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中国近海海水紫外吸收及直接用于测定海水COD被引量：5: 2005年; 为探讨海水水质监测的简便可行方法 ,对渤海、北黄海、胶州湾、东海、长江口、南海及珠江口几百个海水样品紫外扫描发现 ,不同海区海水紫外吸收约在 2 0 0～ 2 2 0nm之间。其中渤海、北黄海与胶州湾海水样品在 2 0 8～ 2 10nm之间 ,而东海、长江口、南海及珠江口水样在 2 0 5nm附近。海水紫外吸收吸光度与高锰酸钾法测COD值之间具有良好的线性关系。所以提出了用紫外分光光度法测定海水COD值的方法 ,发现紫外分光光度法与碱性高锰酸钾法测定海水COD值无显著性差异 ,可以满足快速监测的需要。; 应骏陈国华黄磊侯进晋治涛; 关键词：紫外分光光度法 COD

基于人物图像视觉特征的人物性格隐私分析被引量：1: 2016年; 社交媒体中的个性化推荐试图通过对公开在公众平台中的用户位置、图片等信息的分析得到用户的习惯、性格等,以提供个性化服务,但也因此给用户的隐私安全造成威胁。从隐私挖掘的角度,提出了一种基于人物图像的人物性格隐私分析方法。基于认知科学中的人物性格模型,提出了5类视觉特征,包括颜色、纹理、形状、伊顿对比和表情特征。实验表明,所提方法可以有效挖掘用户的性格隐私,特征选择实验进一步验证了所提出特征的有效性。; 聂婕黄磊李臻张健闫艳魏志强; 关键词：视觉特征人物性格隐私

基于表现手法的国画分类方法研究被引量：12: 2017年; 传统国画的数字化是信息时代对国画有效保存和有效分享的重要手段.海量的数字化国画已成为数字博物馆乃至现代图书馆重要的组成部分.如何实现对数字化国画的高效检索和管理已成为一个亟需解决的问题.针对该问题,文中探索研究基于表现手法的国画分类方法.根据表现手法的不同,国画可以分为工笔画和写意画两种基本形式.画作的对象内容不同及不同画家的画法、风格不同等因素对工笔画和写意画的计算机分类带来了重大挑战.通过对国画表现手法的研究及对大量国画的分析,文中首先提出一种国画关键区域检测方法,通过融合Scale Invariant Feature Transform(SIFT)特征检测子和边缘检测得到国画关键区域.然后,提出国画关键区域描述方法,通过对关键区域视觉特征及内部邻域差异性的描述,有效捕获工笔画和写意画在绘画技法上的不同.最后,提出一种级联分类策略,融合不同维度特征,实现对国画的分类.在文中所构建的包含1718幅古代、现代、当代国画大家作品的数据集上的实验结果表明,文中所提方法在工笔画和写意画分类上取得了很好的效果,分类正确率比现有最好方法提高了3.4%以上.; 高峰聂婕黄磊段凌宇李晓明; 关键词：国画工笔写意图像分类图像检索

基于点特征的序列图像匹配方法研究被引量：28: 2009年; 提出了用3个向量描述Harris角点方向特征的方法,该算法首先用Harris角点检测得到特征点,并把SIFT算法中使用的特征描述方法引入到特征点描述中;然后利用欧氏距离对点特征进行匹配;提出一种简单高效的排除错误匹配的方法。该算法对数字城市中序列图像匹配具有光照强度、平移、旋转不变性。实验结果表明,该算法匹配准确率较高,具有实用价值。; 魏志强黄磊纪筱鹏; 关键词：数字城市图像匹配 HARRIS角点检测点特征 SIFT

融合多层次特征的服装图像描述方法: 2017年; 本文针对现有服装图像特征描述方法不能较好的概括服装特征,致使服装图像检索方法检索性能较低,或依赖文本描述的问题,提出一种融合高层次全局服装特征和中层服装区块特征的特征描述方法。首先,将图像分割成含有相对独立语义信息的片段;再根据片段的纹理、几何和色彩特征将其聚类为具有强语义信息的服装区块;之后提取服装区块的几何分布和色彩特征,与服装图像的全局特征进行融合,构成多层次的服装特征描述向量。采用上述特征对服装进行描述,并以文本描述为输入进行检索实验,结果表明该方法能够有效提高实现对服装类别、穿着场合等信息进行检索。; 桂琳魏志强殷波黄磊

一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法: 2021年; 水下监控视频中的珊瑚礁鱼检测面临着视频成像质量不高、水下环境复杂、珊瑚礁鱼视觉多样性高等困难,是一个极具挑战的视觉目标检测问题,如何提取高辨识度的特征成为制约检测精度提升的关键。提出了一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法,通过设计视觉特征聚合和时序特征聚合2个模块,融合多个维度的特征以实现这一目标。前者设计了自顶向下的切分和自底向上的归并方案,可实现不同分辨率多层卷积特征图的有效聚合;后者给出了一种帧差引导的相邻帧特征图融合方案,可通过融合多帧特征图强化运动目标及其周边区域的特征表示。公开数据集上的实验表明:基于以上2个模块设计的时空特征聚合网络可以实现对水下珊瑚礁鱼的有效检测,相比于多个主流方法和模型取得了更高的检测精度。; 陈智能史存存李轩涯贾彩燕黄磊; 关键词：卷积神经网络目标检测

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黄磊