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彭勇: 作品数：12 被引量：14H指数：2; 供职机构：杭州电子科技大学计算机学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金浙江省科技计划项目浙江省科技厅新苗人才计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>

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无人驾驶中的场景实时语义分割方法被引量：10: 2021年; 无人驾驶的一个重要组成部分是汽车行驶环境感知,使人们对可在低功耗移动设备上实时运行的高精度语义分割方法产生了强烈的需求.然而,在分析影响语义分割网络精度和速度的因素时可以发现,空间信息和上下文特征很难兼顾,而使用2路网络分别获取空间信息和上下文信息的方法,又会增加计算量及存储量.因此,提出从残差结构网络中划分出空间信息路径和上下文信息路径的想法,并基于此设计一个双路语义分割网络.该网络还含有用于融合2路多尺度特征的特征融合模块,以及用于优化上下文语义路径输出结果的注意力精炼模块.该网络基于PyTorch框架实现,使用NVIDIA1080Ti显卡进行实验,在道路场景数据集Cityscapes上,mIoU达到78.8%,运行速度达到27.5帧/s.; 秦飞巍沈希乐彭勇邵艳利袁文强袁文强计忠平; 关键词：无人驾驶

联合结构化图学习与l_(1)范数谱嵌入的鲁棒聚类算法: 2021年; 谱聚类算法存在两个不足:a)将图的构造与谱分解割裂成两个独立的阶段,导致了结果的次优性;b)常用的基于l_(2)范数度量谱特征向量的相似性具有噪声敏感性。为了克服上述两点不足,提出基于联合结构化图学习与l_(1)范数谱嵌入的鲁棒聚类算法(记为CLRL1)。在该算法框架下,一方面图的学习过程与聚类过程可以有效结合起来进行协同优化,另一方面l_(1)范数的使用可以很好地约束谱特征向量的相似性以提升算法的鲁棒性。在多个常用数据集上进行的实验结果表明,改进算法聚类性能得到了明显提升。; 汤立伟张家珲彭勇孔万增; 关键词：谱聚类

图正则化的模糊局部坐标编码概念分解模型: 2020年; 现有的基于矩阵分解聚类模型训练过程大多需要两个独立的步骤,一是通过自身的模型对数据集进行训练获得系数矩阵,二是对得到的系数矩阵进一步使用K-means方法来获得最终的聚类结果.这种两阶段模式一方面增加了计算消耗,也会因为K-means对初始聚类中心的敏感,会对聚类效果产生一定的影响.针对此问题,本文提出了一种图正则化的模糊局部坐标编码概念分解模型.该模型通过对系数矩阵添加约束使得系数矩阵行和为1,从而避免了再次使用K-means方法进行二次训练,而直接由系数矩阵获得聚类结果.另外,由于此系数矩阵的约束.该模型实现了模糊聚类,增强了聚类结果的可解释性.本文通过对人工合成数据的测试,验证了该模型的模糊性与可解释性;同时在常用的标准数据集上,通过与现有的聚类方法相比较,同样获得了较好的聚类效果.; 张怿恺彭勇孔万增文益民; 关键词：模糊聚类

工程教育背景下面向对象程序设计课程的建设和探索: 计算机科学与技术从诞生之初就将程序设计作为其研究的重中之重.随着信息技术的不断发展,计算机已经渗透到社会的各个领域,成为人们学习、生活、工作等各个方面的必需品.因此,社会对高校计算机专业人才培养提出了更高的要求.面向对象...; 彭勇秦飞巍; 关键词：课程建设工程教育

创新实践型“人工智能”课程建设与实践: 随着大数据时代的到来,计算机及人工智能技术迅猛发展,进入寻常生活的方方面面.本文尝试在计算机学科中进行创新实践型课程的研发和实践.以学生的学科核心能力发展需求为关键,根据学生的能力发展需求和软、硬件条件的保障为基础,把以...; 秦飞巍彭勇张红娟

联合双映射域适应与图半监督标签估计的脑电情感识别方法: 2023年; 源自中枢神经系统活动的脑电信号具有不易伪装性而被广泛应用于情感识别领域,但非稳态及微弱等特性导致其存在个体差异性。为适应不同被试之间的数据分布差异,迁移学习被引入脑电情感识别领域。但现有方法一方面未实现域适应与标记估计的有效协同,另一方面仅关注识别精度与数据分布忽略了共享子空间的属性发掘。针对上述问题,本研究提出一种联合双映射域适应与图半监督标签估计的脑电情感状态识别方法。通过在SEED-IV情感数据集进行跨被试情感识别效果验证。该数据集为15名受试者在3个不同时段(Session1,Session2,Session3)播放具有明显情感倾向的影片进行脑电数据采集。结果显示,所提出的方法对SEED-IV中3个时段数据的平均识别精度(77.7%、78.5%、79.6%)均优于现有多种迁移模型,较经典的联合域适应(JDA)方法的平均识别精度有大幅提升(Session2:53.7%vs 78.5%);较新近提出的模型也有最低8.9%(Session2 vs MEKT)的精度提升。此外,通过特征重要性的角度对共享子空间蕴含的脑电情感激活模式进行发掘,并结合频段权重平均结果显示,相较于其他4个频段γ频段具有较高的重要性,并通过单向方差分析验证了与其余4个频段的显著性差异(P<0.05);脑地形图呈现的结果发现,(中央)顶叶脑区权重高于其他脑区。所进行的研究对于脑电情感激活模式的学习分析提供了参考。; 李文政王文娟彭勇孔万增; 关键词：脑电情感识别

基于脑机协同智能的情绪识别被引量：1: 2021年; 面部表情识别是一种直接、有效的情绪识别模式。机器学习可以对图像表情进行形式化表征,但由于缺乏大脑的认知表征能力,在小样本数据集或复杂表情(伪装)数据集上的识别性能并不理想。针对此问题,将机器人工智能的形式化表征与人脑通用智能的情感认知能力结合,提出一种基于脑机协同智能的情绪识别方法。首先,从脑电图信号中提取脑电情感特征,以获取大脑对情绪的认知表征。其次,从情感图像中提取图像的视觉特征,以获取机器对情绪的形式化表征。为了增强机器模型的泛化能力,在特征学习中引入样本间的迁移适配。在得到图像视觉特征和脑电情感特征后,采用随机森林回归模型训练得到图像视觉特征与脑电情感特征之间的脑机映射关系。测试图像的图像视觉特征经过脑机映射关系产生虚拟脑电情感特征,然后将虚拟脑电情感特征与图像视觉特征进行融合,用于情绪识别。该方法已经在中国面孔表情图片系统上进行了验证,发现对7种情绪的平均识别准确率为88.51%,相比单纯基于图像的方法,提升了3%~5%。; 刘栋军王宇涵凌文芬彭勇孔万增; 关键词：情绪识别

基于3D分层卷积融合的多模态生理信号情绪识别被引量：2: 2021年; 近年来,脑电等生理信号由于能客观体现真实情绪已逐渐成为情绪识别研究的热门对象。然而,单模态的脑电信号存在情绪信息特征不完备问题,多模态生理信号存在情绪信息交互不充分问题。针对这些问题,提出基于3D分层卷积的多模态特征融合模型,旨在充分挖掘多模态交互关系,更准确地刻画情感信息。首先通过深度可分离卷积网络提取脑电、眼电和肌电3种模态的生理信号的多模态初级情绪特征信息,再对得到的多模态初级情绪特征信息进行3D卷积融合操作,实现两两模态间的局部交互以及所有模态间的全局交互,获取包含不同生理信号情绪特征的多模态融合特征。实验结果表明,提出的模型在DEAP数据集的效价、唤醒度的二分类和四分类任务中达到了98%的平均准确率。; 凌文芬陈思含彭勇孔万增; 关键词：生理信号情绪识别

心理旋转视觉刺激阶段的微状态编码研究被引量：1: 2017年; 为了实现心理旋转认知过程的可视化,研究了心理旋转视觉刺激阶段的微状态编码.采集11位被试在12种不同刺激下的脑电数据,利用基于经典K-means聚类方法进行微状态编码,将事件相关电位的脑电活动聚类为4类微状态(A,B,C,D),并且分析视觉刺激编码阶段的微状态编码序列及大脑激活区域.通过实验分析得到:不同视觉刺激普遍存在从A→B→A的微状态编码序列,即大脑呈现一个从后顶枕区到前半球再到后顶枕区的交替激活过程.; 汪露雲孔万增彭勇孙俊峰; 关键词：脑电信号心理旋转事件相关电位 K-MEANS

研究生导师评价体系的构建与实践研究: 2022年; 近年来,随着我国研究生教育的迅速发展和壮大,培养质量问题日益突出。在研究生教育活动中,影响培养质量的因素很多,其中导师的指导能力无疑是影响研究生培养质量的关键因素。在2020年全国研究生教育会议上,其议题之一就是如何客观地量化导师的指导能力,并在此基础上优化对教学资源的配置。为了进一步提高研究生的培养表现,本文以杭州电子科技大学为例,探究了研究生导师指导能力的评价指标体系,包括6个一级指标和19个二级指标。; 孔万增彭勇都红雯潘建江傅君英潘建江; 关键词：导师

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