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邹倩颖
作品数:
40
被引量:14
H指数:3
供职机构:
电子科技大学成都学院
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发文基金:
国家自然科学基金
四川省教育厅资助科研项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
经济管理
文化科学
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合作作者
代琪怡
电子科技大学成都学院
姚红
电子科技大学成都学院
李江
电子科技大学成都学院
林国伟
电子科技大学成都学院
李洋
电子科技大学成都学院
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作者
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邹倩颖
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代琪怡
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2019
2篇
2018
2篇
2016
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基于粒子群优化BP神经网络的步态识别方法
本发明公开了一种基于粒子群优化BP神经网络的步态识别方法,该方法在建立BP神经网络模型后,采用粒子群算法优化BP神经网络模型的连接权值和阈值,使BP神经网络模型全局误差达到预设精度;然后,将行走目标的特征值矩阵输入至优化...
邹倩颖
刘俸宇
王小芳
文献传递
密码算法加解密系统
本发明公开了密码算法加解密系统,包括编写模块、加载模块、创建模块,编写模块,用于编写加解密算法,并将每个加解密算法进行打包;加载模块,用于加载所述打包后的每个加解密算法导入主程序的插件目录下;创建模块,用于创建每个加解密...
姚红
彭光辉
邹倩颖
代琪怡
陈博
陈晓
闭显鑫
汪易蒙
文献传递
一种基于深度学习的森林防火方法
本发明提供一种基于深度学习的森林防火方法,将烟雾和明火的图片数据输入到图片生成模型进行训练,图片生成模型训练成熟后再输入固定格式的编码即可生成大量目标图片数据,再将由图片生成模型的生成的目标图片数据进行标注,标注后的图片...
兰元帅
李海
邹倩颖
刘浩森
史勤刚
王小芳
李洋
李伟
林国伟
孙轲
文献传递
一种改进双重判别对抗网络模型的图像去模糊方法
本发明公开了一种改进双重判别对抗网络模型的图像去模糊方法,包括如下步骤:步骤一:对模糊图像进行预处理,采用融合提取方法提取模糊图像的图像边缘;步骤二:利用所提取的图像边缘作为辅助信息,将模糊图像和提取的该图像边缘一并输入...
邹倩颖
陈东祥
基于3D-R2N2的光学建筑目标三维重建方法
本发明公开了基于3D‑R2N2的光学建筑目标三维重建方法,其涉及三维重建技术领域,包括获取光学图像,并进行预处理;构建3D‑R2N2网络,并将预处理后的光学图像输入构建的3D‑R2N2网络;其中3D‑R2N2网络包括CN...
邹倩颖
郭雪
蔡雨静
喻淋
一种基于空洞卷积的脂肪肝CT图像分割方法
本发明公开了一种基于空洞卷积的脂肪肝CT图像分割方法,包括空洞卷积的步骤和对空洞卷积进行多语境融合,池化等操作,充分集成了肝脏多尺度特征,在解码过程中加入了不同解码层的初始属性,和对应的图像池化处理,提高了图像分割的准确...
邹倩颖
徐泓扉
徐中华
黄林森
倘一鸣
马瑞
一种基于聚类算法和蚁群算法的图像增强方法
本发明公开了一种基于聚类算法和蚁群算法的图像增强方法,属于图像处理领域,本发明首先对原始图像进行灰度化处理,并对处理后图像中的像素点进行特征化;再利用聚类对特征化后的像素点进行聚类得到区域蚂蚁,得到聚类后的区域蚂蚁;接着...
邹倩颖
王小芳
彭林子
李雨峰
文献传递
粒子群优化BP神经网络在步态识别中的研究
被引量:3
2019年
为降低步态识别特征噪声、提高BP神经网络在步态识别中的准确性和高效性,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络识别算法。该算法将形态学细化思想融入人体骨架图特征值提取中,在二维平面上抽取多种特征值,然后建立粒子群优化神经网络模型,将特征值矩阵代入模型中,在反复迭代后产生最优迭代函数作为神经网络优化函数,不断优化网络层之间的权值和阈值。实验结果表明,优化后的模型识别率高达97.125%。
邹倩颖
王小芳
关键词:
步态识别
神经网络
粒子群优化
仿真
一种基于深度学习的遮挡物体分割求解方法
本发明涉及图像分析技术领域,目的是提供一种基于深度学习的遮挡物体分割求解方法,步骤1:当物体被遮挡时,获取物体未被遮挡的图像,对图像进行初始化处理提取出面积参数和边框参数,执行步骤2;步骤2:将面积参数和边框参数作为输入...
邹倩颖
文献传递
基于粒子群优化BP神经网络的步态识别方法
本发明公开了一种基于粒子群优化BP神经网络的步态识别方法,该方法在建立BP神经网络模型后,采用粒子群算法优化BP神经网络模型的连接权值和阈值,使BP神经网络模型全局误差达到预设精度;然后,将行走目标的特征值矩阵输入至优化...
邹倩颖
刘俸宇
王小芳
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