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基于贝叶斯通用背景模型的图像标注被引量：9: 1; 作者杨栋周秀玲郭平《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期1674-1680,共7页; 在高斯图特征提取过程中,通用背景模型(Universal background model,UBM)方法常用于根据总体分布估计每一幅图像中特征点分布的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数.然而UBM估计的GMM权重参数中有很多接近零的数值,它们所对... 展开更多; 关键词图像标注通用背景模型高斯混合模型贝叶斯估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于HSI和小波变换的遥感图像融合方法被引量：6: 2; 作者刘建伟宋梦馨郭平《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期595-598,F0002,共5页; 在对同一地区低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像的融合中,单独采用传统的HSI(hue-saturation-intensity)图像融合方法会出现颜色失真问题和传统的小波融合中存在分块模糊现象.为了改进融合效果,本文提出了一种新的融合方法,将HS... 展开更多; 关键词遥感图像融合 HSI 小波变换主分量分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合Contourlet和HSI变换的组合优化遥感图像融合方法被引量：13: 3; 作者宋梦馨郭平《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期83-88,共6页; 针对遥感图像中全色图像与多光谱图像融合问题,提出一种组合优化图像融合方法——COFM.通过HSI变换获取多光谱图像的亮度分量后,采用Contourlet变换对全色图像和多光谱图像的亮度分量进行分解,分别获取其高频和低频子图;对高频子图提取... 展开更多; 关键词遥感图像融合组合优化分形特征第二代非支配排序遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于边缘检测的图像融合新方法被引量：4: 4; 作者刘建伟郭平《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期518-521,共4页; 提出一种新的基于边缘检测的图像融合方法.该方法利用Canny算子进行边缘检测,将边缘检测图像的逻辑值与小波变换进行结合.在小波变换域内,对低频和高频子图像采用区域融合的方法.最后,进行小波逆变换得到融合图像.通过主观评价和包括熵... 展开更多; 关键词图像融合边缘检测小波变换区域融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

大数据分析中的计算智能研究现状与展望被引量：63: 5; 作者郭平王可 +1 位作者罗阿理薛明志《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期3010-3025,共16页; 随着产业界和科学界数据量的爆炸式增长,大数据技术和应用吸引了众多的关注.如何分析大数据,充分挖掘大数据的潜在价值,成为需要深入探讨的科学问题.计算智能是科学研究和工程实践中解决复杂问题的有效手段,是人工智能和信息科学的重要... 展开更多; 关键词大数据计算智能大数据分析天文大数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进Elman网络模型的软件可靠性预测被引量：8: 6; 作者程绪超陈新宇郭平《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期86-93,共8页; 为提高神经网络模型对软件可靠性预测结果的准确性和可信性,提出了一种基于多目标优化算法改进Elman网络模型Mop-IElman(multi-objective optimization-based improved Elman neural network)的方法:1)在Elman网络基础上,设计输出层的... 展开更多; 关键词软件可靠性预测可信性反馈神经网络 NSGA-II 多目标优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯通用背景模型的图像标注被引量：9: 1; 作者杨栋周秀玲郭平; 机构北京师范大学图形图像与模式识别实验室; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期1674-1680,共7页; 基金国家自然科学基金(90820010 60911130513)资助~~; 文摘在高斯图特征提取过程中,通用背景模型(Universal background model,UBM)方法常用于根据总体分布估计每一幅图像中特征点分布的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数.然而UBM估计的GMM权重参数中有很多接近零的数值,它们所对应的高斯分量对分布估计贡献小却又都参与了计算,因此UBM的时间复杂度较高.为解决这个问题,本文提出Bayes UBM方法.通过引入受限的对称Dirichlet分布来描述GMM权重参数的先验分布,利用Bayes最大后验概率对GMM参数集进行估计.实验表明Bayes UBM方法不仅有效地降低了时间复杂度,而且提高了Corel数据集上的图像标注精度.; 关键词图像标注通用背景模型高斯混合模型贝叶斯估计; Keywords Image annotation, universal background model, Gaussian mixture model, Bayesian estimation; 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

题名一种基于HSI和小波变换的遥感图像融合方法被引量：6: 2; 作者刘建伟宋梦馨郭平; 机构西安工业大学数理系北京师范大学图形图像与模式识别实验室; 出处《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期595-598,F0002,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60675011); 文摘在对同一地区低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像的融合中,单独采用传统的HSI(hue-saturation-intensity)图像融合方法会出现颜色失真问题和传统的小波融合中存在分块模糊现象.为了改进融合效果,本文提出了一种新的融合方法,将HSI和小波变换进行有机结合,首先通过HSI变换获得多光谱图像的亮度成分,采用改进的基于主分量分析方法的融合规则将它与全色图像进行小波融合,得到新的亮度分量.将新的亮度分量进行增强处理后,进行HSI逆变换获得最终融合图像.实验结果证明,该方法不但提高了融合图像的空间分辨率,突出了目标的特征信息,而且更好地保留了原有多光谱图像的光谱性质.; 关键词遥感图像融合 HSI 小波变换主分量分析; Keywords remote sensing image fusion hue-saturation-intensity wavelet transform principal component analysis; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] 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

题名结合Contourlet和HSI变换的组合优化遥感图像融合方法被引量：13: 3; 作者宋梦馨郭平; 机构北京师范大学图形图像与模式识别实验室; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期83-88,共6页; 基金国家自然科学基金(90820010 60911130513); 文摘针对遥感图像中全色图像与多光谱图像融合问题,提出一种组合优化图像融合方法——COFM.通过HSI变换获取多光谱图像的亮度分量后,采用Contourlet变换对全色图像和多光谱图像的亮度分量进行分解,分别获取其高频和低频子图;对高频子图提取分形特征,采用取最大的融合规则进行融合;对低频子图提取能量特征后采用第二代非支配排序遗传算法选择融合权值;然后使用加权模型对其进行融合.实验结果表明,COFM的融合效果优于传统图像融合方法,能够在提升图像空间分辨率的同时较好地保留光谱信息.; 关键词遥感图像融合组合优化分形特征第二代非支配排序遗传算法; Keywords remote sensing image fusion combinatorial optimization fractal feature non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ; 分类号 TP391 [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

题名一种基于边缘检测的图像融合新方法被引量：4: 4; 作者刘建伟郭平; 机构北京师范大学图形图像与模式识别实验室; 出处《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期518-521,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60675011); 文摘提出一种新的基于边缘检测的图像融合方法.该方法利用Canny算子进行边缘检测,将边缘检测图像的逻辑值与小波变换进行结合.在小波变换域内,对低频和高频子图像采用区域融合的方法.最后,进行小波逆变换得到融合图像.通过主观评价和包括熵、均方根误差、峰值信噪比和互信息等客观评价标准进行评价,结果表明,基于边缘检测的图像融合方法融合效果较好,对于模糊部分不同的源图像进行融合具有一定的通用性.; 关键词图像融合边缘检测小波变换区域融合; Keywords image fusion edge detection wavelet transform multi-resolution region fusion; 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

题名大数据分析中的计算智能研究现状与展望被引量：63: 5; 作者郭平王可罗阿理薛明志; 机构北京理工大学计算机学院北京师范大学图形图像与模式识别实验室中国科学院国家天文台光学天文重点实验室商丘师范学院数学与信息科学学院; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期3010-3025,共16页; 基金国家自然科学基金(61375045) 国家自然科学基金委员会-中国科学院天文联合基金(U1531242) +1 种基金北京市自然科学基金(4142030) 河南省基础与前沿技术研究计划(122300410275); 文摘随着产业界和科学界数据量的爆炸式增长,大数据技术和应用吸引了众多的关注.如何分析大数据,充分挖掘大数据的潜在价值,成为需要深入探讨的科学问题.计算智能是科学研究和工程实践中解决复杂问题的有效手段,是人工智能和信息科学的重要研究方向,应用计算智能方法进行大数据分析具有巨大的潜力.对大数据分析中的计算智能方法进行综述,结合大数据的特征,讨论了大数据分析中计算智能研究存在的问题和进一步的研究方向,阐述了数据源共享问题,并建议利用以天文学为代表的数据密集型基础科研领域的数据开展大数据分析研究.; 关键词大数据计算智能大数据分析天文大数据; Keywords big data computational intelligence big data analysis astronomy big data; 分类号 TP18 [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

题名基于改进Elman网络模型的软件可靠性预测被引量：8: 6; 作者程绪超陈新宇郭平; 机构北京师范大学图形图像与模式识别实验室中国科学院软件所计算机科学国家重点实验室; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期86-93,共8页; 基金国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2009AA010314) 国家自然科学基金资助项目(90820010 +1 种基金 60911130513) 中国科学院计算机科学重点实验室开放课题基金资助项目(SYSKF0906)~~; 文摘为提高神经网络模型对软件可靠性预测结果的准确性和可信性,提出了一种基于多目标优化算法改进Elman网络模型Mop-IElman(multi-objective optimization-based improved Elman neural network)的方法:1)在Elman网络基础上,设计输出层的延迟反馈层,作为另一个状态层;2)以网络的结构和2个状态层的初始输出值为网络配置的变量,以网络的预测精度和顽健性为目标,采用NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithm II)进行多目标优化得到帕累托解,最大化网络预测精度与顽健性之和从而确定网络配置。通过两组实际软件失效数据对Mop-IElman进行实验验证,并与前馈网络、Elman网络、单目标优化Elman网络以及多目标优化Elman网络进行比较研究,结果表明Mop-IElman的预测结果具有较高的准确性和可信性。; 关键词软件可靠性预测可信性反馈神经网络 NSGA-II 多目标优化; Keywords software reliability prediction dependability recurrent network NSGA-II multi-objective optimization; 分类号 TP393 [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	基于贝叶斯通用背景模型的图像标注	杨栋周秀玲郭平	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2013	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种基于HSI和小波变换的遥感图像融合方法	刘建伟宋梦馨郭平	《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2008	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	结合Contourlet和HSI变换的组合优化遥感图像融合方法	宋梦馨郭平	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2012	13	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于边缘检测的图像融合新方法	刘建伟郭平	《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2007	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	大数据分析中的计算智能研究现状与展望	郭平王可罗阿理薛明志	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2015	63	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于改进Elman网络模型的软件可靠性预测	程绪超陈新宇郭平	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2011	8	在线阅读下载PDF 职称材料