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两种视觉特征提示对儿童错误记忆发展的影响被引量：5: 1; 作者刘泽文郭谦葛列众《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第3期406-414,共9页; 采用DRM研究范式,实验一使用示意图提示,探讨特异性视觉特征对于8岁、10岁和12岁儿童错误记忆的影响及其随年龄而产生的变化;实验二使用位置提示,探讨非特异性视觉特征对8岁、10岁和12岁儿童错误记忆的影响及其随年龄增长而产生的变化... 展开更多; 关键词儿童错误记忆模糊痕迹学说 DRM范式特异性视觉特征提示非特异性视觉特征提示; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双文本提示和多重相似性学习的多标签遥感图像分类: 2; 作者白淑芬宋铁成《电讯技术》北大核心 2025年第1期35-42,共8页; 多标签遥感图像分类旨在预测遥感图像中出现的多个相互关联的对象,其中文本标签能赋予丰富的语义信息。然而,目前多数多标签图像分类法未能充分考虑视觉语义图像-文本对信息。为了解决这一问题,提出了一种基于双文本提示和多重相似性(Bi... 展开更多; 关键词遥感图像多标签图像分类视觉语言预训练提示学习局部特征注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

棉花异性纤维中麻绳与羽毛的分类特征(英文) 被引量：3: 3; 作者王蕊刘双喜 +3 位作者王钦祥崔嵬高丽娟王金星《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S2期202-207,共6页; 为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次... 展开更多; 关键词机器视觉特征提取棉花异性纤维层次聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于形状特征的棉花异性纤维图像分割方法被引量：8: 4; 作者夏心怡苏真伟李国辉《农机化研究》北大核心 2010年第7期13-16,共4页; 棉花中的白色异性纤维与背景相近,现有的算法很难识别出来。为此,在使用透射光增加异性纤维和棉花背景的灰度差的基础上,提出了一种利用形状特征来分割异性纤维的算法;同时,在自适应局部阈值处理的基础上,利用骨架的走向对间断的纤维进... 展开更多; 关键词棉花异性纤维机器视觉图像分割形状特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的各向异性扩散图像去噪方法被引量：14: 5; 作者陈一虎叶正麟《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第13期170-172,共3页; 研究了基于图像特征方向的正交坐标系,分析了在此框架下的各向异性扩散图像去噪原理。然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一种改进的各向异性扩散方法。该方法避免了各向异性扩散方程的不适定问题。实验结果表明,该方法在噪声消除和... 展开更多; 关键词各向异性扩散图像特征方向人类视觉系统图像去噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名两种视觉特征提示对儿童错误记忆发展的影响被引量：5: 1; 作者刘泽文郭谦葛列众; 机构浙江理工大学应用心理系; 出处《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第3期406-414,共9页; 基金国家教育部重点课题(DBA06009); 文摘采用DRM研究范式,实验一使用示意图提示,探讨特异性视觉特征对于8岁、10岁和12岁儿童错误记忆的影响及其随年龄而产生的变化;实验二使用位置提示,探讨非特异性视觉特征对8岁、10岁和12岁儿童错误记忆的影响及其随年龄增长而产生的变化。实验结果说明:(1)特异性视觉特征提示会显著减少错误记忆,而非特异性视觉提示则会显著增加错误记忆。(2)8～12岁儿童错误记忆随着年龄的增长而增长,这可能是由于儿童随年龄增长不断地发展其形成要义痕迹表征和要义连接的能力所致。(3)特异性视觉特征提示对8岁儿童错误记忆的影响不显著,对10岁和12岁儿童有显著削弱作用,但这种影响在10岁和12岁儿童间没有显著性地增长。(4)非特异性视觉特征提示对8岁儿童错误记忆不产生显著影响,对10岁和12岁儿童有显著的增强作用,且这种影响从8岁至12岁呈显著性增长。; 关键词儿童错误记忆模糊痕迹学说 DRM范式特异性视觉特征提示非特异性视觉特征提示; Keywords children＇s false memory fuzzy-trace theory DRM paradigm specific visual feature nonspecific visual feature; 分类号 B844 [哲学宗教—发展与教育心理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双文本提示和多重相似性学习的多标签遥感图像分类: 2; 作者白淑芬宋铁成; 机构重庆邮电大学通信与信息工程学院; 出处《电讯技术》北大核心 2025年第1期35-42,共8页; 基金国家自然科学基金面上项目(62371084)。; 文摘多标签遥感图像分类旨在预测遥感图像中出现的多个相互关联的对象,其中文本标签能赋予丰富的语义信息。然而,目前多数多标签图像分类法未能充分考虑视觉语义图像-文本对信息。为了解决这一问题,提出了一种基于双文本提示和多重相似性(Bi-text Prompts and Multi-similarity,BTPMS)学习的多标签遥感图像分类算法。该算法首先利用场景与对象标签文本的双文本提示(Bi-text Prompts,BTP)提供丰富的先验知识,再综合考虑场景与对象标签之间的关联,对所得的文本特征和图像特征计算多重相似性,最后利用相似性得分进行多标签遥感图像分类。此外,设计了新颖的局部特征注意力(Local Feature Attention,LFA)模块,从空间与通道维度上捕捉图像中局部结构。在两个基准遥感数据集上进行广泛实验,结果表明所提算法优于对比的多标签图像分类方法。; 关键词遥感图像多标签图像分类视觉语言预训练提示学习局部特征注意力; Keywords remote sensing images multi-label image classification visual-and-language pretraining prompt learning local feature attention; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名棉花异性纤维中麻绳与羽毛的分类特征(英文) 被引量：3: 3; 作者王蕊刘双喜王钦祥崔嵬高丽娟王金星; 机构山东省园艺机械与装备重点实验室山东农业大学机械电子与工程学院; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S2期202-207,共6页; 基金 Science and Technology Planning Project of Shandong Province,China(NO.2012GNC11202); 文摘为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次聚类算法对提取的羽毛和麻绳的色彩与纹理特征进行层次聚类分析,选择最优特征向量。将8个特征向量进行降维分析并比较各维数下的层次聚类效果,试验结果表明,选取红色(R_ave)、绿色(G_ave)、蓝色(B_ave)、能量、熵、惯性矩等6个特征进行层次聚类效果最好,羽毛识别率达到94%,麻绳识别率达到95%,说明选择的特征向量对这2种异性纤维具有理想的区分性。该研究可为棉花异性纤维的正确识别提供参考。; 关键词机器视觉特征提取棉花异性纤维层次聚类; Keywords computer vision feature extraction cotton foreign fibers hierarchical clustering; 分类号 S1 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于形状特征的棉花异性纤维图像分割方法被引量：8: 4; 作者夏心怡苏真伟李国辉; 机构四川大学制造科学与工程学院; 出处《农机化研究》北大核心 2010年第7期13-16,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60875022/F030410); 文摘棉花中的白色异性纤维与背景相近,现有的算法很难识别出来。为此,在使用透射光增加异性纤维和棉花背景的灰度差的基础上,提出了一种利用形状特征来分割异性纤维的算法;同时,在自适应局部阈值处理的基础上,利用骨架的走向对间断的纤维进行修补,最后根据几何特征过滤图像中的噪声。实验结果表明,该方法能够有效地分割出异性纤维。; 关键词棉花异性纤维机器视觉图像分割形状特征; Keywords foreign fibres machine vision image segmentation geometric features; 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

题名一种改进的各向异性扩散图像去噪方法被引量：14: 5; 作者陈一虎叶正麟; 机构西北工业大学理学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第13期170-172,共3页; 基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60672135) 陕西省教育厅资助科研课题(the Re- search Project of Department of Education of Shaanxi Province China under Grant No.07JK180); 文摘研究了基于图像特征方向的正交坐标系,分析了在此框架下的各向异性扩散图像去噪原理。然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一种改进的各向异性扩散方法。该方法避免了各向异性扩散方程的不适定问题。实验结果表明,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果。; 关键词各向异性扩散图像特征方向人类视觉系统图像去噪; Keywords anisotropic diffusion directions of the image feature human visual system image denoising; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	两种视觉特征提示对儿童错误记忆发展的影响	刘泽文郭谦葛列众	《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于双文本提示和多重相似性学习的多标签遥感图像分类	白淑芬宋铁成	《电讯技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	棉花异性纤维中麻绳与羽毛的分类特征(英文)	王蕊刘双喜王钦祥崔嵬高丽娟王金星	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于形状特征的棉花异性纤维图像分割方法	夏心怡苏真伟李国辉	《农机化研究》北大核心	2010	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种改进的各向异性扩散图像去噪方法	陈一虎叶正麟	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	14	在线阅读下载PDF 职称材料