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题名高维多重双正交小波包
被引量：21
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作者
陈清江
程正兴
冯晓霞
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机构
西安交通大学理学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2005年第3期358-364,共7页
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基金
河南省自然科学基金项目(0211044800)
2004年吉林省教育厅"十五"规划项目
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文摘
本文给出对应于高维多重尺度函数的双正交多小波包的定义及其构造方法.讨论了高维不可分双正交多小波包的双正交性.
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关键词
矩阵序列
矩阵符号
加细方程
多重多分辨分析
双正交
多重尺度函数
多重小波包
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Keywords
Matrix sequence
Matrix symbol
refinement equation
multiple multiresolution analysis
Biorthogonal
multiple scaling function
multiple wavelet packets
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分类号
O174.2
[理学—基础数学]
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题名多重向量值双正交小波的存在性及构造
被引量：2
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作者
罗萍
郭洪林
方勤华
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机构
河南工业职业技术学院基础部
信阳师范学院数学系
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出处
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2009年第1期13-18,共6页
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基金
河南省自然科学基金资助项目(0511013500)
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文摘
研究多重向量值双正交小波的存在性及构造问题.在给定一对多重向量值双正交尺度函数的情形下,运用向量细分格和矩阵理论,证明与之对应的一对多重向量值双正交小波的存在性.给出一类紧支撑多重向量值双正交小波的构造算法.
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关键词
双正交
卷积
多重向量值多分辨分析
多重向量值尺度函数
多重向量值小波
加细方程
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Keywords
biorthogonal
convolution
multiple vector-valued multiresolution analysis
multiple vector-valued refinable functions
multiple vector-valued wavelets
refinement equation
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分类号
O174.2
[理学—基础数学]
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题名基于自适应实例优化的弱监督目标检测算法
被引量：2
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作者
刘洲峰
王凯华
田博
李春雷
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机构
中原工学院电子信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第17期132-142,共11页
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基金
国家自然科学基金(62072489,61772576,U1804157)
河南省科技创新团队项目(CXTD2017091)
+1 种基金
河南高校科技创新团队项目(21IRTSTHN013)
中原科技领军人才项目(214200510013)。
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文摘
针对现有弱监督目标检测算法存在局部最优问题,提出一种基于上下文感知和自适应多实例细化相结合的弱监督目标检测算法。设计全局上下文注意力模块激活目标对象的整体特征,缓解局部区域支配问题;提出参数化空间丢失模块,利用生成掩模遮挡最具辨别力的区域,避免检测器将其所在的候选区域作为目标对象,从而使模型跳出局部最优解,以便选出包含更完整目标对象的候选框;通过引入自适应监督聚合函数,动态改变聚合标准,挖掘出用于训练在线细化分支的有效监督,并经过多次迭代优化提升检测性能。实验结果表明,在Pascal VOC 2007和VOC 2012数据集上检测精度分别为52.1%、46.6%;定位精度分别为68.1%、66.4%,优于已有检测算法,且有效解决了局部最优问题。
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关键词
局部显著
上下文感知
自适应多实例细化
自适应监督聚合函数
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Keywords
local saliency
context awareness
adaptive multiple instance refinement
adaptive supervised aggregation function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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