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Contourlet变换和分形维的图像特征提取与识别被引量：5: 2017年; 针对图像单一特征量目标识别率不高的问题,提出一种基于Contourlet变换和分形维的特征提取与识别算法.首先对图像进行Contourlet变换(CT)得到低频子带和高频子带,然后计算低频子带的组合不变矩特征,同时通过代价函数挑选最优高频子带,提取高频子带的分形维特征并使用对比敏感函数(CSF)对不同高频子带的分形维数加权,最后将提取出的低频特征以及高频特征组合成复合特征向量,利用欧氏距离进行相似性度量完成图像目标物识别,该算法有效地融合了不变矩的全局不变性和Contourlet变换的多尺度、多方向局部细节特性.对比实验结果表明,该方法在各种变化条件下均具有较好的识别效果和运行效率,平均识别率达96%以上.; 刘欢肖根福罗文浪谭云兰李金忠; 关键词：CONTOURLET变换分形维特征提取图像识别

融合图像场景及物体先验知识的图像描述生成模型被引量：16: 2017年; 目的目前基于深度卷积神经网络(CNN)和长短时记忆(LSTM)网络模型进行图像描述的方法一般是用物体类别信息作为先验知识来提取图像CNN特征,忽略了图像中的场景先验知识,造成生成的句子缺乏对场景的准确描述,容易对图像中物体的位置关系等造成误判。针对此问题,设计了融合场景及物体类别先验信息的图像描述生成模型(F-SOCPK),将图像中的场景先验信息和物体类别先验信息融入模型中,协同生成图像的描述句子,提高句子生成质量。方法首先在大规模场景类别数据集Place205上训练CNN-S模型中的参数,使得CNN-S模型能够包含更多的场景先验信息,然后将其中的参数通过迁移学习的方法迁移到CNNd-S中,用于捕捉待描述图像中的场景信息;同时,在大规模物体类别数据集Imagenet上训练CNN-O模型中的参数,然后将其迁移到CNNd-O模型中,用于捕捉图像中的物体信息。提取图像的场景信息和物体信息之后,分别将其送入语言模型LM-S和LMO中;然后将LM-S和LM-O的输出信息通过Softmax函数的变换,得到单词表中每个单词的概率分值;最后使用加权融合方式,计算每个单词的最终分值,取概率最大者所对应的单词作为当前时间步上的输出,最终生成图像的描述句子。结果在MSCOCO、Flickr30k和Flickr8k 3个公开数据集上进行实验。本文设计的模型在反映句子连贯性和准确率的BLEU指标、反映句子中单词的准确率和召回率的METEOR指标及反映语义丰富程度的CIDEr指标等多个性能指标上均超过了单独使用物体类别信息的模型,尤其在Flickr8k数据集上,在CIDEr指标上,比单独基于物体类别的Object-based模型提升了9%,比单独基于场景类别的Scene-based模型提升了近11%。结论本文所提方法效果显著,在基准模型的基础上,性能有了很大提升;与其他主流方法相比,其性能也极为优越。尤其是在较大的数据集上(如MSCOCO); 汤鹏杰谭云兰李金忠; 关键词：图像描述卷积神经网络

基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法: 2019年; 当前多聚焦图像融合算法主要通过单一的比值取大法来完成高频系数的融合,忽略了不同高频系数间的近似度,导致融合图像存在模糊效应与块效应等不足,采用非下采样Contourlet变换耦合近似度规则对多聚焦图像进行融合,来改善以上不足。利用非下采样Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向的分解,获取图像的高、低频分解系数。利用图像的区域能量对低频系数的信息量进行度量,构造低频系数融合函数,用于低频系数融合。利用图像的平均梯度差值对不同高频系数的差异度进行度量,建立近似度规则,根据不同高频系数的近似度采用不同的融合方法获取融合高频系数。将融合后系数通过非下采样Contourlet逆变换获取最后融合图像。仿真表明,所提算法与当前多聚焦图像融合方法相比,融合的图像具有较好的质量。; 柏涛涛王茜娟谭云兰; 关键词：图像融合非下采样CONTOURLET变换平均梯度

一种基于跨模态检索语义增强的视频描述方法及存储介质: 本发明涉及一种基于跨模态检索语义增强的视频描述方法及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取待描述视频的视频特征和所有人工标注语句的语言特征；通过相似度计算获取与待描述视频的视觉特征最相近的人工标注语句的语言特征，作为检索语...; 汤鹏杰张家钰谭云兰

基于SMPT的电子邮件发送系统设计与实现被引量：1: 2007年; 阐述了电子邮件发送的一般原理,使用ASP编程语言和运用w3JMail组件设计出邮件发送系统程序实现对多种邮箱的发送,提高了发送邮件的工作效率。该邮件模块可挂接在任意ASP相关的应用软件中,具有一定的使用价值。; 李方亮谭云兰康永平; 关键词：邮件发送

基于Excel类库引用的试卷分析报告设计实现: 2005年; 规范的教学管理要求在重要的考试后做试卷分析报告。本文在VB中引用ADOX技术规范实现VB与Excel的无缝连接，模糊识别Excel单元格中的关键信息，从而实现了试卷分析报告的自动化。; 谭云兰夏洁武王武珍; 关键词：ADO对象程序设计

基于GoogLeNet多阶段连带优化的图像描述被引量：3: 2016年; 图像描述是使用计算机将一副图像中的内容使用自然语言的形式重新表达,是图像理解任务中极具挑战性的工作。目前,使用深度CNN模型和RNN模型对图像进行编码和解码框架来解决该问题已经成为研究热点,也在多个数据集上取得了突破。但这些工作在使用CNN的过程中对其参数优化不足,且常使用分阶段训练的方式,导致整个系统易陷入局部最优。针对这些问题,在Goog Le Net模型的基础上,利用其中间特征,自底向上添加了两个辅助LSTM分支及其监督函数,通过联合训练,对整个模型进行优化,保证了CNN模型低层参数对任务的有效性,避免了系统陷入局部最优点;同时,由于加入了低层监督函数的干扰,使得模型有了额外的正则化,提高了模型的泛化能力。在Flickr8K和Flickr30K两个数据集上的实验表明,本文方法优势明显,在多个统计指标上均超过了现有其他方法。; 汤鹏杰谭云兰许恺晟李金忠; 关键词：图像描述 LE NET

相对边缘方向幅值模式耦合SIFT的人脸识别算法被引量：2: 2021年; 人脸识别易受到光照变化、遮挡等影响,降低了识别准确率,为此提出一种基于相对边缘方向幅值模式(relative patterns of oriented edge magnitudes,RPOEM)与尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)的人脸识别算法。检测脸部的关键点,利用k-均值对这些特征点进行聚类;为消除光照变化的干扰,计算图像的相对梯度幅值,对其进行离散化分解与Gaussian滤波处理;采用局部二值模式编码生成RPOEM特征;引入加权因子,对RPOEM与SIFT特征进行加权组合;通过定义非一致度量来完成对人脸识别的共形预测。实验结果表明,与已有的人脸识别技术对比,所提算法具有更高的识别准确率,对多种复杂背景具有更强的鲁棒性。; 赖玲郑笔耕谭云兰; 关键词：人脸识别尺度不变特征变换 K-均值

华丽弹幕游戏中子弹运动引擎的设计与实现: 2009年; 一个弹幕游戏效果绚丽与否,主要看对子弹群的运动轨迹安排是否得当,各种子弹样式的搭配是否合理。经过实验对比,构造出运动轨迹模型参数方程来控制直线子弹链、环形子弹链、曲线型子弹链的运动轨迹。此外还设计圆形、星型、泡泡状、直线型(如激光)、方形等不同形状的子弹和不同色彩的花纹,再配合粒子系统和纹理动画来营造动感绚丽效果。应用DirectX9的组件技术实现游戏的快速显示,使游戏场景播放更流畅、更平滑、更生动。; 熊师喻一凡谭云兰夏洁武唐卫东

基于CDIO能力培养的大学生创新性实验项目研究被引量：8: 2010年; 大学生创新性实验项目是唯一直接以学生为对象的高校质量工程项目,注重自主性、探索性和协作性。针对大学生创新性实验项目的选题和实施两个阶段,我们基于CDIO能力大纲培养学生的构思与工程系统、项目实施、人际交流和团队协作等能力,提高学生的实践能力和创新能力,最终达到提高人才培养质量的目的。; 孙凌宇辜季艳冷明曾小荟谭云兰; 关键词：CDIO

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谭云兰

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