2025年4月18日
星期五
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乔元华
作品数:
94
被引量:81
H指数:5
供职机构:
北京工业大学
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合作作者
段立娟
北京工业大学
苗军
北京工业大学
陈军成
北京工业大学
张文博
北京工业大学
马伟
北京工业大学
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2003
1篇
1999
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94
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一种基于LSTM的脑电信号源定位方法
本发明公开一种基于LSTM的脑电信号源定位方法,包括以下步骤:步骤(1)、模拟脑电数据生成;步骤(2)基LSTM的定位模型构建、步骤(3)、模拟脑电数据训练定位模型;步骤(4)、真实脑电数据预处理;步骤(5)、针对真实脑...
段立娟
徐凡
崔嵩
乔元华
文献传递
一种应用于人脸识别的自适应快速无监督特征选择方法
本发明涉及一种应用于人脸识别的自适应快速无监督特征选择方法,用于解决高维度人脸图像中往往存在大量无意义和冗余特征导致分析困难的问题。具体方案为首先提出一种自适应快速密度峰值聚类方法对人脸图像特征进行聚类操作,然后定义特征...
段立娟
解晨瑶
张文博
乔元华
基于判别性区域提取的视频人体动作识别方法
被引量:9
2017年
针对全局特征描述过分依赖精确定位、背景减除和跟踪技术等问题,同时也为了解决视角变化、噪声和遮挡等干扰带来的影响,对基于局部特征描述的视频人体动作识别方法进行了研究,提出了一种基于判别性区域提取的视频人体动作识别方法.首先通过迭代训练和筛选过程对视频的内容进行分析和学习,自动提取视频中有代表性和区分性的判别性区域,然后使用词袋模型对提取到的判别性区域进行统计和描述,最后采用支持向量机方法确定人体运动的类型.在KTH和Youtube数据集上分别对提出的方法进行了论证,结果表明:该方法具有较高的识别准确率,同时对复杂背景等干扰不敏感.
段立娟
郭亚楠
乔元华
李凯
关键词:
人体动作识别
支持向量机
基于多源显著性和时空榜样适配的弱监督视频目标分割方法
本发明公开了一种基于多源显著性和时空榜样适配的弱监督视频目标分割方法,属于特征学习和视频目标分割技术领域。该方法首先提取当前视频帧的空间显著性掩码和时间显著性掩码。训练多源显著融合网络对两者进行融合,得到时空显著掩码。随...
段立娟
恩擎
王文健
乔元华
基于自适应重聚合和双原型对比的睡眠分期方法及系统
本发明公开了一种基于自适应重聚合和双原型对比的睡眠分期方法及系统,方法包括:对全局模型和局部模型进行初始化;在联邦训练过程中,基于上一轮次的全局模型和局部历史模型的性能结果确定自适应聚合权重,聚合得到局部初始模型;利用全...
段立娟
马卞
乔元华
一种基于仿生群智能IWOA-ELM脑电分类方法
一种基于仿生群智能IWOA‑ELM脑电分类方法属于生物信息学领域。WOA‑VELM和WOA‑MLELM,用于更好的改善分类模型中存在的病态随机单隐层前馈神经网络的问题。在预处理和特征提取后,为了避免WOA‑ELM分类模型...
段立娟
连召洋
乔元华
王卓峥
苗军
文献传递
用神经网络模拟注意转移的方法
本发明公开了一种用神经网络模拟注意转移的方法,包括视觉图像输入层,神经元振子网络振荡层,注意转移实现层。视觉图像输入层将灰度图像的灰度值输入到神经动力网络中,神经元振子网络振荡层,将神经网络中的每个振子根据FitzHug...
段立娟
房法明
乔元华
王海丽
苗军
吴春鹏
一种基于残差学习和多粒度特征融合的睡眠分期方法
本发明提出了一种基于残差学习和多粒度特征融合的睡眠分期方法,属于信号处理和模式识别领域。首先,对原始睡眠脑电信号进行预处理,获得若干睡眠脑电信号数据样本,且每一个数据样本包含N个通道的数据。接下来,对每一个数据样本的N个...
段立娟
李梦颖
乔元华
张文博
苗军
文献传递
一种基于半监督深层生成对抗网络的癫痫发作预测方法
本发明公开了一种基于半监督深层生成对抗网络的癫痫发作预测方法,采用指定长度的滑动窗口对N导原始脑电样本的每一导脑电数据进行分段加窗处理,分割时相邻子窗之间叠加扩容处理,共得到S段子信号;分别对S段子信号进行短时傅立叶变换...
段立娟
刘莉莉
肖莹
乔元华
文献传递
一种基于图注意力网络和稀疏编码的静息态多通道脑电信号识别方法
本发明涉及一种基于图注意力网络和稀疏编码的多通道EEG信号识别方法。首先对多通道脑电信号进行预处理,获得若干多通道脑电信号数据样本。接下来对每一个数据样本进行分频带处理,分为五种子频带,采用上述两种特征提取方式分别构造五...
段立娟
邹鑫宇
乔元华
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