杨金福
- 作品数：109 被引量：222H指数：8
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生文化科学机械工程更多>>
- 融合颜色的显著特征概率潜在语义模型物体图像识别方法
- 融合颜色的显著特征概率潜在语义模型物体图像识别方法属于图像识别技术领域，其特点在于，利用SIFT算法提取图像的局部显著特征，同时加入颜色特征，生成HSV_SIFT特征，并引入TF-IDF权重信息进行特征重构，使局部显著特...
- 杨金福王锴李明爱王阳丽杨宛露傅金融
- 一种基于双重自注意力机制的图像描述方法
- 本发明公开了一种基于双重自注意力机制的图像描述网络，包括特征提取器、双重自注意力模块、解码器。其中，Faster R‑CNN网络作为特征提取器用于提取图像的重要特征。双重自注意力模块由两个自注意力分支组成，利用自注意力机...
- 杨金福李智勇李明爱李亚萍
- 文献传递
- 一种基于局部特征学习的快速物体检测方法
- 一种基于局部特征学习的快速物体检测方法，在测试阶段采用窗口遍历测试样本进行分类从而检测出物体的位置以及类别。由于需要遍历，因此传统物体检测方法的计算代价较大。本发明提出一种基于局部特征学习快速的物体检测方法：在训练阶段，...
- 杨金福陈浩张珊珊张强
- 基于改进CSSD的脑电信号特征提取方法被引量：1
- 2013年
- 针对脑-机接口系统在训练样本较少的情况下,存在脑电(EEG)信号特征值稳定性低、特征向量区分度差等不足,提出一种脑电特征提取方法,即正则化共空域子空间分解法(R-CSSD).该方法在传统共空域子空间分解(CSSD)算法的基础上引入正则化思想,通过正则化参数将目标实验者的训练数据与其他实验者(称为辅助实验者)的同类型训练数据进行有效结合,以构造正则化空间滤波器,完成对目标实验者运动想象EEG信号的特征提取,并进一步选用K近邻(KNN)算法实现脑电数据的分类.实验结果表明:在小训练样本情况下,R-CSSD方法有效提高了脑电信号特征值的稳定性,在提高分类正确率、降低时间消耗方面具有良好的性能.
- 李明爱陆婵婵杨金福
- 关键词：特征提取正则化方法小样本
- 一种基于视觉内容的多层语义地图的创建方法
- 本发明公开一种基于视觉内容的多层语义地图的创建方法，包括：将机器人在环境中漫游拍摄的图像集合按照拍摄地点场景进行标注；构建分层词汇树；构建知识拓扑层，为知识拓扑层赋予知识；构建场景拓扑层；构建地点拓扑层。本发明利用视觉传...
- 杨金福赵伟伟解涛李明爱高晶钰张济昭
- 文献传递
- 基于Centering Trick卷积限制玻尔兹曼机的物体识别方法
- 本发明涉及基于centering trick卷积限制玻尔兹曼机的物体识别方法，包括构造训练数据库，对图像进行重构，进行白化预处理，采用融合centering trick的CRBM模型对训练集进行特征提取，将三维特征矩阵变...
- 杨金福高晶钰张珊珊李明爱张济昭
- 一种运动想象脑电信号的特征提取方法
- 本发明涉及一种运动想象脑电信号的特征提取方法。所述方法首先将采集到的脑电信号进行预处理，然后对每导信号进行经验模态分解(EMD)，得到多阶的固有模态函数(IMF)信号，接着选取相同阶数的IMF信号作为新的信号，通过共同空...
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- 文献传递
- 核覆盖算法在光谱分类问题中的研究被引量：7
- 2007年
- 针对光谱分类,提出了一种基于核技巧的覆盖算法——核覆盖算法。该算法将核技巧与覆盖算法相结合,并在特征空间中抽取支持向量。实验表明核覆盖算法在光谱分类中的精度与SVM相差不大,但是它只涉及距离的计算,不必象SVM那样求解二次规划问题,对于核宽的选择也不象SVM那样非常敏感。核覆盖算法与覆盖算法相比分类性能相当,它的优势在于引入的非线性映射Φ改变了样本集在特征空间中之间的距离关系,使得核覆盖算法得到的支持向量个数大大少于覆盖算法。
- 杨金福许馨吴福朝赵永恒
- 关键词：光谱分类支持向量机
- “自动控制原理”多媒体教学的模糊综合评价被引量：1
- 2009年
- 本文建立了"自动控制原理"课程多媒体教学效果的评价指标,应用层次分析法确定各指标的权重。采用模糊综合评价法对"自动控制原理"课程多媒体教学效果进行评价并对评价结果进行分析。模糊综合评价法能够将影响多媒体教学的诸多指标因素综合考虑,保证了评价的客观性和准确性,同时能够将需要改进的指标因素直观体现出来便于改进,从而进一步提高教学质量。
- 李振龙乔俊飞孙亮于建均杨金福陈梅莲
- 关键词：多媒体教学指标体系
- 一种基于自适应模板更新的孪生网络跟踪方法
- 本发明涉及一种基于自适应模板更新的孪生网络跟踪方法，用于解决目标跟踪过程中面对遮挡和快速变形等问题时的跟踪精度和鲁棒性低的问题。首先将待跟踪的视频帧和目标模板输入到孪生跟踪模块中，输出预测的目标跟踪边界框；然后将历史跟踪...
- 杨金福李亚萍李智勇李明爱
