韩春燕 作品数:9 被引量:27 H指数:3 供职机构: 四川民族学院计算机科学系 更多>> 发文基金: 四川省教育厅科学研究项目 国家自然科学基金 四川省科技支撑计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
基于Web应用界面的代码自动生成软件设计 被引量:2 2017年 为了提高Web应用界面的代码自动生成能力,在Linux内核源代码中进行代码自动生成软件的开发设计,提出基于代码驱动自动配置和交叉编译路径多线程加载的Web应用界面的代码自动生成软件设计方法。首先进行软件开发的总体设计描述,建立虚拟文件系统接口,由网络驱动、协议、防火墙等部分组成代码自动生成软件的网络管理系统,建立操作系统负责管理和存储Web应用界面的文件信息,在代码的输出层为用户建立可视化的操作界面,实现对代码的存入、读出、修改。通过代码驱动自动配置在交叉编译路径下实现软件优化开发设计。软件测试结果表明,采用该系统进行Web应用界面的代码自动生成设计,具有较好的可靠性和交互性。 韩春燕关键词:代码生成 软件设计 基于多元回归的色彩人格定量化研究 被引量:1 2016年 色彩是视觉感知的重要组成,它不仅具有美学价值,还能激起对人格特质的联想,即色彩人格.然而,目前仍缺乏对色彩与其激起的人格特质联想之间关系的定量化描述.本研究首次对色彩属性与人格联想间的定量化关系进行研究,采用语义差分法获取了色彩激起的人格联想,基于多元回归建立了色彩人格模型.结果表明,色彩的明度,浓度和色相对人格特质的感知都具有影响;而且,色彩的属性及其激起人格联想之间的关系能够较好地被多元回归模型定量化.该结果为虚拟角色的色彩人格设计提供了依据. 吴芝明 伍少梅 韩春燕 陈渝 林涛关键词:色彩感知 色彩情感 角色设计 改进序贯相似性检测算法的遥感图像匹配 被引量:3 2013年 为了克服传统的遥感图像匹配算法低鲁棒性的缺陷,本文对传统序贯相似性检测算法进行改进.首先,定义噪声敏感度,自适应判定像素点是否为噪声,并对噪声点进行预处理;其次,计算每个像素点的梯度方向,与初始设定的梯度方向阀值对比,离散待取样像素,减少非匹配区域的计算量;最后,对经过预处理的图像进行图像匹配.实验结果表明,经过改进的算法具有较强的抗噪能力和较快的运算速度. 邵寿平 韩春燕 谢勇 琚生根关键词:鲁棒性 梯度方向 基于单类SVM和加权多示例采样方法的目标跟踪算法 被引量:3 2014年 基于分类的跟踪算法成为当前目标跟踪的研究热点.首先把跟踪问题看成是一个目标和背景的二分类问题,根据每一帧的正负样本数据训练SVM分类器,通过分类器的分类概率值确定目标位置.然而,采集正负样本边界的那些样本很容易出现异常点,当把它们作为目标的下一帧位置时将会出现严重的跟踪漂移问题.本文在此基础上提出一种基于单类支持向量机(One-class support vector machine)的目标跟踪算法,基于One-class SVM分类能有效地排除其他类的干扰,有效地防止异常样本的出现.并结合加权多示例采样方法,使得每个采样样本会根据不同的权值对于分类器的贡献而不同.实验结果表明本文改进跟踪方法的鲁棒性. 陈渝 韩春燕关键词:目标跟踪 单类支持向量机 机器人人机交互中的干扰动作排除方法研究 2015年 有效的动作识别是实现机器人人机交互的关键,在进行人机交互过程中,采用图像识别的方法进行人体动作特征提取和感知,实现动作重构和识别,由于人体动作的随机性,导致大量的干扰动作,需要设计有效的干扰动作排除方法。提出一种基于局部线性嵌入人体动作重构的机器人人机交互中的干扰动作排除方法。建立特征空间背景全局性信息模型,对特征空间中的突变信息进行采集,采用图像处理方法实现对人体动作的特征模型构建,筛选出干扰动作特征,预测人体的动作点,构建全局非显著性二维流形集合矩阵,实现对干扰动作的排除,利用颜色梯度变化对像素点进行局部修正处理,进行干扰动作排除,可以提高对人体动作识别的抗干扰能力。仿真实验结果表明,采用该算法进行人机交互干扰动作排除和识别,能有效提高机器人人机交互的动作识别准确率,抗干扰能力强。 韩春燕关键词:机器人 人机交互 图像 融入错误图像模型的脸部缺损修补恢复三维建模 被引量:7 2014年 在脸部残缺修补建模过程中,匹配图像无明显匹配关键特征,形成匹配错误,造成建立的三维人脸模型特征偏移。为了避免上述缺陷,提出了一种融入错误图像识别模型的脸部残缺修补三维建模方法。建立错误图像识别模型,从大量的脸部图像中识别出错误图像,从而为脸部缺损修补三维建模提供依据。根据采集的大量脸部图像,利用多目标三维重建技术,建立脸部缺损修补三维模型。实验结果表明,利用该算法进行脸部缺损修补三维建模,可以极大的提高建立脸部模型的真实度,降低了建模过程中的误差,取得了令人满意的效果。 韩春燕 陈渝关键词:图像识别 三维建模 一种改进的K-means算法 被引量:1 2009年 传统的K-means算法对初始聚类中心敏感,聚类的结果随不同的初始输入而波动.为了消除这种敏感性,提出了一种改进的K-means算法,改善聚类算法中选取初值的依赖性,提高聚类结果的稳定性.仿真实验结果表明:改进后的K-means算法优于原始算法. 韩春燕关键词:聚类 聚类中心 D2D通信中基于保证蜂窝用户通信质量的功率分配算法 被引量:2 2015年 针对D2D通信与蜂窝通信复用频谱资源时会产生同频干扰的问题,提出一种基于保证蜂窝用户通信质量的功率分配算法。在保证蜂窝用户平均SINR和最小SINR双重约束的基础上,建立以最大化D2D链路平均吞吐量为目标的凸优化问题,并利用拉格朗日函数推导出最优功率分配的闭式解。仿真结果表明:该算法不仅可以保证蜂窝用户通信质量,而且也能最大限度地提高D2D链路以及整个系统的总吞吐量。 韩春燕关键词:功率分配 拉格朗日对偶 信干噪比 凸优化 中文微博命名体识别 被引量:8 2015年 近年来微博的快速发展为命名体识别提供了新的载体,同时微博的特点也为命名体识别研究带来了挑战.针对微博特点,本文提出了基于拼音相似距离以及文本相似距离聚类算法对微博文本进行规范化,消除了微博的语言表达不规范造成的干扰.同时,本文还提出了篇章级、句子级以及词汇级三级粒度的特征提取,使用条件随机场模型进行训练数据,并识别命名体,采用由微博文本相似聚类获得的实体关系类对命名体类型进行修正.由于缺少大量的微博训练数据,本文采用半监督学习框架训练模型.通过对新浪微博数据的实验结果表明,本方法能够有效地提高微博中命名体识别的效果. 韩春燕 刘玉娇 琚生根 李若晨 苏翀关键词:条件随机场