检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于图像局部几何结构的SAR图像降噪与增强被引量：2: 1; 作者陆丹唐娉郭彤《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第12期4841-4843,共3页; 研究了基于图像局部几何结构对SAR图像进行各向异性扩散滤波降噪。首先,回顾各向异性扩散滤波的PM模型、W eickert模型和Tschumperle的迹模型,分析指出迹模型能够依据图像局部几何结构进行定向扩散滤波且扩散程度由扩散率函数决定,扩散... 展开更多; 关键词相干斑各向异性扩散结构张量图像局部几何结构降噪增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

加权成对约束半监督局部维数约减算法被引量：2: 2; 作者王岩于明 +1 位作者翟玉欣陈冀川《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第4期1302-1306,共5页; 考虑到已有的半监督维数约减方法在利用边信息时将所有边信息等同,不能充分挖掘边所含信息,提出加权成对约束半监督局部维数约减算法(WSLDR)。通过构建近邻图对边信息进行扩充,使边信息数量有所增加。另外,根据边所含信息量的不同构建... 展开更多; 关键词半监督维数约减加权成对约束局部几何结构边信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于全局和局部特征匹配的流形对齐算法被引量：1: 3; 作者徐猛王靖《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期361-367,共7页; 不同流形样本点之间的关联性挖掘是决定流形对齐算法效率的关键问题。提出了一种新的思路,利用测地距离初步构造不同流形样本点之间的关联性,再利用样本点之间局部几何结构的相似性进行修正,以更为准确地挖掘不同流形样本点之间的关联... 展开更多; 关键词流形对齐局部几何结构测地距离半监督; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自编码器和局部嵌入的无监督特征选择: 4; 作者赵瑞平降爱莲《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第7期1282-1291,共10页; 为了能够在学习特征之间深层非线性关系的同时,保持特征局部几何结构,提出一种利用单层自编码器作为特征选择和流形学习的算法。首先,利用单层自编码器的重建能力剔除对重建样本贡献微弱的单个特征,学习特征深层非线性关系,并在特征权... 展开更多; 关键词特征选择自编码器局部线性嵌入非线性关系局部几何结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进监督LLE算法的故障特征提取方法被引量：3: 5; 作者胡峰王传桐 +2 位作者吴雨川范良志余联庆《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期119-123,135,共6页; 针对现有监督局部线性嵌入算法在低维输出向量重构过程中监督学习能力弱,不利于故障特征提取的问题,通过利用训练样本类标签信息扩大不同类样本间平均距离的方式,增加低维输出向量重构模型的监督学习能力,强化同类样本的聚集性和异类样... 展开更多; 关键词故障特征提取监督局部线形嵌入局部几何结构规范切割; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向跨视图行人重识别的多级判别性字典学习算法被引量：5: 6; 作者汤红忠陈天宇 +1 位作者邓仕俊张小刚《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1430-1441,共12页; 现有的行人重识别算法主要聚焦于如何提取更有效的分类特征和如何学习更鲁棒的距离度量函数.在现实场景中,不同视图下的同一行人图像的分辨率往往不一致,且同一视图下受视角和光照变化等因素的影响存在提取的分类特征判别性弱且鲁棒性... 展开更多; 关键词行人重识别多级判别性字典学习局部几何结构映射矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

鲁棒的加权孪生支持向量机: 7; 作者花小朋丁世飞《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2074-2080,共7页; 基于局部信息的加权孪生支持向量机(WLTSVM)借用类内及类间近邻图分别表示类内样本的紧凑性和类间样本的分散性,克服孪生支持向量机(TWSVM)欠考虑训练样本间相似性的缺陷,并且在一定程度上降低二次规划求解的计算复杂度。然而,WLTSVM仍... 展开更多; 关键词孪生支持向量机局部几何结构噪声点鲁棒性分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

图拉普拉斯正则化稀疏变换学习图像去噪算法被引量：7: 8; 作者钱冲常冬霞《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期232-239,共8页; 从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一,而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征,提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变... 展开更多; 关键词图像去噪稀疏变换学习图拉普拉斯正则化局部几何结构图像块匹配; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图像局部几何结构的SAR图像降噪与增强被引量：2: 1; 作者陆丹唐娉郭彤; 机构中国科学院遥感应用研究所北京市清河大楼丁三; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第12期4841-4843,共3页; 基金国家“863”计划资助项目(2007AA12Z181); 文摘研究了基于图像局部几何结构对SAR图像进行各向异性扩散滤波降噪。首先,回顾各向异性扩散滤波的PM模型、W eickert模型和Tschumperle的迹模型,分析指出迹模型能够依据图像局部几何结构进行定向扩散滤波且扩散程度由扩散率函数决定,扩散过程可控,意义直观;继而,根据扩散系数的构建原则,构建了新的兼容图像增强、扩散幅度可调整的扩散率函数,并用于SAR图像降噪。实验结果表明,运用此函数不仅有效抑制了相干斑噪声,还保持并增强了边缘细节,取得了理想的效果。; 关键词相干斑各向异性扩散结构张量图像局部几何结构降噪增强; Keywords speckle anisotropic diffusion structure tensor local geometric structure of image de-noising enhancement; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名加权成对约束半监督局部维数约减算法被引量：2: 2; 作者王岩于明翟玉欣陈冀川; 机构河北工业大学信息工程学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第4期1302-1306,共5页; 文摘考虑到已有的半监督维数约减方法在利用边信息时将所有边信息等同,不能充分挖掘边所含信息,提出加权成对约束半监督局部维数约减算法(WSLDR)。通过构建近邻图对边信息进行扩充,使边信息数量有所增加。另外,根据边所含信息量的不同构建边的权系数矩阵。将边信息融入近邻图对其进行修正,对修正后的近邻图和加权的成对约束寻找最优投影。算法不仅保持了数据的内在局部几何结构,而且使得类内数据分布更加紧密,类间数据分布更加分散。在UCI数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。; 关键词半监督维数约减加权成对约束局部几何结构边信息; Keywords semi-supervised dimensionality reduction weighted pairwise constraints local geometric structure side informa- tion; 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

题名一种基于全局和局部特征匹配的流形对齐算法被引量：1: 3; 作者徐猛王靖; 机构华侨大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期361-367,共7页; 基金国家自然科学基金(61370006) 福建省自然科学基金(2014J01237 +3 种基金 2015J01256) 福建省教育厅科技项目(JA12006) 华侨大学中青年教师科技创新资助计划(ZQN-PY116); 文摘不同流形样本点之间的关联性挖掘是决定流形对齐算法效率的关键问题。提出了一种新的思路,利用测地距离初步构造不同流形样本点之间的关联性,再利用样本点之间局部几何结构的相似性进行修正,以更为准确地挖掘不同流形样本点之间的关联性。进一步提出一种新的半监督流形对齐算法,利用已知对应点信息和所挖掘样本点之间的关联性,将多个流形数据投影到共同的低维空间。与传统的半监督流形对齐算法相比,本算法在先验信息不充分的情况下,能更准确地联结不同流形数据集。最后通过在实际数据集上的实验验证了算法的有效性。; 关键词流形对齐局部几何结构测地距离半监督; Keywords manifold alignment local geometry structure geodesic distance semi-supervised; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自编码器和局部嵌入的无监督特征选择: 4; 作者赵瑞平降爱莲; 机构太原理工大学信息与计算机学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第7期1282-1291,共10页; 基金山西省回国留学人员科研资助项目(2017-051)。; 文摘为了能够在学习特征之间深层非线性关系的同时,保持特征局部几何结构,提出一种利用单层自编码器作为特征选择和流形学习的算法。首先,利用单层自编码器的重建能力剔除对重建样本贡献微弱的单个特征,学习特征深层非线性关系,并在特征权重矩阵上进行稀疏正则化;然后,通过改进局部线性嵌入算法保持特征之间局部结构,得到一个最优特征子集;最后,设计一个新的目标损失函数,并采用L-BFGS优化算法进行迭代优化。在6个数据集上与其他6种无监督特征选择算法进行对比,实验结果表明,该算法的聚类性能和分类性能要优于其他无监督特征选择算法的。; 关键词特征选择自编码器局部线性嵌入非线性关系局部几何结构; Keywords feature selection autoencoder local linear embedding nonlinear relationship local geo-metric structure; 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

题名基于改进监督LLE算法的故障特征提取方法被引量：3: 5; 作者胡峰王传桐吴雨川范良志余联庆; 机构武汉纺织大学机械工程与自动化学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期119-123,135,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51205294 61271008 51275363); 文摘针对现有监督局部线性嵌入算法在低维输出向量重构过程中监督学习能力弱,不利于故障特征提取的问题,通过利用训练样本类标签信息扩大不同类样本间平均距离的方式,增加低维输出向量重构模型的监督学习能力,强化同类样本的聚集性和异类样本的互斥性。基于规范切割准则和低维输出向量重构误差,应用离散粒子群优化算法优化折中系数α和β、以及嵌入维数和邻域等参数,提高故障特征提取精度。将改进的监督局部线性嵌入方法应用于轴承故障特征提取,结果表明推荐方法的特征提取精度较高。; 关键词故障特征提取监督局部线形嵌入局部几何结构规范切割; Keywords fault features extraction SLLE normalized cut criterion PSO; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向跨视图行人重识别的多级判别性字典学习算法被引量：5: 6; 作者汤红忠陈天宇邓仕俊张小刚; 机构湘潭大学信息工程学院湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室智能信息处理与应用湖南省重点实验室湖南大学电气与信息工程学院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1430-1441,共12页; 基金国家自然科学基金(61573299) 湖南省自然科学基金(2020JJ4588) +1 种基金湖南省科技计划(2016TP1020) 衡阳师范学院智能信息处理与应用湖南省重点实验室开放基金资助(IIPA19K01).; 文摘现有的行人重识别算法主要聚焦于如何提取更有效的分类特征和如何学习更鲁棒的距离度量函数.在现实场景中,不同视图下的同一行人图像的分辨率往往不一致,且同一视图下受视角和光照变化等因素的影响存在提取的分类特征判别性弱且鲁棒性不强的问题.针对这一问题,利用不同视图的特征表示中编码系数的潜在关联,提出了一种多级判别性字典学习算法,并将其应用于跨视图行人重识别.首先,在图像水平区域和图像级别的字典学习算法中分别引入了一个特征映射矩阵,该矩阵可以描述不同视图下同一行人图像编码系数之间的内在关系,可以极大地提高编码系数的灵活性.其次,在图像块级别,结合图像的局部流形结构,在字典学习目标函数中增加了字典原子的局部几何结构约束,通过自适应学习图拉普拉斯矩阵,确保编码系数保持了与样本相似的几何结构,可以获得更具判别性的字典对.最后,文中算法在2个被广泛使用的行人重识别数据集VIPeR和CHUK01 Campus上进行验证,2个数据集在rank-1上的识别率分别为68.40%和80.14%,实验结果表明,文中算法不仅可以降低不同视图下分辨率差异明显的影响,而且大大提高了学习字典对的表示能力和鉴别能力,与其他算法相比获得了更好的行人重识别精度.; 关键词行人重识别多级判别性字典学习局部几何结构映射矩阵; Keywords person re-identification multi-level discriminative dictionary learning local geometry structure mapping matrix; 分类号 TP391.41 [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

题名鲁棒的加权孪生支持向量机: 7; 作者花小朋丁世飞; 机构盐城工学院信息工程学院中国矿业大学计算机科学与技术学院中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室; 出处《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2074-2080,共7页; 基金国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB329502) 国家自然科学基金资助项目(61379101)~~; 文摘基于局部信息的加权孪生支持向量机(WLTSVM)借用类内及类间近邻图分别表示类内样本的紧凑性和类间样本的分散性,克服孪生支持向量机(TWSVM)欠考虑训练样本间相似性的缺陷,并且在一定程度上降低二次规划求解的计算复杂度。然而,WLTSVM仍不能充分刻画类内样本潜在的局部几何结构,并且存在对噪声点敏感的风险。基于以上不足,提出一种鲁棒的加权孪生支持向量机(RWTSVM)。与WLTSVM相比,RWTSVM的优势在于:选用热核函数定义类内近邻图权值矩阵,可以更好地刻画类内样本潜在的局部几何结构及蕴含的鉴别信息;用类间近邻图选取边界点,同时结合类内近邻图使得超平面远离边界点中权重较大的样本,降低算法对噪声点敏感的风险。人造数据集和真实数据集上的测试结果验证算法RWTSVM的有效性。; 关键词孪生支持向量机局部几何结构噪声点鲁棒性分类; Keywords twin support vector machine local geometric structure outliers robust classification; 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

题名图拉普拉斯正则化稀疏变换学习图像去噪算法被引量：7: 8; 作者钱冲常冬霞; 机构北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通大学信息科学研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期232-239,共8页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金(2018JBZ001)。; 文摘从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一,而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征,提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变换学习的图像去噪算法。通过引入图拉普拉斯正则化对邻域像素进行约束,可以较好地保护相邻像素之间的相关性,从而增强图像的局部平滑性。并且,为了更好地利用图像的非局部信息,在相似图像块度量中引入优化后的稀疏编码,从而寻找到更准确的相似图像块。实验结果表明,无论是在量化指标还是视觉质量上,所提算法均能取得较好的去噪性能。; 关键词图像去噪稀疏变换学习图拉普拉斯正则化局部几何结构图像块匹配; Keywords image denoising sparse transform learning graph Laplacian regularization local geometry structures block matching; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于图像局部几何结构的SAR图像降噪与增强	陆丹唐娉郭彤	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	加权成对约束半监督局部维数约减算法	王岩于明翟玉欣陈冀川	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于全局和局部特征匹配的流形对齐算法	徐猛王靖	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自编码器和局部嵌入的无监督特征选择	赵瑞平降爱莲	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进监督LLE算法的故障特征提取方法	胡峰王传桐吴雨川范良志余联庆	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	面向跨视图行人重识别的多级判别性字典学习算法	汤红忠陈天宇邓仕俊张小刚	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	鲁棒的加权孪生支持向量机	花小朋丁世飞	《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	图拉普拉斯正则化稀疏变换学习图像去噪算法	钱冲常冬霞	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料