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基于多池化融合与背景消除网络的跨数据集行人再识别方法被引量：4: 1; 作者李艳凤张斌 +2 位作者孙嘉陈后金朱锦雷《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期70-79,共10页; 现有跨数据集行人再识别方法一般致力于减小2个数据集之间的数据分布差异,忽略了背景信息对识别性能的影响。针对上述问题,提出了一种基于多池化融合与背景消除网络的跨数据集行人再识别方法。为了兼顾全局特征和局部特征,同时实现特征... 展开更多; 关键词行人再识别跨数据集背景消除多池化融合深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应非负加权约束低秩稀疏表示的跨数据集面部表情识别被引量：1: 2; 作者付俊妮《信息通信》 2019年第1期74-75,共2页; 面部表情识别很大程度上受限于来自相同条件、相同个体和大量标记样本这些假设,当突破上述假设条件时,识别性能将会显著下降。针对这个问题,提出一种自适应非负加权约束低秩稀疏表示的跨数据集面部表情识别方法,通过自适应非负加权矩阵... 展开更多; 关键词跨数据集非负加权低秩稀疏表示相似图像面部表情识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的跨域辐射源个体识别综述被引量：1: 3; 作者李奇真刘佳旭 +4 位作者梁先明龙慧敏董海曹广平李建清《电讯技术》北大核心 2024年第7期1163-1174,共12页; 基于深度学习的辐射源个体识别已经成为识别和认证无线设备的主要研究方法之一。然而,基于传统深度学习的辐射源个体识别算法不能直接应用于跨域(跨信道条件、跨接收机、跨接收时间等)辐射源个体识别场景,因为一个域上的数据训练的模型... 展开更多; 关键词跨域辐射源个体识别深度学习域适应开源跨域辐射源数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于上下文特征与单类支持向量机的人脸活体检测被引量：3: 4; 作者闫龙胡晓鹏《电子技术应用》 2020年第6期32-35,共4页; 非法入侵者通过伪装人脸欺骗识别系统,给人脸识别应用带来严重威胁。现有人脸活体检测方法多为在同一数据集内进行训练和测试,当应用在跨数据集场景中时效果并不理想。针对这一问题,提出了利用HOG等算法对上下文环境中的线索信息进行提... 展开更多; 关键词人脸活体检测上下文特征单类支持向量机跨数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多池化融合与背景消除网络的跨数据集行人再识别方法被引量：4: 1; 作者李艳凤张斌孙嘉陈后金朱锦雷; 机构北京交通大学电子信息工程学院; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期70-79,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61872030) 山东省重大科技创新工程基金资助项目(No.2019TSLH0206)。; 文摘现有跨数据集行人再识别方法一般致力于减小2个数据集之间的数据分布差异,忽略了背景信息对识别性能的影响。针对上述问题,提出了一种基于多池化融合与背景消除网络的跨数据集行人再识别方法。为了兼顾全局特征和局部特征,同时实现特征的多细粒度表示,构建了多池化融合网络。为了使监督网络能提取有用的行人前景特征,构建了特征级有监督背景消除网络。采用结合行人分类损失及特征激活损失的多任务学习损失函数,在3个公开行人再识别数据集上对方法进行评估,当MSMT17作为训练集时,Market-1501上的跨数据集识别性能mAP为35.53%,相比ResNet50网络提升了9.24%;DukeMTMC-reID上的跨数据集识别性能m AP为41.45%,相比于ResNet50网络提升了10.72%。与现有方法相比,所提方法具有更优的跨数据集行人再识别性能。; 关键词行人再识别跨数据集背景消除多池化融合深度学习; Keywords person re-identification cross-dataset background elimination multi-pool fusion deep learning; 分类号 TN391 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应非负加权约束低秩稀疏表示的跨数据集面部表情识别被引量：1: 2; 作者付俊妮; 机构长安大学信息工程学院; 出处《信息通信》 2019年第1期74-75,共2页; 文摘面部表情识别很大程度上受限于来自相同条件、相同个体和大量标记样本这些假设,当突破上述假设条件时,识别性能将会显著下降。针对这个问题,提出一种自适应非负加权约束低秩稀疏表示的跨数据集面部表情识别方法,通过自适应非负加权矩阵约束加强图像数据表示中重要特征的作用并减少无用特征的干扰。通过映射矩阵的约束,使基于低秩与稀疏表示的子空间能够学习鲁棒的相似图像以便实现最终的跨数据集面部表情识别。在公开的JAFFE和CK+两个跨数据库上的对比实验结果表明,文章算法对于跨数据集面部表情识别的性能更优。; 关键词跨数据集非负加权低秩稀疏表示相似图像面部表情识别; 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

题名基于深度学习的跨域辐射源个体识别综述被引量：1: 3; 作者李奇真刘佳旭梁先明龙慧敏董海曹广平李建清; 机构中国西南电子技术研究所电子科技大学电子科学与工程学院; 出处《电讯技术》北大核心 2024年第7期1163-1174,共12页; 文摘基于深度学习的辐射源个体识别已经成为识别和认证无线设备的主要研究方法之一。然而,基于传统深度学习的辐射源个体识别算法不能直接应用于跨域(跨信道条件、跨接收机、跨接收时间等)辐射源个体识别场景,因为一个域上的数据训练的模型用于另一个域上进行推理,其效果通常会变差。调研了现有基于对比学习、迁移学习、域适应等先进深度学习的跨域辐射源个体识别方法,整理和归纳了跨域辐射源个体识别相关的开源数据集。分析了跨域辐射源个体识别存在的难题与挑战,展望了跨域辐射源个体识别发展趋势及未来研究方向,以助力深度学习在复杂电磁环境下辐射源个体识别的实用化。; 关键词跨域辐射源个体识别深度学习域适应开源跨域辐射源数据集; Keywords cross-domain specific emitter identification deep learning domain adaptation open-source cross-domain specific emitter dataset; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] 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

题名基于上下文特征与单类支持向量机的人脸活体检测被引量：3: 4; 作者闫龙胡晓鹏; 机构西南交通大学信息科学技术学院; 出处《电子技术应用》 2020年第6期32-35,共4页; 文摘非法入侵者通过伪装人脸欺骗识别系统,给人脸识别应用带来严重威胁。现有人脸活体检测方法多为在同一数据集内进行训练和测试,当应用在跨数据集场景中时效果并不理想。针对这一问题,提出了利用HOG等算法对上下文环境中的线索信息进行提取,提取出来的特征送入单类支持向量机进行训练、分类。将分类结果与上下文环境中异常线索的探测结果相结合。算法在公开的数据集NUAA和CASIA-FASD上进行了验证,实验结果表明在跨数据集检测时该算法的泛化能力及检测准确率较已存在算法有所提高。; 关键词人脸活体检测上下文特征单类支持向量机跨数据集; Keywords face anti-spoofing context OCSVM cross dataset; 分类号 TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]; 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	基于多池化融合与背景消除网络的跨数据集行人再识别方法	李艳凤张斌孙嘉陈后金朱锦雷	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	自适应非负加权约束低秩稀疏表示的跨数据集面部表情识别	付俊妮	《信息通信》	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于深度学习的跨域辐射源个体识别综述	李奇真刘佳旭梁先明龙慧敏董海曹广平李建清	《电讯技术》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于上下文特征与单类支持向量机的人脸活体检测	闫龙胡晓鹏	《电子技术应用》	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料