以新鲜羊肉和甘薯叶干粉为主要研究材料,研制出一种比较适合大众口味的甘薯叶——羊肉香肠。结果表明冷冻甘薯叶粉的粒度性能优于烘干粉,甘薯叶应选择冷冻干燥;把可食用的"栅3"冷冻甘薯叶干粉加入到羊肉香肠中可以改善其膻味,增强可接受性,其添加量以0.2%为宜。 展开更多

关键词 甘薯叶 羊肉 香肠 开发

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家族性高胆固醇血症性黄瘤病1例 被引量：3

14

作者 李会申 张文娟 +2 位作者 付越 王雅慧 陈秀新 《临床皮肤科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期42-42,共1页

关键词 黄瘤病 高胆固醇血症性 家族性

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丛枝菌根对植物生理代谢的影响 被引量：5

15

作者 范继红 韩振芹 陈秀新 《安徽农业科学》 CAS 2012年第23期11540-11542,共3页

参阅国内外大量文献,分析了丛枝菌根在营养生理及抗性生理方面的研究进展。同时,重点就丛枝菌根在促进宿主植物对氮、磷等营养元素的吸收、提高宿主植物抗逆性及抗病性研究进展进行了阐述。

关键词 丛枝菌根 植物 营养生理 抗性生理

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大数据平台下的互联网广告点击率预估模型 被引量：7

16

作者 魏晓航 于重重 +1 位作者 田嫦丽 陈秀新 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第9期2504-2508,共5页

现存的广告点击率预估模型提取的特征维数较多,数据量较大,使得传统平台在应用时压力大,反应时间较长。针对这一问题,提出梯度提升决策树与因子分解机相结合的广告点击率预估模型,将基础特征库里的连续特征离散化,利用梯度提升决策树对... 现存的广告点击率预估模型提取的特征维数较多,数据量较大,使得传统平台在应用时压力大,反应时间较长。针对这一问题,提出梯度提升决策树与因子分解机相结合的广告点击率预估模型,将基础特征库里的连续特征离散化,利用梯度提升决策树对输入特征进行非线性转化,利用Hadoop大数据平台进行分布式训练,高效快速地提取出高层特征,利用因子分解机融合模型解决不均衡分类问题,利用AUC指标对模型进行评估,与常用广告点击率预估模型进行对比。实验结果表明,大数据平台以及并行化的应用使特征提取更加高效,模型解决了分类不均问题,具有更好的广告点击率预估效果。 展开更多

关键词 点击率预估 梯度提升决策树 Hadoop大数据平台 分布式训练 因子分解机

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基于深度卷积限制玻尔兹曼机的步态识别 被引量：6

17

作者 周兰 于重重 +1 位作者 陈秀新 王鑫 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第1期244-248,共5页

传统的步态识别方法难以得到有效的步态特征,而深度学习方法可以通过学习自动获得特征,然而现有的深度学习模型用于步态识别时存在一些问题。深度卷积神经网络训练速度快,但训练精度较低;深度置信网络模型精度较高,但模型收敛速度较慢... 传统的步态识别方法难以得到有效的步态特征,而深度学习方法可以通过学习自动获得特征,然而现有的深度学习模型用于步态识别时存在一些问题。深度卷积神经网络训练速度快,但训练精度较低;深度置信网络模型精度较高,但模型收敛速度较慢。针对这两种模型的特点,提出一种两者平衡的算法模型,即深度卷积限制玻尔兹曼机。将卷积神经网络中权值共享、提取图像局部特征等方面的优势融入深度玻尔兹曼机模型中,提高训练精度,减少参数数量。所提算法在CASIA步态数据库上的实验结果验证了该算法在步态识别问题上的有效性和可行性。 展开更多

关键词 步态识别 深度卷积限制玻尔兹曼机 深度卷积神经网络 限制玻尔兹曼机 CASIA步态数据库

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基于人脸识别的税务风险防控系统的研究及实现 被引量：4

18

作者 汤燊淼 廉小亲 +1 位作者 张琪琦 陈秀新 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第5期110-114,共5页

为解决纳税人在大厅办税的过程中,需要实名办税等问题,设计税务风险防控系统通过在某市办税大厅入口位置部署专用高点动态相机,获取办税人员人脸图像,设计基于Gabor小波、LBPH和PCA降维方法相结合的人脸识别算法进行人脸识别,绘制办税... 为解决纳税人在大厅办税的过程中,需要实名办税等问题,设计税务风险防控系统通过在某市办税大厅入口位置部署专用高点动态相机,获取办税人员人脸图像,设计基于Gabor小波、LBPH和PCA降维方法相结合的人脸识别算法进行人脸识别,绘制办税人员的企业画像并进行风险等级的推送。为了对大厅人员拥挤区域的及时疏导,实现了人员轨迹图和区域热力图的绘制。系统采用B/S架构,现场运行结果表明,通过动态人脸识别技术可实现对虚假办税现象的有效打击。 展开更多

关键词 风险防控 人脸识别 高点动态抓拍 人员轨迹 热力图

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基于主动学习的图半监督分类算法 被引量：1

19

作者 高成 陈秀新 +1 位作者 于重重 刘宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第7期1871-1875,共5页

为抑制噪声数据对分类结果的影响,将噪声处理算法与高斯随机域算法相结合,提出一种带噪声系数的高斯随机域学习算法;针对样本集不平衡性数据分类问题,考虑主动学习在样本不平衡问题中的应用,将主动学习与图半监督算法相结合,提出一种鲁... 为抑制噪声数据对分类结果的影响,将噪声处理算法与高斯随机域算法相结合,提出一种带噪声系数的高斯随机域学习算法;针对样本集不平衡性数据分类问题,考虑主动学习在样本不平衡问题中的应用,将主动学习与图半监督算法相结合,提出一种鲁棒性强的主动学习图半监督分类算法。利用基于样本划分的主动学习方法,对正类的近邻样本集中样本与特定类样本形成的新样本集做总体散度排序,筛选出能使新样本集中总体散度最小的样本,代替正类的近邻样本集中所有样本,形成平衡类。在UCI标准数据集上的实验结果表明,与标准的图半监督算法相比,该算法的分类精度更高、泛化能力更强。 展开更多

关键词 带噪声系数的高斯随机域学习算法 样本不平衡问题 主动学习 图半监督算法 主动学习图半监督分类算法

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声振信号联合1D-CNN的大型电机故障诊断方法 被引量：17

20

作者 赵书涛 王二旭 +2 位作者 陈秀新 王科登 李小双 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期116-122,共7页

针对复杂运行环境下大功率电动机故障诊断准确率不高、算法泛化能力差的问题,提出一种声振信号联合一维卷积神经网络(1D-CNN)故障诊断方法.首先对采集到的声信号采用背景噪声库联合稀疏表示去除噪声,然后将声音信号进行带通滤波(7~20 kH... 针对复杂运行环境下大功率电动机故障诊断准确率不高、算法泛化能力差的问题,提出一种声振信号联合一维卷积神经网络(1D-CNN)故障诊断方法.首先对采集到的声信号采用背景噪声库联合稀疏表示去除噪声,然后将声音信号进行带通滤波(7~20 kHz),叠加低频振动信号(7 kHz内)形成频带更完整的电动机状态表征信息.再对经过滤波提纯处理后的信息进行重叠式数据扩容,获取1D-CNN训练所需大量数据.最后将数据样本输入1D-CNN进行学习训练,采用局部均值归一化(local response normalization,LRN)和核函数去相关性改进1D-CNN模型结构,降低抽油机正负半周工况波动对电动机诊断准确性的影响.诊断结果表明:声振信号联合分析的卷积神经网络故障诊断总体诊断准确率达到了97.75%,泛化能力好,与传统的电动机故障诊断方法相比优势明显. 展开更多

关键词 电动机 声振联合 1D-CNN 稀疏表示 数据扩容 故障诊断 泛化能力

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