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基于Python与OpenCV的人脸识别系统设计与实现被引量：10: 2022年; 该文中的人脸识别系统是利用Python语言编程以及使用OpenCV库调取摄像头完成人脸图像的采集与识别。利用OpenCV库基于局部特征的人脸算法、Haar-like特征以及人脸检测器模型级联分类器对给定的人脸图像进行检测训练分析,从而获取匹配度最高的脸部特征数据信息,进而实现人脸识别。; 张绿云韦肖雨李琳; 关键词：PYTHON OPENCV 人脸检测人脸识别

深度学习在图像识别中的应用研究被引量：1: 2021年; 伴随着高新科技智能化的不断发展,深度学习作为重要研究方向在人工智领域得到突飞猛进的发展。基于深度学习的图像识别通过提取特征进行分类,具有识别率高、鲁棒性强的特点。文章首先探讨深度学习的基本原理,并讨论其在人脸识别、遥感图像分类、跌倒检测、交通图像识别和字符图像识别等五个方面的应用进行研究,以期能为图像识别的快速发展这一长期目标提供相应的参考。; 唐凤仙罗富贵张绿云; 关键词：图像识别

基于粗糙集的加权KNN数据分类算法被引量：7: 2015年; 粗糙集是处理不精确、不确定性问题的基本方法之一。采用粗糙集理论与方法进行数据分析具有不必具备数据集的先验知识、不需人为设定参数等优点,因而它被广泛应用于模式识别与数据挖掘领域。针对粗糙集训练过程中从未遇到过的样本的分类问题进行了探讨,根据条件属性的重要性确定加权系数,采用加权KNN的方法来解决无法与决策规则精确匹配的样本分类问题,并与加权最小距离方法进行了对比实验;同时对其他一些现有的粗糙集值约简算法进行了分析与研究,提出了不同的观点。对UCI多个数据集的大量数据进行了实验,并与近期文献中的多种算法进行了性能对比,实验结果表明,提出的算法的总体效果优于其他算法。; 刘继宇王强罗朝晖宋浩张绿云; 关键词：粗糙集属性值约简

基于梯度的拥挤场景异常检测算法: 2015年; 针对在极度拥挤场景下,由于场景中包含了过多的人和物,同时由于人力的限制,无法快速找出异常行为的问题,提出了一种基于梯度的拥挤场景异常检测算法,该方法通过将视频进行分割,然后提取梯度信息,计算高斯模型参数,再应用SOM(自组织映射)进行分类从而找出异常行为。; 张绿云唐凤仙; 关键词：异常检测 SOM

在复杂背景下应用迁移学习技术优化木薯叶疾病识别与分析的研究: 2024年; 木薯叶病对木薯作物的生产和质量有重大影响,但传统的深度学习模型难以应对有限的木薯叶病样本。为了解决这一挑战,本文介绍了一种使用迁移学习的方法,该方法使用大型数据集来改进预训练模型,并将其知识转移到木薯叶病小样本的特定特征上。该方法适用于木薯叶病的分类和鉴定。实验数据表明,运用迁移学习技术不仅显著提升了模型的训练效率,而且有效克服了小样本量的限制,从而验证了迁移学习在提高模型性能和泛化能力方面的显著作用。; 李振冲周波张绿云施龙江尹世海; 关键词：特征提取图像分类

基于奇异值分解与正交可判别向量的图像识别算法研究: 随着工业化、信息化、自动化技术的发展,图像识别的应用越来越广泛,在图像识别的过程中,关键和核心的部分是特征提取、特征选择及图像识别算法的设计,好的识别算法可以减少运算时间,提高工作效率,创造经济效益。因此研究出好的图像识...; 张绿云; 关键词：图像识别奇异值分解灰色关联分析; 文献传递

基于改进PCA_CNN的银行卡号识别模型被引量：1: 2023年; 为降低图像噪声及PCA_CNN网络计算量,将彩色图像采用灰度化处理,利用Canny算子进行边缘处理,采用大津算法、轮廓提取算法完成银行卡数字区域识别,使该模型对图像的背景、光照、对比度有较强适应能力与抗干扰性。利用主成分分析法(PCA)选取卷积神经网络(CNN)模型卷积核,从而避免大量迭代造成时间及算力浪费,对Sig⁃moid激活函数进行改进使其分段单调递增,从而提高识别准确率。改进后的PCA_CNN模型识别率为98.53%,与CNN模型、传统BP神经网络、SVM模型、Bytes模型、暹罗网络模型相比,在准确率与收敛速度方面均有一定优势。实验结果表明,改进后的PCA_CNN模型可以从手机等非专业摄影设备在自然光下拍摄的银行卡照片中有效提取银行卡号。; 郭小燕陈鹏张明张绿云马楚奇; 关键词：PCA算法

基于改进U-Net和X线片的脊柱侧弯Cobb角自动测量算法研究: 2024年; 脊柱侧弯是影响人类健康的疾病之一,Cobb角的准确计算是临床上确定脊柱侧弯分型和制定诊疗方案的关键。针对人工测量Cobb角存在耗时长、不够准确、效率低下等问题,本文设计了一种基于改进U-Net的脊柱侧弯Cobb角自动测量方法。由经验丰富的脊柱外科医生使用LabelMe工具对200例脊柱侧弯患者的X线片数据集进行标注。采用ResNet50作为主干网络改进基本的语义分割模型U-Net,并与另外2个语义分割模型DeeplabV3和PSPNet在脊柱侧弯X线片数据集上分别进行训练。实验结果表明,改进的U-Net模型的平均交并比(mean intersection over union,MIOU)值达到了94.72%,分别比PSPNet和DeeplabV3模型的MIOU值提升了5.36%和2.30%。最后,基于改进的U-Net模型设计了脊柱侧弯Cobb角的自动测量算法,并开发了可视化的自动测量软件。经过实际测试,发现在常规的电脑上输入一张患者的X线片,只需6.3 s即可自动计算Cobb角大小,其速度远快于医生手动测量,显著提高了医生的工作效率,表明本文设计的脊柱侧弯Cobb角自动测量方法是有效的。; 禤浚波梁英豪梁淑慧张绿云张绿云柯宝毅马文宇李成; 关键词：脊柱侧弯 X线图像 COBB角

基于FaceNet的人脸识别研究与实现被引量：2: 2022年; 人脸识别在门禁和考勤中有着广泛的应用,为人们生活带来了极大的便利。本文基于FaceNet构建了一个人脸识别模型,运用卷积神经网络进行训练,并对模型进行验证。基于训练好的模型,设计开发了一款人脸识别打卡系统,该系统使用PyQt5进行界面设计,运用Python进行编程。该系统具有注册、登录、打卡功能,人脸识别速度快,正确率高。; 张绿云马海荣岑凯威; 关键词：人脸识别卷积神经网络

基于场强和凸壳的SIFT特征点匹配算法: 2012年; 传统尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法的匹配结果易受参数影响。为此,提出一种于场强和凸壳的SIFT特征点匹配算法。在原始SIFT匹配方法基础上,结合特征点群的凸壳,引入引力场强概念刻画特征点群之间的空间特征关系,以进行图像点模式匹配,在匹配中充分利用特征点的几何空间信息。实验结果表明,该算法具有较高的匹配正确率,能找到更多的特征匹配点。; 张光耀王强蔡昀哲张绿云李志欣; 关键词：点模式匹配尺度不变特征变换凸壳场强

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张绿云