检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

深度学习研究综述被引量：400: 1; 作者尹宝才王文通王立春《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期48-59,共12页; 鉴于深度学习在学术界和工业界的重要性,依据数据流向对目前有代表性的深度学习算法进行归纳和总结,综述了不同类型深度网络的结构及特点.首先介绍了深度学习的概念;然后根据深度学习算法的结构特征,概述了前馈深度网络、反馈深度网络... 展开更多; 关键词深度学习深度神经网络卷积神经网络反卷积网络深度玻尔兹曼机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法被引量：24: 2; 作者孙艳丰齐光磊 +1 位作者胡永利赵璐《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期835-841,共7页; 为了有效利用深度学习技术自动提取特征的能力,并解决当训练样本量减少或者迭代次数降低时识别性能急速下降的问题,提出了基于Fisher准则的深度学习算法.该方法在前馈传播时,采用卷积神经网络自动提取图像的结构信息等特征,同时利用卷... 展开更多; 关键词深度学习卷积神经网络 FISHER准则反向传播(BP)算法人脸识别手写字识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Softplus激活函数和改进Fisher判别的ELM算法被引量：7: 3; 作者孙艳丰杨新东 +1 位作者胡永利王萍《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1341-1348,共8页; 在极限学习机(extreme learning machine,ELM)网络中,对可加型隐单元的激活函数通常选择的是Sigmoid函数.因此,首先提出一种新型修正线性函数的近似平滑函数Softplus来替代它.Softplus激活函数因为更接近生物学的激活模型且具有一定的... 展开更多; 关键词 ELM算法激活函数 FISHER判别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度视频的人体行为特征表示与识别被引量：5: 4; 作者孙艳丰张坤胡永利《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1001-1008,共8页; 深度视频中的人体行为的识别研究主要集中在对深度视频进行特征表示上,为了获得具有判别性的特征表示,首先提出了深度视频中一种基于表面法向信息的局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子作为初级特征,然后基于稀疏表示模型训练... 展开更多; 关键词深度视频行为识别深度序列分割局部二值模式算子稀疏表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于分析稀疏表示的图像重建算法被引量：2: 5; 作者尹宝才郭晓明 +1 位作者施云惠丁文鹏《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第1期30-35,共6页; TV-Wavelet-L1(TVWL1)模型因包含全变分(Total-variation,TV)和小波正则化约束,具有较强的图像重建能力。而传统求解TVWL1模型的算法往往忽略了综合/分析稀疏表示方法的方式。本文提出了一个新的求解TVWL1模型的图像重建算法,该算法把... 展开更多; 关键词压缩感知图像重建贪心算法 TV-Wavelet-L1模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双边核回归的相对约减纹理分解方法被引量：2: 6; 作者苏卓吴学标 +2 位作者曾碧怡颜吉超罗笑南《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2202-2209,共8页; 图像中结构被纹理覆盖的现象无处不在,将结构从复杂的纹理中提取出来是一件非常有挑战但又极其重要的事情.为此,提出基于双边核回归的纹理分解方法,通过局部全变分的核描述子能将结构和纹理很好地区分开来,并将结果与双边核回归框架相结... 展开更多; 关键词边缘感知滤波边缘保持平滑结构纹理分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于字典原子与类标签关系的字典学习: 7; 作者赵璐孙艳丰尹宝才《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期873-882,共10页; 在稀疏表示理论中,如何构造字典和更新字典,而能得到一个辨别能力强的字典,始终是一个重要的开放问题,针对这一问题,提出了基于字典原子与类标签关系的字典学习方法.建立一个基于两者关系的矩阵,随着更新字典原子而更新关系矩阵,通过更... 展开更多; 关键词人脸识别稀疏表示关系矩阵字典学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于肢体调整的人体姿态估计: 8; 作者蔡鹏孔德慧 +1 位作者尹宝才霍奕《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2344-2351,共8页; 基于混合部位模型的人体姿态估计方法将人体拆分成若干由树形结构相连的模板,利用相应的全分函数进行人体姿态的估计,由于树形结构的固有缺陷而导致复杂人体姿态估计错误。为了解决这个问题,提出基于肢体调整的人体姿态估计方法。该方... 展开更多; 关键词混合部位姿态估计肢体调整像素离散方向全分函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名深度学习研究综述被引量：400: 1; 作者尹宝才王文通王立春; 机构北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期48-59,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(61390512); 文摘鉴于深度学习在学术界和工业界的重要性,依据数据流向对目前有代表性的深度学习算法进行归纳和总结,综述了不同类型深度网络的结构及特点.首先介绍了深度学习的概念;然后根据深度学习算法的结构特征,概述了前馈深度网络、反馈深度网络和双向深度网络3类主流深度学习算法的网络结构和训练方法;最后介绍了深度学习算法在不同数据处理中的最新应用现状及其发展趋势.可以看到:深度学习在不同应用领域都取得了明显的优势,但仍存在需要进一步探索的问题,如无标记数据的特征学习、网络模型规模与训练速度精度之间的权衡、与其他方法的融合等.; 关键词深度学习深度神经网络卷积神经网络反卷积网络深度玻尔兹曼机; Keywords deep learning deep neural networks convolutional neural network deconvolutional network deep Boltzmann machines; 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

题名基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法被引量：24: 2; 作者孙艳丰齐光磊胡永利赵璐; 机构北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期835-841,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61370119); 文摘为了有效利用深度学习技术自动提取特征的能力,并解决当训练样本量减少或者迭代次数降低时识别性能急速下降的问题,提出了基于Fisher准则的深度学习算法.该方法在前馈传播时,采用卷积神经网络自动提取图像的结构信息等特征,同时利用卷积网络共享权值和池化、下采样等方法减少了权值个数,降低了模型复杂度;在反向传播权值调整时,采用了基于Fisher的约束准则.在权值的迭代调整时既考虑误差的最小化,又同时让样本保持类内距离小,类间距离大,从而使权值能更加快速地逼近有利于分类的最优值,当样本量不足或训练迭代次数不多时可有效地提高系统的识别率.大量的实验结果证明:该基于Fisher准则的混合深度学习算法在标签样本不足或者较少训练次数的情况下依然能达到较好的识别效果.; 关键词深度学习卷积神经网络 FISHER准则反向传播(BP)算法人脸识别手写字识别; Keywords deep learning convolution network Fisher criterion backpropagation （BP） facerecognition handwriting recognition; 分类号 TP183 [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Softplus激活函数和改进Fisher判别的ELM算法被引量：7: 3; 作者孙艳丰杨新东胡永利王萍; 机构北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室哈尔滨理工大学应用科学学院; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1341-1348,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61370119) 北京市自然科学基金资助项目(4132013); 文摘在极限学习机(extreme learning machine,ELM)网络中,对可加型隐单元的激活函数通常选择的是Sigmoid函数.因此,首先提出一种新型修正线性函数的近似平滑函数Softplus来替代它.Softplus激活函数因为更接近生物学的激活模型且具有一定的稀疏能力,可进一步优化网络性能.其次,为了使ELM算法训练的网络具有更好的分类性能,考虑了类内距和类间距的约束,提出了基于改进Fisher判别约束的ELM算法,从而使解析求得的输出权值更加利于分类,进一步改进了识别性能.最后,在手写数字库和人脸库上的实验证明了改进ELM算法的可行性和优越性.; 关键词 ELM算法激活函数 FISHER判别; Keywords ELM algorithm activation function Fisher discrimination; 分类号 U461 [机械工程—车辆工程] TP308 [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

题名基于深度视频的人体行为特征表示与识别被引量：5: 4; 作者孙艳丰张坤胡永利; 机构北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1001-1008,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61370119); 文摘深度视频中的人体行为的识别研究主要集中在对深度视频进行特征表示上,为了获得具有判别性的特征表示,首先提出了深度视频中一种基于表面法向信息的局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子作为初级特征,然后基于稀疏表示模型训练初级特征字典,获取初级特征的稀疏表示,最后对用自适应的时空金字塔划分的若干个子序列使用时空池化方法进行初级特征与稀疏系数的规格化,得到深度视频的高级特征,最终的特征表示实现了深度视频中的准确的人体行为识别.在公开的动作识别库MSR Action3D和手势识别库MSR Gesture3D上的实验证明了本文提出的特征表示的有效性和优越性.; 关键词深度视频行为识别深度序列分割局部二值模式算子稀疏表示; Keywords depth video action recognition depth sequences segmentation LBP（ local binary pattern） operator sparse representation; 分类号 U461 [机械工程—车辆工程] TP308 [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

题名一种基于分析稀疏表示的图像重建算法被引量：2: 5; 作者尹宝才郭晓明施云惠丁文鹏; 机构北京工业大学城市交通学院; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第1期30-35,共6页; 基金国家自然科学基金(61390512 61033004 +1 种基金 61170103 61370118)资助项目; 文摘 TV-Wavelet-L1(TVWL1)模型因包含全变分(Total-variation,TV)和小波正则化约束,具有较强的图像重建能力。而传统求解TVWL1模型的算法往往忽略了综合/分析稀疏表示方法的方式。本文提出了一个新的求解TVWL1模型的图像重建算法,该算法把图像重建问题分解为几个子问题并交替求解,利用分析稀疏表示特性构建子问题的求解算法。实验结果表明,与已有算法相比,本文提出的算法可以提高重建图像主客观质量。; 关键词压缩感知图像重建贪心算法 TV-Wavelet-L1模型; Keywords compressive sensing image reconstruction greedy analysis pursuit TV-Wavelet-L1 model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP37 [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

题名基于双边核回归的相对约减纹理分解方法被引量：2: 6; 作者苏卓吴学标曾碧怡颜吉超罗笑南; 机构中山大学数据科学与计算机学院中山大学国家数字家庭工程技术研究中心北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室中山大学深圳研究院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2202-2209,共8页; 基金国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2013CB329505) 国家自然科学基金(61502541 +2 种基金 61320106008) 中央高校基本科研业务费专项资金(中山大学青年教师培育项目); 文摘图像中结构被纹理覆盖的现象无处不在,将结构从复杂的纹理中提取出来是一件非常有挑战但又极其重要的事情.为此,提出基于双边核回归的纹理分解方法,通过局部全变分的核描述子能将结构和纹理很好地区分开来,并将结果与双边核回归框架相结合:采用相对约减纹理分解来构造结构核描述子;再将该描述子与双边核回归融合来获得期望的结构感知滤波输出;最后采用一个稳定近似迭代的流程来实现所提算法.实验证明,与其他边缘感知滤波方法相比,文中方法能获得更佳的结构保持效果,并能被推广到多个视觉相关的应用上,如高动态范围色调映射、超像素分割等.; 关键词边缘感知滤波边缘保持平滑结构纹理分解; Keywords edge-aware filtering edge-preserving smoothing structure-texture decomposition; 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

题名基于字典原子与类标签关系的字典学习: 7; 作者赵璐孙艳丰尹宝才; 机构北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期873-882,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(61370119 61171169) +1 种基金北京市教育委员会重点资助资助项目(KZ201310005006); 文摘在稀疏表示理论中,如何构造字典和更新字典,而能得到一个辨别能力强的字典,始终是一个重要的开放问题,针对这一问题,提出了基于字典原子与类标签关系的字典学习方法.建立一个基于两者关系的矩阵,随着更新字典原子而更新关系矩阵,通过更新关系矩阵来构成字典自适应地确定原子与类标签的关系,提高字典的判别能力,为后续的分类识别提供必要的保证.该方法既避免了共享字典判别能力差的问题,又避免了因单独训练字典而占用大量时间和内存的缺点.在构建字典模型中,引用l21范数约束残差值来去除噪声,使之既能处理稀疏噪声,也能处理非稀疏噪声,提高了字典对噪声的鲁棒性.大量的实验结果证明,该方法较其他的字典学习方法鲁棒性强、识别率高.; 关键词人脸识别稀疏表示关系矩阵字典学习; Keywords face recognition sparse representation relationship matrix dictionary learning; 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

题名基于肢体调整的人体姿态估计: 8; 作者蔡鹏孔德慧尹宝才霍奕; 机构北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2344-2351,共8页; 基金国家自然科学基金(61227004 61370120); 文摘基于混合部位模型的人体姿态估计方法将人体拆分成若干由树形结构相连的模板,利用相应的全分函数进行人体姿态的估计,由于树形结构的固有缺陷而导致复杂人体姿态估计错误。为了解决这个问题,提出基于肢体调整的人体姿态估计方法。该方法提出像素离散方向的概念、融合全分函数和像素离散方向等属性的局部特征函数、以及基于关节点的局部特征进行人体姿态调整的方法。实验表明本文方法的姿态估计效果比以前的基于混合部位的关节模型的方法更好。; 关键词混合部位姿态估计肢体调整像素离散方向全分函数; Keywords mixture-of-parts pose estimation limb adjustment pixel discrete direction full score; 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	深度学习研究综述	尹宝才王文通王立春	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2015	400	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法	孙艳丰齐光磊胡永利赵璐	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2015	24	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Softplus激活函数和改进Fisher判别的ELM算法	孙艳丰杨新东胡永利王萍	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2015	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度视频的人体行为特征表示与识别	孙艳丰张坤胡永利	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种基于分析稀疏表示的图像重建算法	尹宝才郭晓明施云惠丁文鹏	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于双边核回归的相对约减纹理分解方法	苏卓吴学标曾碧怡颜吉超罗笑南	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于字典原子与类标签关系的字典学习	赵璐孙艳丰尹宝才	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于肢体调整的人体姿态估计	蔡鹏孔德慧尹宝才霍奕	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料