何雪英
- 作品数：5 被引量：68H指数：3
- 供职机构：山东中医药大学理工学院更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金山东省中医药科技发展计划项目山东省医药卫生科技发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生更多>>
- 基于机器学习的视频指纹识别被引量：1
- 2011年
- 把视频应用于指纹识别,定义指纹视频的内部相似性(inside similarity,SI)和一对待匹配指纹视频的外部相似性(outside similarity,SO),计算两个视频的匹配分数来表示它们的相似性,大大提高了自动指纹识别系统的识别率。为寻求更好的识别效果,提出把一次匹配结果作为一个样本,将SI和SO作为一个样本的两个特征的新思路,把判断一次匹配是同源匹配还是异源匹配问题转化为对具有二维特征(SI,SO)的样本进行分类的问题。在样本集上应用常见的机器学习算法,对每次的匹配结果进行分类。在两组样本集上的实验结果为应用机器学习算法得到的最低错误率分别为0.170 4%和0.110 6%,而使用阈值得到的最低错误率分别为0.222 9%和0.1700%。结果表明,相比使用阈值来区分指纹同、异源的方法,应用机器学习算法不仅提高了识别率,而且省去了计算两个视频的匹配分数时对参数和阈值的复杂选取过程。
- 何雪英秦伟尹义龙赵联征乔昊
- 关键词：指纹识别视频
- 基于深度卷积神经网络的色素性皮肤病识别分类被引量：13
- 2018年
- 针对当前皮肤病识别分类面临的两个主要问题:一是由于皮肤病种类繁多,病灶外观的类间相似度高和类内差异化大,尤其是色素性皮肤病,使得皮肤病的识别分类比较困难;二是皮肤病识别算法模型设计存在一定的局限性,识别率还有待进一步提高。为此,以VGG19模型为基础架构,训练了一个结构化的深度卷积神经网络(CNN),实现了色素性皮肤病的自动分类。首先,采用数据增强(裁剪、翻转、镜像)对数据进行预处理;其次,将在Image Net上预训练好的模型,迁移至增强后的数据集进行调优训练,训练过程中通过设置Softmax损失函数的权重,增加少数类判别错误的损失,来缓解数据集中存在的类别不平衡问题,提高模型的识别率。实验采用深度学习框架Py Torch,在数据集ISIC2017上进行。实验结果表明,该方法的识别率和敏感性可分别达到71.34%、70.01%,相比未设置损失函数的权重时分别提高了2.84、11.68个百分点,说明该方法是一种有效的皮肤病识别分类方法。
- 何雪英韩忠义魏本征
- 关键词：色素性皮肤病卷积神经网络
- 基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类被引量：43
- 2018年
- 乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法,存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。为此,采用一种改进的深度卷积神经网络模型,实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时,利用数据增强和迁移学习方法,有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。实验结果表明,该方法的识别率可达到91%,且具有较好的鲁棒性和泛化性。
- 何雪英韩忠义魏本征
- 关键词：卷积神经网络
- 混合学习模式在C语言程序设计移动课堂中的应用研究被引量：11
- 2018年
- 针对移动互联技术生态已形成并日趋成熟,学生普遍感觉C语言程序设计课时少、难理解和普遍眼高手低的现实学情,分析移动课堂客户端的功能构成及交互设计技术,提出将混合学习模式融入C语言程序设计移动课堂的设计开发中,尝试解决移动互联技术生态下混合学习模式的构建问题,指出混合式学习不是简单地将信息技术与教学结合,而是重新思考和设计教与学之间的关系,完善学习效果评估机制,实现1+1>2的教学效果。
- 李延军李明马金刚王晓燕何雪英
- 关键词：混合学习模式移动课堂
- 基于最佳截断嵌入码块编码和离散小波变换的医学图像复合压缩算法
- 2007年
- 根据医学图像信息相对集中的特点,提出了一种基于最佳截断嵌入码块编码和离散小波变换的医学图像任意形状感兴趣区域复合压缩方法,通过对图像感兴趣区域和背景区采用不同的编码方式,提高了医学图像压缩比,并确保了医学图像感兴趣区域的高质量重建。实验表明:该方法在重建图像质量和压缩比方面均达到了较好的性能。
- 魏本征陈强何雪英
- 关键词：离散小波变换感兴趣区域图像编码医学图像压缩
