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边界加权的甲状腺癌病理图像细胞核分割方法 被引量:1
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作者 韩冰 高路 +1 位作者 高新波 陈玮铭 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期75-86,共12页
甲状腺癌是实体癌中发病率增速最快的恶性肿瘤之一,病理学诊断是医生诊断肿瘤的黄金标准,而细胞核分割是病理图像自动分析的关键步骤。针对细胞核分割中细胞核边界位置难以分割问题,设计了边界加权模块使网络在训练时更多关注细胞核边... 甲状腺癌是实体癌中发病率增速最快的恶性肿瘤之一,病理学诊断是医生诊断肿瘤的黄金标准,而细胞核分割是病理图像自动分析的关键步骤。针对细胞核分割中细胞核边界位置难以分割问题,设计了边界加权模块使网络在训练时更多关注细胞核边界。另一方面,为了避免网络过分关注边界而忽视细胞核主体部分,导致一些染色较浅的细胞核分割失败,提出了前景增强分割网络;该网络通过在上采样的过程中添加前景增强模块不断增强前景并抑制背景,从而实现细胞核精准分割。在自建的甲状腺癌病理图像分割数据集VIP-TCHis-Seg上的相似系数(Dice)和像素准确率(PA)两个指标分别约为85.26%和95.89%,在公共细胞核分割数据集MoNuSeg上的相似系数(Dice)和像素准确率(PA)两个指标分别约为81.03%和94.63%。上述实验结果表明,提出的边界加权和前景增强模块的方法能有效提高网络在边界处的分割准确率。 展开更多
关键词 甲状腺乳头状癌 图像分割 UNet 边界加权 前景增强
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基于加权边界度的稀有类检测算法 被引量:6
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作者 黄浩 何钦铭 +3 位作者 陈奇 钱烽 何江峰 马连航 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1195-1206,共12页
提出了一种快速的稀有类检测算法——CATION(rare category detection algorithm based on weightedboundary degree).通过使用加权边界度(weighted boundary degree,简称WBD)这一新的稀有类检测标准,该算法可利用反向k近邻的特性来寻... 提出了一种快速的稀有类检测算法——CATION(rare category detection algorithm based on weightedboundary degree).通过使用加权边界度(weighted boundary degree,简称WBD)这一新的稀有类检测标准,该算法可利用反向k近邻的特性来寻找稀有类的边界点,并选取加权边界度最高的边界点询问其类别标签.实验结果表明,与现有方法相比,该算法避免了现有方法的局限性,大幅度地提高了发现数据集中各个类的效率,并有效地缩短了算法运行所需要的运行时间. 展开更多
关键词 稀有类检测 边界点检测 加权边界 K近邻 反向k近邻
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饱和孔隙介质中波动分析的加权吸收边界条件 被引量:5
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作者 吴德伦 张建华 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期57-65,共9页
提出一种应用于孔隙介质稳态波动分析平面有限元模型的人工边界处理的新方法———加权平均逼近法。采用边界点入射波与反射波的能量比和有效能量比作为评价标准,数值分析结果表明。
关键词 孔隙介质 稳态波动 加权吸收边界 土工试验
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加权吸收边界条件的优化设计 被引量:15
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作者 杨微 陈可洋 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期244-246,251,共4页
基于声波波动方程的旁轴近似吸收边界条件可以通过提高泰勒级数展开的旁轴近似阶数获得更好的吸收效果,但这样不仅增加了差分计算的复杂性,同时还导致计算过程不稳定。针对这一问题,提出了优化加权吸收边界条件。首先从理论上讨论了优... 基于声波波动方程的旁轴近似吸收边界条件可以通过提高泰勒级数展开的旁轴近似阶数获得更好的吸收效果,但这样不仅增加了差分计算的复杂性,同时还导致计算过程不稳定。针对这一问题,提出了优化加权吸收边界条件。首先从理论上讨论了优化加权吸收边界条件,提出了加权因子概念,通过调节加权因子来拓展边界反射完全吸收角度;然后利用脉冲响应和数值模拟对优化加权吸收边界条件的吸收效果进行了分析。结果表明,选择合适的加权因子可以将边界处的完全吸收角度拓宽到60°以上,反射系数误差不超过2.5%。该方法简单易行,计算量小,而吸收效果比常规旁轴近似吸收边界条件更好。 展开更多
关键词 地震波波动方程 旁轴近似 加权吸收边界条件 加权因子 脉冲响应
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一种改进的加权边界调节支持向量机算法 被引量:2
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作者 程丽丽 张健沛 马骏 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1135-1138,共4页
为了改进现有支持向量机所确定的边界抗干扰能力差、对噪声数据敏感等问题,减少野点数据对形成支持向量机边界存在的影响,根据各个样本在整个训练样本集中的重要性不同,将各个训练样本的重要性程度值作为权值赋予边界值上,提出了一种基... 为了改进现有支持向量机所确定的边界抗干扰能力差、对噪声数据敏感等问题,减少野点数据对形成支持向量机边界存在的影响,根据各个样本在整个训练样本集中的重要性不同,将各个训练样本的重要性程度值作为权值赋予边界值上,提出了一种基于加权边界调节的支持向量机算法.通过对标准UC I数据集和人工数据集上的仿真实验表明,基于加权边界调节的支持向量机具有较好的野点免疫能力,具有更高的分类精度、更少的支持向量和更好的推广能力. 展开更多
关键词 支持向量机 最优超平面 样本重要性 加权边界调节
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不平衡数据加权边界点集成欠采样方法 被引量:2
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作者 何云斌 冷欣 万静 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期176-183,191,共9页
为了有效地解决不平衡数据中边界点直接被删除的问题,保持多数类数据的信息,提出一种基于聚类的加权边界点集成欠采样算法。首先该算法通过提取少数类数据集的数据点作为多数类数据集的初始聚类中心个数进行聚类;然后引入变异系数将边... 为了有效地解决不平衡数据中边界点直接被删除的问题,保持多数类数据的信息,提出一种基于聚类的加权边界点集成欠采样算法。首先该算法通过提取少数类数据集的数据点作为多数类数据集的初始聚类中心个数进行聚类;然后引入变异系数将边界点识别出来,对识别出的边界点进行加权,使得加权后的边界点可以加入到不平衡数据的处理中;再利用簇密度将多数类数据集分为高密度簇和低密度簇,把低密度簇删除;最后获得约简后的多数类样本集。再将约简后的多数类样本和少数类样本结合,形成平衡的数据集,利用Ada Boost对其进行训练,得到最终的分类模型。利用该方法可以实现对数据集的约简操作,提高执行效率。结果表明,所提方法可以有效地处理不平衡数据的问题,提高了不平衡数据加权边界点集成欠采样算法的执行效率和结果的精确性。 展开更多
关键词 采样 聚类 不平衡数据 加权边界
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基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别
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作者 江艳霞 任波 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期139-144,共6页
本文提出了一种基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别算法。该方法首先在训练过程中对人脸图像进行子块划分,采用邻接点的类信息自适应地计算每块的权重以提高人脸在姿态、表情以及光照等变化下的鲁棒性。其次,对每块图像采用加... 本文提出了一种基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别算法。该方法首先在训练过程中对人脸图像进行子块划分,采用邻接点的类信息自适应地计算每块的权重以提高人脸在姿态、表情以及光照等变化下的鲁棒性。其次,对每块图像采用加权邻域极大边界准则进行特征提取,该准则充分利用了数据的类信息,选择数据的邻域点最优重构系数用在目标函数中,保留了数据的局部几何结构,从而在低维空间中提取出更好的分类特征。最后在识别过程中,融合待识别图像在各子块中与训练图像的相似度进行识别。实验结果表明,本文算法能够有效地提取局部特征,较好地保留原始数据的非线性结构,较其他全局方法如主成分分析方法,线性判别式方法和加权邻域极大边界准则算法具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析 线性判别式 子模式 加权邻域极大边界准则
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近似测地距离度量下的图像抗噪分割方法 被引量:2
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作者 高珊珊 迟静 +1 位作者 刘翠云 张彩明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2214-2222,共9页
对含有噪声的图像进行有效分割是图像处理中的难点问题之一.为解决欧氏距离带来的空间局限性,对含有噪声的图像进行有效分割,提出一种基于近似测地距离和边界加权的重心Voronoi图划分(CVT)能量模型的图像抗噪分割方法.首先利用图像梯度... 对含有噪声的图像进行有效分割是图像处理中的难点问题之一.为解决欧氏距离带来的空间局限性,对含有噪声的图像进行有效分割,提出一种基于近似测地距离和边界加权的重心Voronoi图划分(CVT)能量模型的图像抗噪分割方法.首先利用图像梯度的大小和方向建立一种近似测地距离计算模型,降低了算法的时间复杂度;然后采用该测地距离测度定义边界加权的CVT能量模型,并极小化能量模型实现数字图像的抗噪分割.实验结果表明,该方法可以有效地对含有噪声的数字图像进行抗噪分割. 展开更多
关键词 测地距离 边界加权CVT能量模型 图像分割 图像去噪
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基于目标识别的钢材缺陷检测方法 被引量:4
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作者 程国建 卞晨亮 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第10期2977-2983,共7页
为实现热轧钢板表面缺陷检测,设计一个端到端的缺陷检测算法YOLOv5-MD。为达到各种样本数量均衡分布,使用数据增强算法对钢材缺陷数据集处理,使用通道混洗模块缓解特征融合中计算量的占用问题;引入注意力机制和加权边界框融合(weighted-... 为实现热轧钢板表面缺陷检测,设计一个端到端的缺陷检测算法YOLOv5-MD。为达到各种样本数量均衡分布,使用数据增强算法对钢材缺陷数据集处理,使用通道混洗模块缓解特征融合中计算量的占用问题;引入注意力机制和加权边界框融合(weighted-boxes-fusion,WBF)消除重叠度较高的预测框;在PANet(path aggregation network)模块中添加残差的跳跃结构并提取多尺度特征来获取更多的细节图像信息。经实验结果验证,所提模型的平均检测精度(mean average precision,mAP)可达97.2%,相较于YOLOv5提高了10%左右,检测速度和YOLOv5持平,是Faster RCNN的7.1倍,是SSD的1.7倍,验证了该方法的可行性、有效性。 展开更多
关键词 缺陷检测 聚类 数据精准增强 通道转换卷积 注意力机制 加权边界框融合 路径聚合网络
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