杨连平
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
- 供职机构：东北大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省科学技术基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于编解码残差的人体关键点匹配网络被引量：5
- 2020年
- 人体姿态估计尤其是多人姿态估计逐渐渗透到教育、体育等各个方面,精度高、轻量级的多人姿态估计更是当下的研究热点。自下而上的多人姿态估计方法的实时性较强,但是精度一般不高,网络结构也比较庞大。对于自下而上方法中最困难的一步——关键点关联问题,文中提出了一种轻量高效的姿态估计匹配网络。该网络在编码阶段将基础ResNet模块加以改进得到层结构,利用这些结构提取特征能够使得模型的参数量大幅减少;在解码阶段采用了特殊设计的反卷积结构,并在全网络添加了残差连接,这使得网络精度有很大的提升。整个算法能够将所有检测出来的关键点热图正确匹配到每一个人,得出最终的人体关键点估计。所提模型是一个轻便、高效的人体关键点匹配网络,它在COCO数据集地面真值上的mAP值高达89.7,而且参数只有8.01 M。这个结果相比目前最好的自下而上的人姿态估计方法在精度mAP值上提高了0.5,但是参数量仅为其1/10左右。所提网络利用COCO 2017和COCO 2014的地面真值分别进行了训练和验证,都取得了很高的精度,这证明其适合多种人体关键点热图的输入,并能够得到很好的效果。此外,文中针对网络模型的不同层结构设计了多种消融实验,最轻量的结构参数只有1.28兆,精度mAP值能够达到81.8。
- 杨连平孙玉波张红良李封张祥德
- 基于人体指纹特征的随机序列发生器被引量：5
- 2009年
- 利用人体指纹特征本身内在的唯一性、不可预测性和外部随机噪声(光照、损伤等)给出了产生随机序列的一类新方法——基于人体指纹特征的随机序列发生器,实现了人体生物特征与密码的结合.使用自相关函数方法和BDS统计检验方法验证了该随机序列优良的线性不相关性和非线性不相关性,得到了完全不可预测的非周期随机序列.通过美国国家标准技术研究院(NIST)推荐的标准随机统计测验FIPS140-1 Tests和NIST Special Publication 800-22 Tests对该随机序列进行了检验.检验结果表明基于人体指纹特征的随机序列发生器是满足密码安全的随机序列发生器,并且实现简单、方便.
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- 关键词：自相关函数TESTSNISTSPECIALPUBLICATIONTESTS
- 一类多重级数求和的组合方法
- 2010年
- Rao和Subbarao用复杂的初等方法给出了一个三重级数的变换公式,本文利用组合数学方法,结合Bell多项式及Stirling数,给出了一类基于Riemann-Zeta函数的多重级数变换公式的简短证明.利用该变换公式,不仅可以得到Rao和Subbarao等人的经典结论作为特例,而且给出了一些新的结果.
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- 关键词：BELL多项式STIRLING数
- 基于生物特征的随机序列发生器被引量：1
- 2007年
- 利用生物特征本身内在的独特性、不可预测性和不可重复性等随机特性和外部随机噪声(光照、损伤等)给出了基于生物特征的随机序列发生器.以虹膜为例,通过Canny算子对虹膜图像进行边缘检测,得到二值化图像,提取值为“1”的坐标(i,j),利用f(i,j)=cos(i×j),得到[-1,1]之间的随机序列.使用标准随机统计测验FIPS 140-1 tests检验产生的随机序列.结果表明:和其他随机序列发生器相比,该发生器不仅具有优良的随机性,而且实现简单、方便,提供了真随机序列的一种产生方法.
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- 关键词：生物特征随机性随机序列发生器CANNY算子
