薛丽霞
- 作品数：107 被引量：574H指数：12
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理农业科学电子电信更多>>
- 三角形约束下的词袋模型图像分类方法被引量：7
- 2017年
- 视觉词袋模型广泛地应用于图像分类与图像检索等领域.在传统词袋模型中,视觉单词统计方法忽略了视觉词之间的空间信息以及分类对象形状信息,导致图像特征表示区分能力不足.提出了一种改进的视觉词袋方法,结合显著区域提取和视觉单词拓扑结构,不仅能够产生更具代表性的视觉单词,而且能够在一定程度上避免复杂背景信息和位置变化带来的干扰.首先,通过对训练图像进行显著区域提取,在得到的显著区域上构建视觉词袋模型.其次,为了更精确地描述图像的特征,抵抗多变的位置和背景信息的影响,该方法采用视觉单词拓扑结构策略和三角剖分方法,融入全局信息和局部信息.通过仿真实验,并与传统的词袋模型及其他模型进行比较,结果表明,该方法获得了更高的分类准确率.
- 汪荣贵丁凯杨娟薛丽霞张清杨
- 关键词：三角剖分图像分类
- 一种优化实体对关联的方法、装置、电子设备及存储介质
- 本申请提供一种优化实体对关联的方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取实体对，实体对包括时间数据和空间数据；根据时间数据和空间数据确定实体对的时空权重；根据实体对的相似度确定实体对的相似度关系矩阵，并基于相似度关...
- 杨娟薛丽霞汪荣贵何炜鹏魏宇航陈红段亚林李硕
- 关于进行“地理信息系统”学科建设的思考——以重庆邮电学院为例
- 2004年
- 较为详细地介绍了国内地理信息系统学科发展的情况,阐述了我院设置符合本校特点的地理信息系统专业的重大意义,并根据既有专业特点,提出了建设该专业必须重视的问题和加强的措施。
- 薛丽霞王佐成葛君伟
- 关键词：地理信息系统计算机
- 图像纹理联合关联规则挖掘研究
- 2009年
- 提出以纹理联合关联规则来表达图像纹理特征以及挖掘纹理联合关联规则的算法。在纹理关联规则定义基础上,通过图像降噪预处理和数据挖掘预处理,采用模板统计挖掘方法挖掘低维和高维图像纹理联合关联规则。实验表明联合关联规则能够较好表达图像纹理特征,可以据此进行纹理分割。
- 王佐成张飞舟薛丽霞
- 关键词：图像纹理数据挖掘关联规则
- 基于云空间和模糊熵的边缘检测算法被引量：5
- 2010年
- 基于模糊集理论及云理论,提出了对象云的图像模糊边缘检测方法(OCFD)。算法充分考虑图像的模糊性和随机性,建立起图像空间与云空间的映射模型,生成模糊对象云和边界云,完成图像空间到云空间的映射。在云空间中实现逻辑云运算的边界云提取,提出并实现了基于边界云的过渡区定义及其提取算法。最后利用最大模糊熵在过渡区内实现检测边缘。实验证明,OCFD算法在检测性能方面优于模糊Sobel,Pal.King等算法,为图像的模糊理解和分析提供了一种新的思路,同时也丰富和拓展了云理论。
- 王佐成张飞舟薛丽霞
- 关键词：云模型边缘检测
- 基于增强特征融合网络的行人再识别被引量：1
- 2021年
- 针对行人再识别问题,目前多数方法将行人的局部或全局特征分开考虑,从而忽略了行人整体之间的关系,即行人全局特征和局部特征之间的联系。本文提出一种增强特征融合网络(enhanced feature convergent network,EFCN)。在全局分支中,提出适用于获取全局特征的注意力网络作为嵌入特征,嵌入在基础网络模型中以提取行人的全局特征;在局部分支中,提出循环门单元变换网络(gated recurrent unit change network,GRU-CN)得到代表性的局部特征;再使用特征融合方法将全局特征和局部特征融合成最终的行人特征;最后借助损失函数训练网络。通过大量的对比实验表明,该算法网络模型在标准的Re-ID数据集上可以获得较好的实验结果。提出的增强特征融合网络能提取辨别性较强的行人特征,该模型能够应用于大场景非重叠多摄像机下的行人再识别问题,具有较高的识别能力和识别精度,且对背景变化的行人图像能提取具有较强的鲁棒性特征。
- 邓滔杨娟汪荣贵薛丽霞
- 基于聚类和协同表示的超分辨率重建被引量：3
- 2018年
- 图像超分辨率重建是利用单幅或多幅降质的低分辨率图像重建得到高分辨率图像,以提高图像的视觉效果并获得更多可用的信息。本文提出结合图像特征聚类和协同表示的超分辨率重建方法。在训练阶段根据图像的特征信息对图像样本进行聚类并利用图像特征的差异性训练不同的字典,克服了传统训练单个字典方法对图像特征表示不足的缺点。而且利用协同表示方法求得不同聚类的高、低分辨率图像样本之间的映射矩阵,提高了图像重建速度。实验表明,本文方法与其他方法相比,不仅提高了重建图像的PSNR和SSIM指标,而且改善了视觉效果。
- 汪荣贵刘雷雷杨娟薛丽霞胡敏
- 关键词：超分辨率重建聚类
- 代表特征网络的小样本学习方法被引量：8
- 2019年
- 目的小样本学习任务旨在仅提供少量有标签样本的情况下完成对测试样本的正确分类。基于度量学习的小样本学习方法通过将样本映射到嵌入空间,计算距离得到相似性度量以预测类别,但未能从类内多个支持向量中归纳出具有代表性的特征以表征类概念,限制了分类准确率的进一步提高。针对该问题,本文提出代表特征网络,分类效果提升显著。方法代表特征网络通过类代表特征的度量学习策略,利用类中支持向量集学习得到的代表特征有效地表达类概念,实现对测试样本的正确分类。具体地说,代表特征网络包含两个模块,首先通过嵌入模块提取抽象层次高的嵌入向量,然后堆叠嵌入向量经过代表特征模块得到各个类代表特征。随后通过计算测试样本嵌入向量与各类代表特征的距离以预测类别,最后使用提出的混合损失函数计算损失以拉大嵌入空间中相互类别间距减少相似类别错分情况。结果经过广泛实验,在Omniglot、mini Image Net和Cifar100数据集上都验证了本文模型不仅可以获得目前已知最好的分类准确率,而且能够保持较高的训练效率。结论代表特征网络可以从类中多个支持向量有效地归纳出代表特征用于对测试样本的分类,对比直接使用支持向量进行分类具有更好的鲁棒性,进一步提高了小样本条件下的分类准确率。
- 汪荣贵郑岩杨娟薛丽霞
- 基于交互实例推荐网络的人-物交互检测方法研究被引量：1
- 2022年
- 人-物交互检测任务的目标是定位并且识别图像中人与其周围物体的交互关系。该任务的挑战在于机器无法知道人具体和哪些物体存在交互关系,现有方法大多对人和物进行完全配对来解决这个问题。与他们不同,本文提出了一种基于关系推理的交互实例推荐网络来适应人-物交互检测任务,主要想法是利用人和物体的视觉关系中潜在的交互关系来推荐人-物对。此外,本文还设计了一个跨模态信息融合模块,对不同的上下文信息根据其对检测结果的影响程度进行融合,以此提高检测精度。本文在HICO-DET和V-COCO数据集上进行了充分的实验来验证所提出的方法,结果表明,本文方法在HICO-DET和V-COCO数据集上的mAP达到了19.90%和50.3%,分别比基准网络高了4.5%和2.8%。
- 薛丽霞尹凯建汪荣贵杨娟
- 关键词：图像理解
- 软件工程硕士培养若干问题探讨被引量：1
- 2007年
- 从软件工程硕士培养目标定位出发,在分析软件工程硕士生源特征基础上,对工程应用课程体系、产学研合作、拓展国际视野与国际接轨以及严格保证软件工程硕士培养质量几个方面进行了探讨。
- 王佐成薛丽霞陈波
- 关键词：软件工程硕士课程体系
