王吉源
- 作品数：20 被引量：46H指数：5
- 供职机构：江西理工大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅青年科学基金江西省高等学校教学改革研究课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程天文地球更多>>
- 一种基于融合特征的视频行为识别方法
- 本发明公开了一种新的基于融合特征的视频行为识别方法。针对单一特征描述符在描述视频空间信息的不足，提出将位置信息映射到描述符中进行融合编码。即在特征提取阶段分别提取视频的描述符特征和位置信息，生成相对应的视觉词典和位置词典...
- 罗会兰王婵娟王吉源
- CMOS集成电路闩锁效应抑制技术综述被引量：2
- 2010年
- 闩锁效应是CMOS集成电路在实际应用中失效的主要原因之一,本文从CMOS集成电路工艺结构出发,详细地分析了闩锁效应的形成机理,并从版图和工艺设计两方面总结了几种抑制闩锁效应的关键技术。
- 董丽凤李艳丽王吉源
- 关键词：CMOS集成电路闩锁效应可控硅
- 一种模糊森林学习方法及其行人检测应用被引量：5
- 2017年
- 针对随机森林学习方法训练数据时存在的过拟合问题,通过改进各决策节点的决策函数设计一种模糊森林学习方法。利用高斯隶属度函数构建决策树上各节点的决策函数,将确定决策路径转换为模糊决策路径。根据样本从根节点到叶节点所经过的所有决策节点的模糊决策值乘积生成模糊路径。结合各模糊路径与相应叶节点预测参数得到预测结果。将模糊森林学习方法应用到行人检测领域,分别对Haar特征和方向梯度直方图特征进行学习与分类。实验结果表明,与经典的Adaboost、支持向量机和随机森林分类器相比,模糊森林方法可有效提高行人检测的识别率。
- 周文谊王吉源
- 关键词：行人检测模糊决策方向梯度直方图
- 基于纠错编码的SVD水印算法研究
- 2009年
- 针对目前水印算法抗几何攻击较差的现状,给出了一种新的鲁棒性较强的水印算法。该算法在小波变换的基础上,运用了纠错编码技术、水印分块隐藏技术和奇异值分解来实现水印的鲁棒性。实验结果表明,该水印算法除了抗几何攻击效果好外,而且安全性高、不可见性好。
- 王吉源易见兵董丽凤
- 关键词：纠错奇异值分解鲁棒性
- (μ+λ)EA算法关于最多叶子生成树问题的近似性能
- 2016年
- 为了更好地理解演化算法的运行机制及其在求解NP难问题上的性能,研究了基于种群的(μ+λ)演化算法((μ+λ)EA)在NP难的最多叶子生成树问题(MLST)上的近似性能,证明了对于最多叶子生成树问题,(μ+λ)EA算法从任意初始解出发,能够分别在期望多项式时间O((μ/λ)nm^2+μmlogn+n)和O((μ/λ)nm^4+μmlogn+n)内获得5和3近似比.并证明了如果选取λ>2μ,基于种群的(μ+λ)EA算法要优于基于单个个体的(1+1)EA算法.
- 夏小云郭肇禄杨书新王吉源
- 关键词：演化算法
- 一种节能环保的电子信息牌
- 本实用新型公开了一种节能环保的电子信息牌，包括信息牌主体，所述信息牌主体包括电子信息部和信息框，所述电子信息部位于印有字符信息的信息框包围的空间，所述信息牌主体左侧粘贴有透明保护膜，所述信息牌主体右侧固定连接有节能装置，...
- 王吉源汪峰申黎
- 文献传递
- 基于MFC框架遥感图像下载拼接软件的设计与实现
- 互联网技术的高速发展给人们的工作和生活方式带来了极大地改变。网络技术的发展同时也推动了GIS技术的不断进步。当前国内外的很多地理信息系统都能提供精确完善的电子地图服务,但是由于这些服务大部分都只能满足大众需求,而忽略了一...
- 王吉源
- 关键词：遥感图像MFC框架地图数据
- 文献传递
- 一种基于融合特征的视频行为识别方法
- 本发明公开了一种新的基于融合特征的视频行为识别方法。针对单一特征描述符在描述视频空间信息的不足，提出将位置信息映射到描述符中进行融合编码。即在特征提取阶段分别提取视频的描述符特征和位置信息，生成相对应的视觉词典和位置词典...
- 罗会兰王婵娟王吉源
- 文献传递
- CMOS集成电路闩锁效应抑制技术被引量：5
- 2010年
- 闩锁效应是CMOS集成电路在实际应用中失效的主要原因之一,而且随着器件特征尺寸越来越小,使得CMOS电路结构中的闩锁效应日益突出。文章以P阱CMOS反相器为例,从CMOS集成电路的工艺结构出发,采用可控硅等效电路模型,较为详细地分析了闩锁效应的形成机理,给出了闩锁效应产生的三个基本条件,并从版图设计和工艺设计两方面总结了几种抑制闩锁效应的关键技术。
- 董丽凤李艳丽王吉源
- 关键词：CMOS集成电路闩锁效应可控硅
- 高斯隶属度优化的超分辨率随机森林学习算法被引量：1
- 2016年
- 随机森林学习算法是一种有效的单图像超分辨率方法,然而其决策函数是确定的二值函数,这对某些图像块的确定性划分并不是最优的选择。为提升单图像超分辨率性能,采用高斯隶属度函数构建随机森林各决策节点的决策函数,将决策函数的输出值由0和1的确定值转换到0-1之间的概率值,并在叶节点上依据数据划分路径上各决策节点概率的乘积进行预测,依据最小经验冒险准则学习决策参数,使随机森林能更好学习不同的样本数据。实验结果表明,与随机森林学习等目前主流单图像超分辨率方法相比,该方法可以提升超分辨率图像的峰值信噪比,同时运算效率与传统随机森林学习算法相当。
- 周文谊王吉源
- 关键词：决策函数
