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张红斌: 作品数：87 被引量：255H指数：8; 供职机构：华东交通大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金江西省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生电气工程更多>>

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一种联合对比学习与自监督区域定位的图像情感预测方法: 本发明提出一种联合对比学习与自监督区域定位的图像情感预测方法，所述方法包括：获取图像情感数据集，并对图像情感数据集中的多个图像进行预处理操作，构建得到两个自监督区域定位网络并进行预训练；通过对比学习方法，对自监督区域定位...; 张红斌侯婧怡熊其鹏袁梦石皞炜李广丽

基于改进的有效区域基因选择与跨模态语义挖掘的图像属性标注被引量：3: 2020年; 图像属性标注是一种更细化的图像标注,它能缩小认知与特征间“语义鸿沟”.现有研究多基于单特征且未挖掘属性蕴含的深层语义,故无法准确刻画图像内容.改进有效区域基因选择算法融合图像特征,并设计迁移学习策略,实现材质属性标注;基于判别相关分析挖掘特征间跨模态语义,以改进相对属性模型,标注材质属性蕴含的深层语义-实用属性.实验表明:材质属性标注精准度达63.11%,较最强基线提升1.97%;实用属性标注精准度达59.15%,较最强基线提升2.85%;层次化的标注结果能全面刻画图像内容.; 张红斌蒋子良熊其鹏武晋鹏邬任重袁天姬东鸿; 关键词：图像标注

基于多核学习的商品图像句子标注被引量：2: 2015年; 句子蕴含丰富的语义信息,为商品图像标注句子能准确刻画商品特性,并改善信息检索准确率。现有商品图像句子标注方法存在特征学习不充分、特征表现单一等问题,针对这些问题,提出了基于高效匹配核(efficient match kernels,EMK)进行特征学习,抽取判别性能更优的形状核特征来刻画商品图像,并综合图像的形状、纹理、梯度等特征,在多核学习模型内融合出多核特征(multiple kernel feature,MKF),丰富特征表现形式,更好地解释图像中的形状和纹理视觉特性。基于MKF完成图像分类,检索关键文本标注商品图像。实验表明,MKF获取了最优的图像分类准确率,并且具有鲜明纹理或形状特性的商品图像,其MAP(mean average precision)指标更优。另据BLEU(bilingual evaluation understudy)评分显示,所标句子包含的语义信息贴近商品图像内容,且它的连贯性、可读性更好,具有很高的实用价值。; 张红斌姬东鸿任亚峰尹兰; 关键词：多核学习自然语言生成

基于词序列拼积木模型的图像句子标注研究被引量：4: 2017年; 用句子标注图像,建立图像与文本间的跨媒体关联,以提升信息检索准确率,改善用户检索交互体验.利用KDES模型抽取图像特征,在多核学习模型中融合出MK-KDES特征,准确刻画图像视觉特性;设计自然语言生成模型:词序列拼积木,评估单词与图像内容的相关性,优选单词,并根据单词间的语义相关性与句法模式约束,将单词组合成N元词序列;把N元词序列输入模板生成句子.结果表明:MK-KDES-1特征聚焦于图像的纹理及形状视觉特性,它是改善句子BLEU-1评分的关键;而单词间的语义相关性与句法模式约束是提升句子BLEU-2评分的重要前提.; 张红斌殷依姬东鸿任亚峰; 关键词：自然语言生成语义相关性

基于分层基因优选多特征融合的图像材质属性标注被引量：1: 2020年; 图像材质属性标注在电商平台、机器人视觉、工业检测等领域都具有广阔的应用前景.准确利用特征间的互补性及分类模型的决策能力是提升标注性能的关键.提出分层基因优选多特征融合(Stratified gene selection multi-feature fusion,SGSMFF)算法:提取图像传统及深度学习特征;采用分类模型计算特征预估概率;改进有效区域基因优选(Effective range based gene selection,ERGS)算法,并在其中融入分层先验信息(Stratified priori information,SPI),逐层、动态地为预估概率计算ERGS权重;池化预估概率并做ERGS加权,实现多特征融合.在MattrSet和Fabric两个数据集上完成实验,结果表明:SGSMFF算法中可加入任意分类模型,并实现多特征融合;平均值池化方法、分层先验信息所提供的难分样本信息、"S+G+L"及"S+V"特征组合等均有助于改善材质属性标注性能.在上述两个数据集上,SGSMFF算法的精准度较最强基线分别提升18.70%、15.60%.; 张红斌邱蝶蝶邬任重蒋子良武晋鹏姬东鸿; 关键词：多特征融合

基于ActiveX控件技术的组态软件图形界面元素的设计被引量：4: 2005年; 对组态软件用户图形界面进行了介绍,引入了组成图形界面的基本元素-ActiveX控件,并详细地分析了三个ActiveX控件的设计流程及关键技术.; 张红斌李广丽; 关键词：组态软件 VC++6.0 MFC

基于虚拟现实技术的商品展示平台研究被引量：5: 2010年; 虚拟现实有效地模拟人在自然环境中的各种主观感官,是一种新型的人机交互体验方式。介绍了虚拟商品展示平台实现过程中的关键技术,设计出在Web环境下进行商品虚拟展示的功能模块。此外,借助3D Max和Virtools对三维模型的构建、贴图及交互控制脚本的设计进行了重点阐述。最后,设计结果被发布成网页形式,并通过了系统测试。测试结果表明:设计方案可行且运行效果良好。; 李广丽张红斌; 关键词：虚拟现实 VIRTOOLS MAX

混合多层分类和朴素贝叶斯模型的垂直搜索引擎分类器设计被引量：2: 2011年; 研究Web上计算机教育资源的分布特点,融合主题词和文档形式,设计多层分类器来完成主题搜索过程中的正确分类,继而应用朴素贝叶斯模型对主题资源信息进行自动类别划分,完成资源的物理存储。实验中主题分类的平均正确率约78%,主题的平均召回率约61%,而资源解析的平均正确率约81.5%,测试结果能够验证本文设计思想的可行性。; 张红斌曹义亲; 关键词：多层分类器垂直搜索引擎朴素贝叶斯

融入深层病理信息挖掘的乳腺肿块识别模型: 2022年; 乳腺癌是女性中最常见的癌症,乳腺肿块识别模型能有效地辅助医生的临床诊断工作。然而,医学图像样本稀缺使识别模型易过拟合。提出融入深层病理信息挖掘的乳腺肿块识别模型:构建样本精选策略,跨越不同乳腺造影图像数据集筛选优质样本,从数据增强角度应对医学图像样本稀缺;由浅入深挖掘有限标注样本中蕴含的病理信息,从特征优选角度应对医学图像样本稀缺。设计多视角有效区域基因优选(MvERGS)算法,以精化原始图像特征,提升特征判别性并压缩特征维度,更好地匹配样本数量;对精化的新特征执行判别相关分析(DCA),深入挖掘异构特征间的跨模态相关性,即深层病理信息,以准确刻画乳腺肿块病灶区域。基于深层病理信息与传统分类器训练出高效的乳腺肿块识别模型,完成乳腺造影图像分类。实验表明:识别模型的关键技术指标,包括Accuracy和AUC,均优于主流基线,样本稀缺导致的过拟合问题得到缓解。; 李广丽袁天李传秀邬任重卓建武张红斌

直流电磁继电器测试系统的设计被引量：4: 2006年; 本文介绍了一种智能小型直流电磁继电器测试系统的软硬件设计。系统能根据继电器型号自动构建测试电路或控制合适的线性受控电源,只用单插座就能完成多规格继电器参数的自动测试;继电器动作时间性能参数的测试采用软件定时器为主、硬件电路为辅的方法。; 张红斌杨云李广丽; 关键词：直流电磁继电器定时器

张红斌

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