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监督下降的直流电阻率法二维反演: 1; 作者雷轶李杰鹏 +3 位作者戴前伟张彬周为阳军生《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3136-3149,共14页; 为了解决拟线性反演中先验信息利用不充分及大批量数据计算效率低的问题,本文将监督下降法(Supervised Descent Method,SDM)应用到直流电阻率法二维反演中.SDM包括离线训练和在线预测两个阶段.训练集由根据先验信息生成的模型和正演模... 展开更多; 关键词监督下降法机器学习直流电阻率法反演; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于监督下降方法的左心室超声图像分割被引量：3: 2; 作者魏雨汐伍岳庆 +1 位作者陶攀姚宇《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期545-549,共5页; 针对基于表观模型的图像分割算法在特征点迭代定位过程中计算量过大、对非线性局部特征的优化较为困难等问题,采用一种基于监督学习的梯度下降算法,建立4层多分辨率金字塔模型,并使用一种基于巴氏系数的特征提取函数(B-SIFT)替代原方法... 展开更多; 关键词左心室特征点定位超声心动图图像分割监督下降方法尺度不变特征变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应监督下降方法的姿态鲁棒人脸对齐算法被引量：4: 3; 作者赵慧景丽萍于剑《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第4期649-656,共8页; 人脸对齐是人脸分析处理中的重要一步。由于现实中的人脸照片通常在姿态、光线等方面存在较大的差异,人脸对齐是一项艰巨的任务。初始关键点的位置以及特征提取对人脸对齐很重要。提出一种自适应监督下降方法(SDM)的姿态鲁棒人脸对齐算... 展开更多; 关键词人脸对齐人脸关键点定位监督下降方法(sdm)模型姿态鲁棒自适应特征提取框; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于关键点的由粗到精三维人脸特征点定位被引量：9: 4; 作者成翔昊达飞鹏邓星《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期256-264,共9页; 提出了一个基于关键点由粗到精的三维人脸特征点定位算法,该算法将人脸特征点定位分为关键点检测和标记两个独立的子问题。为了更好地在三维人脸上提取关键点,该算法提出了一个关键点检测方法：1）使用深度图和监督下降算法得到三维人... 展开更多; 关键词三维人脸征点定位监督下降算法关键点检测局部描述子人脸特征点模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名监督下降的直流电阻率法二维反演: 1; 作者雷轶李杰鹏戴前伟张彬周为阳军生; 机构中南大学土木工程学院江西铜业股份有限公司武山铜矿中南大学地球科学与信息物理学院中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室; 出处《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3136-3149,共14页; 基金国家自然科学基金项目(42374180,42174178,41874148) 国家重点研发项目(2018YFC0603903) 中南大学博士后科学基金资助项目(22021133)联合资助。; 文摘为了解决拟线性反演中先验信息利用不充分及大批量数据计算效率低的问题,本文将监督下降法(Supervised Descent Method,SDM)应用到直流电阻率法二维反演中.SDM包括离线训练和在线预测两个阶段.训练集由根据先验信息生成的模型和正演模拟数据组成.在训练过程中,学习从初始模型到训练模型的下降方向.在预测过程中,同时考虑了训练过程中获取的下降方向和计算出的数据残差.通过合成数据算例,讨论了SDM的反演精度、收敛速度、抗噪能力与泛化能力.在线预测结果显示,块状体和分层结构的混合模型,反演数据误差为0.0037,表明块状模型与层状模型的模块化训练集能有效增强SDM的泛化能力.在对实测数据反演中,通过实测数据视电阻率结果构建训练集,可以优化训练集的模型数据质量及完整性.通过与高斯牛顿法对比,讨论了SDM针对批量实测数据的反演精度及效率.结果表明,针对单一数据,SDM反演耗时(训练时长与预测时长总和)较高斯牛顿法长,但当训练阶段完成后,预测阶段耗时不超过0.5 s,针对同类型、同维度、大批量数据,SDM具有进行批量处理的能力,反演效率更高.; 关键词监督下降法机器学习直流电阻率法反演; Keywords supervised descent method(sdm) Machine learning DC resistivity method Inverse problem; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于监督下降方法的左心室超声图像分割被引量：3: 2; 作者魏雨汐伍岳庆陶攀姚宇; 机构中国科学院成都计算机应用研究所中国科学院大学; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期545-549,共5页; 基金四川省科技厅重点研发项目(2017SZ0010) 四川省科技支撑计划项目(2016JZ0035)~~; 文摘针对基于表观模型的图像分割算法在特征点迭代定位过程中计算量过大、对非线性局部特征的优化较为困难等问题,采用一种基于监督学习的梯度下降算法,建立4层多分辨率金字塔模型,并使用一种基于巴氏系数的特征提取函数(B-SIFT)替代原方法中的尺度不变特征变换(SIFT)特征,对左心室心内膜及心外膜进行特征点定位。首先对训练集进行归一化处理,统一经食道超声心动图像(TEE)的尺度;然后建立基于多分辨率金字塔和B-SIFT特征的监督下降模型,得到特征点趋近于真实值的梯度下降方向序列;最后将得到的方向序列作用于测试集中,得到最终的左心室分割结果。将该方法与传统监督下降方法进行对比,其得到的分割平均误差相比传统监督下降方法降低了47%,迭代得到的最终值相对单一尺度的梯度下降算法更加逼近真实值。; 关键词左心室特征点定位超声心动图图像分割监督下降方法尺度不变特征变换; Keywords left ventricle feature point location echocardiography image segmentation supervised descent method(sdm) Scale-Invariant Feature Transform(SIFT); 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

题名自适应监督下降方法的姿态鲁棒人脸对齐算法被引量：4: 3; 作者赵慧景丽萍于剑; 机构北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘重点实验室(北京交通大学); 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第4期649-656,共8页; 基金国家自然科学基金Nos.61822601,61773050,61632004 北京市科委项目No.Z181100008918012。; 文摘人脸对齐是人脸分析处理中的重要一步。由于现实中的人脸照片通常在姿态、光线等方面存在较大的差异,人脸对齐是一项艰巨的任务。初始关键点的位置以及特征提取对人脸对齐很重要。提出一种自适应监督下降方法(SDM)的姿态鲁棒人脸对齐算法。首先,为了减小姿态差异对人脸对齐的影响,使用聚类算法将图片按照姿态分成三类(正脸,左侧脸,右侧脸),这样每个类别下的姿态更加紧致。其次,考虑到人脸对齐是由粗到细的多阶段监督学习过程,采用自适应特征提取框(由大到小)来提取判别性特征。基于上述两种策略,在每个类别下,提供一个更好的初始关键点位置,通过自适应特征提取的SDM模型来进行回归模型的训练。选用LFPW、HELEN和300W数据集进行评估,实验结果表明,该模型在复杂姿态下能准确定位关键点,并且好于现有的人脸对齐算法。; 关键词人脸对齐人脸关键点定位监督下降方法(sdm)模型姿态鲁棒自适应特征提取框; Keywords face alignment facial landmark localization supervised descent method(sdm)model pose-robust adaptive feature block size; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于关键点的由粗到精三维人脸特征点定位被引量：9: 4; 作者成翔昊达飞鹏邓星; 机构东南大学自动化学院东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期256-264,共9页; 基金国家自然科学基金(51475092,61462072,61628304)项目资助; 文摘提出了一个基于关键点由粗到精的三维人脸特征点定位算法,该算法将人脸特征点定位分为关键点检测和标记两个独立的子问题。为了更好地在三维人脸上提取关键点,该算法提出了一个关键点检测方法：1）使用深度图和监督下降算法得到三维人脸特征点的粗略位置,提取特征点粗略位置的邻域作为关键点区域;2）提出了一种结合多个局部描述子的方法,对关键点区域内人脸点集的子集进行筛选,提取出关键点。在特征点标记阶段,使用关键点集生成候选特征点组合,选择与特征点模型匹配程度最高的组合,将组合中的候选点标记为特征点。基于FRGC v2.0和Bosphorus数据集对算法进行了实验评估,并与一些经典方法的结果进行了对比分析。FRGC v2.0库上的特征点的平均误差为2.85-3.81 mm,总体检测成功率为96.5%,其中中性、温和以及极端表情下检测成功率分别为97.5%、97.0%和93.3%。Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是92%、95%和88%。实验结果表明,该算法具有较好的精度和效率,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性。; 关键词三维人脸征点定位监督下降算法关键点检测局部描述子人脸特征点模型; Keywords 3D facial landmark localization supervised descent method keypoint detection local descriptor facial landmark model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH164 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	监督下降的直流电阻率法二维反演	雷轶李杰鹏戴前伟张彬周为阳军生	《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于监督下降方法的左心室超声图像分割	魏雨汐伍岳庆陶攀姚宇	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	自适应监督下降方法的姿态鲁棒人脸对齐算法	赵慧景丽萍于剑	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于关键点的由粗到精三维人脸特征点定位	成翔昊达飞鹏邓星	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	9	在线阅读下载PDF 职称材料