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陈利霞
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- 所属机构:桂林电子科技大学
- 所在地区:广西 桂林市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 大学微积分的教学内容是在实数集合上展开的.存在性问题贯穿微积分教学的始终.从深入讨论实数的基本性质开始,引入了求解存在性问题的一般思路.希望从微积分教学的一开始,就让学生深刻体会到数学思想方法的无穷魅力.
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- 针对常用背景减除方法忽略前景时空连续性的问题,以及动态背景对前景提取的干扰问题,基于张量鲁棒主成分分析(TRPCA)提出了一种改进的背景减除模型。该模型利用改进的张量核范数对背景进行约束,加强了背景的低秩性,保留了视频的空间信息;然后用3D全变分(3D-TV)对前景进行正则化约束,考虑了目标在时空上的连续性,有效地抑制了动态背景和目标移动对前景提取造成的干扰。实验结果表明,所提算法能有效地分离视频中的前景和背景,且与高阶鲁棒主成分分析(HoRPCA)、带有新核范数的张量鲁棒主成分分析(TRPCA-TNN)和基于克罗内克基的鲁棒主成分分析(KBR-RPCA)等方法相比,综合评判指标F-measure值均处于最优或次优状态。由此可见,所提算法有效地提高了前景背景分离的准确度,抑制了复杂天气和目标移动对前景提取的干扰。
- 陈利霞班颖王学文
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- 2012年
- 为了消除Contourlet融合算法中各方向子带的频谱混叠现象,同时提高有效系数提取的正确率,提出了一种基于Brenner函数与新轮廓波变换(NCT-SFL)的多聚焦图像融合算法。该算法先使用新轮廓波变换分解多聚焦待融合图像;然后对低频系数采用传统的算术平均融合规则,高频系数采用基于Brenner函数的局部能量最大的融合规则,最后经逆新轮廓波变换得到融合图像。实验结果表明:该算法能有效提取待融合图像的轮廓信息,并在获得较优的主观视觉前提下,客观评价指标互信息与转移的边缘信息分别提高了99.34%与77.95%。此外,新轮廓波分解层数较多时,该算法的优势更为明显。
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- 针对网络自身存在的网络特征提取不充分情况,将Faster R-CNN的共享卷积层进行前层特征融合,使得前层有用却不明显的特征可以在后层中被重新利用,达到增强网络细微特征提取的效果,并采用优化非极大值抑制(NMS)方法筛选候选框。实验结果表明,基于Faster R-CNN多特征融合的人类活动检测网络不仅可更完整地检测出人所在的位置,而且对目标漏检情况也有所改善,对活动中人的检测精度比Faster R-CNN网络提高了4.5%。
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