毫米波国家重点实验室开放基金(K201318)
- 作品数：14 被引量：62H指数：6
- 相关作者：邱晓晖李晓飞史海玲王振徐燕更多>>
- 相关机构：南京邮电大学更多>>
- 发文基金：毫米波国家重点实验室开放基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 混合CHI和MI的改进文本特征选择方法被引量：5
- 2018年
- 特征选择在文本分类技术中是一个重要的关键部分,特征选择的好坏直接决定最终的分类结果。卡方统计量(CHI-square statistic,CHI)和互信息(mutual information,MI)是特征选择模块经常使用的方法。针对卡方统计量方法不考虑词频的不足,引入词频因子。考虑互信息方法倾向选择低频词的缺点,并研究特征词在不同类别文档内的分布情况对互信息方法的特征选择的影响,通过引入特征的词频因子和调节参数对卡方统计量方法和互信息方法进行改进,并混合改进后的卡方统计量方法和互信息方法,提出一种混合的特征选择算法(CHMI)。通过对CHI方法、MI方法、改进的CHI方法、改进的MI方法和CHMI方法进行实验对比,使用CHMI方法进行特征选择,使最终分类结果的查准率和F1值都有了提高,验证了CHMI方法的有效性。
- 王振邱晓晖
- 关键词：文本分类互信息
- 基于SIFT与K-means的图像复制粘贴篡改检测被引量：8
- 2018年
- 针对基于SIFT的图像篡改检测算法存在的时间复杂度高、鲁棒性低等问题,提出一种改进的SIFT算法。该算法利用K-means算法对SIFT特征向量矩阵的列向量进行聚类,通过选取与整体差异最小的列向量作为初始聚类中心,最终提取该初始聚类中心所在类的特征向量进行匹配,从而大大降低了特征向量的维数。相比于PCA-SIFT算法只能够线性降维,该算法还考虑了局部特征的非线性关系。实验结果表明,与PCA-SIFT算法相比,该算法具有更高的检测效率及检测正确率,并对旋转、缩放操作具有较强的鲁棒性。
- 叶雨晴邱晓晖
- 关键词：篡改检测SIFTK-MEANS
- 基于小波变换的分块压缩感知算法被引量：5
- 2015年
- 利用压缩感知理论实现了对二维图像的精确重构，但此方法是对整幅图像进行重构，花费时间长，观测矩阵所需的存储空间大。为了解决这个矛盾，根据图像小波变换系数的特点，将图像分块思想与小波变换相结合，提出一种基于小波变换的分块压缩感知算法。每一个图像块经小波变换后，保留图像低频系数，只对高频系数进行观测。重构时采用正交匹配追踪算法（ OMP）对高频系数进行恢复。实验结果表明，文中算法与不分块压缩感知算法相比，重构图像的PSNR值有2~4 dB的提高，重构时间明显减少。与基于二维离散余弦变换（ DCT）的分块压缩感知算法相比，块效应有明显的改善，重构质量明显提高。
- 荣雁霞邱晓晖
- 关键词：小波变换图像重构正交匹配追踪
- 运动模糊车辆图像复原方法研究被引量：6
- 2016年
- 在获取车辆图像过程中,有很多因素会影响车辆图像的质量,如摄像机与车辆之间的相对运动引起的运动模糊,会导致车牌识别系统识别出来的车牌是错误的甚至识别不出车牌。根据运动模糊图像的特点,分析了运动模糊图像的退化模型,提出了基于改进的点扩散函数估计和全变分(TV)正则化的综合图像复原算法。利用改进的Radon变换法进行粗略计算,得到运动方向的近似解;通过双谱模型进行粗略计算,得到运动长度的近似解。得到上述两项结果后,通过TV正则化方法的应用,复原出模糊的图像,并采用梯度追踪算法求解该问题。从全方位的角度出发,对通过不同的方法得到的复原图像的质量进行评估。实验结果表明,经过优化的综合算法,不但能够提供较为准确的运动模糊参数,而且通过其复原出的车辆图像效果也是比较令人满意的。
- 史海玲邱晓晖
- 关键词：点扩展函数RADON变换图像复原
- 基于卷积神经网络和池化算法的表情识别研究被引量：7
- 2019年
- 卷积神经网络(CNN)能够通过神经网络自主学习提取图像中的特征,并且具有局部响应、权值共享等优点,在人脸表情识别中获得了广泛的应用。池化算法是CNN的核心技术之一,通过对卷积层的特征进行聚合统计,池化算法可以减少CNN的特征维度,提高特征表征能力,但是目前常用的池化算法还存在提取特征单一,缺乏灵活性的情况。为了克服现有池化算法的不足,根据深度学习可采用BP算法自主调节参数的特性,提出一种改进的自适应池化算法。该算法在训练过程中能够根据损失函数,不断更新池化域的参数,最终使表情预测值和真实结果值之间的差值达到最小。基于CK+人脸表情数据库的实验结果表明,与现有池化算法相比,提出的自适应池化算法能有效提高表情识别准确率。
- 陈航邱晓晖
- 关键词：卷积神经网络人脸表情识别特征提取
- 基于二维Gabor小波与SPP算法的人脸识别研究
- 2014年
- 稀疏表示近年来在模式识别领域已经取得了成功的应用,如目标探测和分类。稀疏保留投影(SPP)算法是基于稀疏表示理论所提出的一种特征提取方法,目标是获得一个线性投影空间,使得样本之间的全局重构关系得以在低维空间保留。SPP算法无需选择任何模型参数,具有很强的适应性,其灵活性及有效性在人脸识别中得到了详细的验证。文中结合二维Gabor小波与SPP算法用于人脸识别系统,二维Gabor小波主要用于提取人脸图像特征,SPP对图像特征进行降维。最后,在ORL人脸数据库上的实验表明,该算法较传统方法以及单独使用SPP算法的方法有较好的识别结果。
- 陈静邱晓晖孙娜
- 关键词：模式识别特征提取GABOR小波降维
- 采用支持向量回归抑制噪声的经验模态分解方法
- 2014年
- 在实际信号分解中,经验模态分解(EMD)是对噪声敏感的,往往会分离出一些虚假的本征模函数,对信号的分析产生一定影响。为了提高EMD分解的正确率,减少其出现虚假本征模函数的情况,文中提出了一种基于支持向量回归(SVR)的去噪方法。先对一次EMD分解结果进行SVR逐层滤波并且对信号进行重组,然后利用EMD方法对重组信号进行二次分解。实验表明,二次分解结果已经非常接近于理想的分解结果,不会出现虚假IMF。这种分解方法对噪声不敏感,能有效提高EMD方法对噪声的容忍度。
- 宋剑邱晓晖
- 关键词：信号处理经验模态分解支持向量回归噪声抑制
- 采用正交多项匹配的块稀疏信号重构算法被引量：2
- 2014年
- 压缩感知,通过测量矩阵将原始信号从高维空间投影到低维空间,然后求解优化问题,从少量投影中重构出原始信号,是一种有效的信号采集技术。块稀疏信号是具有特殊结构的稀疏信号,其非零值是成块出现的。针对该信号的特点,提出一种采用正交多项匹配的块稀疏信号重构算法。该算法每次迭代选择多个最大相关子块,然后更新块索引集,以及迭代余量,最后求广义逆运算重构出原始信号。仿真结果表明,相比于大多数的现有算法,本文算法重构成功率较高,运行时间较短,复杂度较低。
- 徐燕邱晓晖
- 关键词：压缩感知
- 基于提升小波变换的图像篡改检测算法被引量：6
- 2016年
- 图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色,所传递的信息比其他任何形式更加丰富真切,而互联网中存在着大量的图像图片并且传播快速,这就使得辨别图像的真伪变得尤为重要。复制粘贴操作是最为常见的图像篡改手段之一,通过该手段可以达到修改或隐藏目标图像的目的。针对复制粘贴操作,文中提出了一种基于提升小波变换的图像复制粘贴篡改检测算法。首先,对图像进行提升小波变换,提取低频分量,并将其按像素重叠分块;其次,对每个小块图像进行奇异值分解得到奇异值特征向量矩阵,并进行字典排序,再进行欧氏距离修正;最后,根据偏移向量判断相似图块。实验结果表明,该算法能够有效地减少计算量,降低复杂度,使检测结果更准确。
- 柴新新邱晓晖
- 关键词：复制粘贴提升小波变换奇异值分解欧氏距离
- 采用压缩感知的协作多点信道反馈算法研究被引量：1
- 2014年
- 协作多点技术(Coordinated Multiple Points,CoMP)作为LTE-A的最重要候选技术之一,已经得到广泛的关注。在协作多点中,有很多种传输方案,其中一种基于联合传输下的全局预编码方案能够获得极佳的系统性能,而实现该方案的前提是基站可以得到较为完整的信道状态信息。因此在信道反馈时选择显式反馈,因为相比较其他反馈方式,它可以反馈更为完整的信道状态信息,而显式反馈的缺点为需要的反馈量过大。文中利用一种采用压缩感知的信道反馈新方法对联合传输下的全局预编码方案信道显式反馈信息进行压缩,仿真结果显示在不影响系统性能的前提下,能够有效地减少反馈量,使得系统发挥最佳性能。
- 徐志坚邱晓晖
- 关键词：压缩感知
