潘静
- 作品数：17 被引量：50H指数：4
- 供职机构：天津职业技术师范大学电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 基于隐式Gabor滤波与PCA的人脸识别算法被引量：1
- 2015年
- 通过卷积计算Gabor特征然后再进行主成分分析(PCA)是经典的人脸识别方法之一,能取得较高的识别率。但由于需要计算多角度、多尺度下的Gabor特征,所以该方法的效率很低。为了提高效率,文中提出了一种利用Gabor特征但并不直接计算Gabor特征的主成分分析的方法。所提方法将Gabor特征的信息隐含在一个离线计算好的矩阵中,并将该矩阵包含在主成分特征提取中。在FERET和YALE人脸数据库上的实验表明,所提方法的识别速度提高了5倍左右,识别率也略有提升。
- 郭洁潘静何宇清庞彦伟
- 关键词：人脸识别主成分分析
- 基于无穷范数的二值线性判别分析
- 2013年
- 线性判别分析(LDA)是监督式的特征提取方法,在人脸识别等领域得到了广泛应用。为了提高特征提取速度,提出了基于无穷范数的线性判别分析方法。传统LDA方法将目标函数表示为类内散布矩阵和类间散布矩阵之差的或者商的L2范数,且通常需要涉及到矩阵求逆和特征值分解问题。与传统方法不同,这里所提方法将目标函数表示为类内散布矩阵和类间散布矩阵之差的无穷范数,而且最优解是以迭代形式得到,避免了耗时的特征值分解。无穷范数使得到的基向量实现了二值化,即元素仅在-1和1两个数字内取值,避免了特征提取时的浮点型点积运算,从而降低了测试时间,提高了效率。在ORL人脸数据库和Yale数据库上的实验表明所提算法是有效的。
- 翟佳谭龙潘静庞彦伟
- 关键词：线性判别分析二值化特征提取
- 基于近似零范数的稀疏核主成成分算法被引量：3
- 2013年
- 核主成成分分析(KPCA)是一种有效的数据降维方法,其降维过程是计算待降维样本与所有训练样本核函数的线性叠加,所以其计算量依赖于训练样本的大小,致使降维效率很低。为了提高KPCA降维效率,提出利用近似的零范数对叠加系数施加稀疏约束,能够得到稀疏性很好的系数。降维时,去除大量系数为零的训练样本,所以能够显著提高降维速度。通过实验还发现该算法对离群点具有不错的鲁棒性,换句话说当训练人脸数据库中加入非人脸图像时能够较好的克服这些非人脸图像的影响。
- 谭龙何改云潘静庞彦伟
- 关键词：鲁棒性
- 基于概率分布混合模型的遮挡行人检测算法
- 2017年
- 可变形部件模型在行人检测方面可以得到很好的检测性能,然而在处理遮挡问题时,容易出现遮挡造成检测信息的丢失,检测得分值将会下降至低于阈值而出现漏检问题。文中针对于行人检测的部分遮挡问题提出了概率密度混合模型,改善部分遮挡环境下的检测得分值,并在INRIA、遮挡INRIA以及ETHZ数据库进行对比实验,取得了良好的检测效果。
- 吴阳潘静何宇清谢英红
- 关键词：行人检测遮挡
- 基于类心和特征加权的特征选择算法被引量：6
- 2015年
- 基于边界最大化的特征选择方法是一种有效的特征选择方法,它能够显著去除高维数据中的不相干特征,在机器学习中有着重要的应用。但该方法存在着计算复杂度较大的问题,为了克服这一问题,提出了基于类心和特征加权的特征选择算法。其基本思想是以某一类的类心为中心,寻找其同类和异类最近邻构成边界,根据某种准则获得一个特征空间的权重,使得权重特征空间中的边界最大。在4个UCI数据库上的实验验证了所提算法不仅有更高的效率而且有更好的分类准确度,并且对于不相干特征几乎是不敏感的。
- 崔文玲潘静何改云庞彦伟
- 关键词：特征加权
- 单片机应用技术课程改革研究被引量：2
- 2020年
- 对目前单片机应用技术课程传统教学模式存在的问题进行剖析,提出一种创新的教学模式。该模式以学生为主体,以项目为载体,注重知识、理论与实践的一体化,突出能力目标,同时结合翻转课堂、微课程和思政元素等教学新概念,培养学生解决实际问题的综合能力。
- 潘静梁彩凤郝彬
- 关键词：单片机教学模式
- 一种基于颜色与纹理特征的图像模糊检索算法被引量：10
- 2014年
- 提出了一种新的综合颜色与纹理特征的图像模糊检索的方法。其主要思想是首先利用隶属度函数剔除与查询图像相关性较小的图像,然后再综合考虑图像的颜色和纹理特征,最终返回与查询图像相似度较大的部分图像。实验结果表明,综合颜色和纹理特征并采用隶属度函数的改进算法检索速度快,准确率较高。
- 王爽潘静
- 关键词：纹理
- 面向深度卷积神经网络的确定性连接丢弃算法被引量：1
- 2020年
- 针对深度卷积神经网络中存在的过拟合问题,本文提出了一种确定性连接丢弃的正则化方法。核心思想是根据不同卷积滤波器权重对结果的贡献度不同,确定性丢弃卷积层层间连接,通过降低卷积滤波器权重的空间维度,使得卷积神经网络各层之间的连接更稀疏。通过将算法应用于图像分类任务来验证算法的性能,在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上,错误率分别为0.32%、5.33%、26.88%,相比于原始实验错误率分别降低0.15%、1.09%、1.36%。实验表明,本算法能够有效处理深度卷积神经网络的过拟合问题,并能提升网络的鲁棒性和泛化能力。
- 李鸿杨潘静潘静庞彦伟
- 关键词：卷积神经网络正则化
- 基于DCT和线性回归的人脸识别被引量：11
- 2012年
- 由于人脸图像常常因光照、姿态、表情变化及遮挡等因素的影响而具有非线性结构,在空间域直接使用线性方法就有其局限性。为此,提出了一种基于离散余弦变换和线性回归分类的人脸识别方法:通过离散余弦变换获取人脸图像的变换域特征,以减小光照、姿态变化等影响,然后再利用快速有效的线性回归方法得到识别结果。通过在几个常用人脸数据库上的测试结果表明,该方法在满足实时性的同时,能有效地增强面对这些问题的鲁棒性。
- 何林潘静庞彦伟
- 关键词：人脸识别离散余弦变换
- 提高学生学习主动性的移动通信教学探讨
- 2015年
- 考查课是大学教学中考核方式的一种重要形式，但目前的考察课因其考核方式比较随意，重结果轻过程，从而导致学生学习的积极性不高，教学质量难以保证。根据移动通信课程本身的特点和所教授学生的专业特色，本文在教学内容上加入学生备课与讲课的部分，提高学生的师范技能，同时在课程考核方式方面进行的大胆的尝试，从而提高学生的学习主动性和积极性，培养学生的综合素质。
- 梁彩凤潘静
- 关键词：师范技能主动性移动通信
