您的位置: 专家智库 > >

彭亚新

作品数:5 被引量:3H指数:2
供职机构:上海大学理学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学自然科学总论更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇自然科学总论
  • 1篇理学

主题

  • 2篇图像
  • 2篇图像分割
  • 1篇梯度算法
  • 1篇最速下降法
  • 1篇活动轮廓模型
  • 1篇共轭梯度
  • 1篇共轭梯度法
  • 1篇共轭梯度算法
  • 1篇非线性
  • 1篇CHAN-V...
  • 1篇CV模型
  • 1篇测地
  • 1篇测地线
  • 1篇测地线活动轮...
  • 1篇测地线活动轮...

机构

  • 5篇上海大学
  • 1篇华东师范大学
  • 1篇中央研究院

作者

  • 5篇彭亚新
  • 3篇应时辉
  • 1篇胡娟
  • 1篇邓君兰
  • 1篇沈超敏
  • 1篇陈飒飒

传媒

  • 2篇应用数学与计...
  • 2篇运筹学学报(...
  • 1篇上海大学学报...

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2018
  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2012
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于带约束隐表示的非线性形状配准
2018年
主要通过对形状进行带约束的隐表示来研究非线性形状配准.首先,采用隐函数的零水平集来表示形状,并结合从整体到局部的策略,对形状配准问题进行了建模.其次,为提高模型精度,对全局尺度形变和局部非线性形变引入了尺度约束和带状约束.进一步,给出了一阶变分,并应用负梯度流进行数值求解.最后,多个数据集上与现有经典算法的对比实验表明,给出的算法具有更优的精度.
郑杨胡娟王永波彭亚新
Chan-Vese模型的共轭梯度算法被引量:2
2013年
随着图像采集设备的发展和对图像分辨率要求的提高,人们对图像处理算法在收敛速度和鲁棒性方面提出了更高的要求.从优化的角度对Chan-Vese模型进行算法上的改进,即将共轭梯度法应用到该模型中,使得新算法有更快的收敛速度.首先,简单介绍了Chan-Vese模型的变分水平集方法的理论框架;其次,将共轭梯度算法引入到该模型的求解,得到了模型的新的数值解方法;最后,将得到的算法与传统求解Chan-Vese模型的最速下降法进行了比较.数值实验表明,提出的共轭梯度算法在保持精度的前提下有更快的收敛速度.
屈健健应时辉彭亚新
关键词:CHAN-VESE模型共轭梯度法最速下降法
求解图像分割CV模型的BB算法被引量:2
2014年
给出图像分割的一种新算法——BB算法.该方法的优点在于利用迭代过程中当前点和前一点的信息确定搜索步长,从而更有效地搜索最优解.为此,首先通过变分水平集方法将CV模型转化为最优化问题;其次,将BB算法引入该优化问题进行求解;然后,对BB算法进行收敛性分析,为该算法应用在CV模型中提供了理论依据;最后将该方法与已有的最速下降法、共轭梯度法的分割结果进行比较.结果表明,跟其他两种方法相比,BB算法在保证较好分割效果的前提下,提高了算法的速度和性能.
彭亚新陈飒飒沈超敏应时辉
关键词:图像分割CV模型
测地线活动轮廓模型的图像分割快速算法被引量:1
2012年
从最优化理论的角度来看,目前求解图像分割的测地线活动轮廓(geodesic active contour,GAC)模型大多采用固定步长的最速下降算法.而众所周知,该算法收敛速度较慢,这在能量泛函的梯度较小时尤为明显.对求解GAC模型的快速算法进行了研究.首先,回顾了GAC模型的演化方程;随后,将共轭梯度(conjugate gradient,CG)算法引入到GAC模型的求解中,形成一种新的求解图像分割问题的数值方法,即GAC模型的CG算法;最后,通过试验对比传统的数值方法,表明CG算法具有良好的收敛性.
邓君兰应时辉彭亚新
关键词:图像分割测地线活动轮廓模型
基于流形假设的骨架序列动作识别算法
2022年
骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰,是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具.然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结.因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类4个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现.最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.
彭亚新赵倩
共1页<1>
聚类工具0