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裴晓敏: 作品数：13 被引量：111H指数：6; 供职机构：辽宁石油化工大学信息与控制工程学院更多>>; 发文基金：辽宁省自然科学基金国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信历史地理更多>>

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基于超像素分类及径向射线扫描动态优化的视盘分割方法: 2023年; 视盘的精确分割是青光眼计算机辅助诊断的关键。视网膜眼底图像个体差异大,结构复杂,视盘容易受血管组织及病变等干扰,其精确分割存在一定难度。提出基于超像素分类及径向射线扫描动态优化的视盘分割方法;通过使用灰度、纹理、解剖结构等特征分类视盘超像素;采用径向射线投影扫描动态优化精确定位视盘轮廓。基于超像素分类的视盘分割方法对血管、病变等噪声干扰具有较强的抑制性,可实现视盘的粗分割;径向射线投影扫描动态优化方法充分利用视盘的几何结构、边缘、曲率、连续性等特征,确保视盘区域的完整性及分割精度。实验结果表明,在REFUGE数据库和DRIONS数据库中,其精度分别为99.19%、98.65%,灵敏度分别为98.64%、94.99%,特异性分别为99.46%、99.89%,DICE系数分别为98.52%、97.28%,视盘重叠率分别为97.09%、94.70%,与典型算法比较,上述方法在不同数据库上的视盘分割准确性、灵敏性、特异性等方面具有明显提升。; 陈瑞刘少坡裴晓敏柳强; 关键词：动态规划能量函数

基于组合能量特征的表面肌电信号手势识别算法被引量：13: 2020年; 为了提高基于表面肌电信号(sEMG)的手势动作识别准确率,提出一种基于肌电信号组合能量特征的手势识别方法。首先,计算s EMG信号和其高阶差分信号的能量谱;然后,提取基于能量谱的组合特征;最后,用主成分分析(PCA)算法对多组能量特征维度约简,线性判决分析(LDA)分类器识别手势动作。利用肌电仪采集8组手势动作进行识别,基于组合能量特征的肌电信号手势识别方法对于手势动作识别的准确率可达97. 5%,比基于典型特征提取算法手势动作识别准确率更高;利用UCI数据库中的肌电信号进行实验,手势识别准确率可达94. 5%。实验表明:组合能量特征提取算法对不同的数据库具有普适性,所提取肌电信号组合能量特征能使不同手势动作的差异性更明显,整个手势识别方法准确率更高。; 宋佳强裴晓敏赵强刘洪海; 关键词：表面肌电特征提取手势识别降维

基于视觉显著性特征的乳腺肿块检测方法被引量：3: 2017年; 提出基于视觉显著性特征的乳腺钼靶X射线肿块检测方法:首先从局部显著性、全局显著性和稀少性三方面计算显著图,利用显著图加权增强目标;然后根据前景目标数迭代确定分割阈值对加权后图像阈值分割;最后将分割后的前景区域视为疑似肿块区域,利用融合显著性特征及基于中心-轮廓距离的肿块形态特征识别肿块。本文利用MIAS数据库中多幅的乳腺X线图像进行实验验证,结果表明,本文提出的方法能够准确地分割肿块区域,肿块识别准确性较高。; 裴晓敏季久玉刘文进; 关键词：乳腺癌肿块视觉显著性

基于MEMD和TK能量算子的肌电信号手势识别被引量：7: 2021年; 为提高肌电信号手势识别的准确率,提出基于时频域分析的肌电信号特征提取方法。该方法利用无线肌电信号采集装置获得肌电信号,采用基于多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition, MEMD)和TK(Teager-Kaiser)能量算子的肌电信号特征提取方法,利用多维尺度分析(multi-dimensional scaling, MDS)对多通道特征降维,采用线性判别分类器(linear discriminant analysis, LDA)对手势特征分类识别。将该算法应用于UCI数据库,手势识别准确率达98.96%,应用于自主采集数据库准确率达99.37%,同时F1 score具有明显提升。实验结果表明,与典型方法相比,所提出的肌电信号特征提取方法对手势识别的准确率更高。; 裴晓敏宋佳强曹江涛刘洪海; 关键词：表面肌电信号多维尺度分析

超声波避障小车设计被引量：2: 2014年; 设计了一款基于AT89C51的智能避障小车,超声波传感器检测小车与障碍物之间的距离,单片机对障碍物位置信息进行判断,根据预先设置的规则及障碍物当前位置信息输出PWM波控制电机转弯、调速完成避障。仿真实验证明系统可实现精确测距和避障功能。; 付志强裴晓敏; 关键词：单片机超声波 PWM

超像素级联SVM分类视盘分割算法被引量：1: 2023年; 视盘和视杯的精确分割是青光眼计算机辅助诊断的关键,考虑视盘的解剖学特征,提出基于超像素和级联SVM分类实现视盘的精确分割。首先对眼底图像超像素分割,基于视盘的解剖学结构特征,提取超像素的灰度、纹理、几何、位置分布等特征;然后采用基于SVM的监督聚类方法分类超像素区域,两级级联SVM分类器在分类过程中修正超像素位置信息,提升分割精度;最后基于Snake模型修复局部轮廓。在DRIONS和REFUGE数据库视盘分割精度分别为99.87%和99.52%,精度、灵敏度、特异性、AOL和DICE系数均高于该领域典型算法,实验证明所提方法能够精确分割视盘区域,且具有较强的鲁棒性;在青光眼诊断中具有一定的应用价值。; 陈瑞裴晓敏柳强; 关键词：青光眼鲁棒性

基于ZigBee技术的高校图书馆座位管理系统设计被引量：14: 2019年; 为提高学校图书馆座位利用率,合理分配座位资源,设计了一套基于ZigBee技术的图书馆座位管理系统。该系统以ZigBee为基础、无线网络为媒介,由无线压力和温度传感器感知座位使用情况,利用无线网络将数据发送到网关,用户可以通过访问网关或者查看图书馆大屏幕了解座位空闲信息。系统智能检测座位占用,通过增加节点,即可快速、灵活地组成无线传感器网络,覆盖整个图书馆座位。实验表明,整个网络性能稳定,可靠性强,系统可以准确显示图书馆座位占用情况。; 刘睿裴晓敏孔杰; 关键词：信号与信息处理 ZIGBEE技术无线网络

多通道时空融合网络双人交互行为识别被引量：7: 2020年; 提出一种基于多通道时空融合网络的双人交互行为识别方法,对双人骨架序列行为进行识别。首先,采用视角不变性特征提取方法提取双人骨架特征,然后,设计两层级联的时空融合网络模型,第一层基于一维卷积神经网络(1DCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)学习空间特征,第二层基于长短时记忆网络(LSTM)学习时间特征,得到双人骨架的时空融合特征。最后,采用多通道时空融合网络分别学习多组双人骨架特征得到多通道融合特征,利用融合特征识别交互行为,各通道之间权值共享。将文中算法应用于NTU-RGBD人体交互行为骨架库,双人交叉对象实验准确率可达96.42%,交叉视角实验准确率可达97.46%。文中方法与该领域的典型方法相比,在双人交互行为识别中表现出更好的性能。; 裴晓敏范慧杰唐延东; 关键词：卷积神经网络多通道

超像素优化Snake模型的乳腺X线图像胸肌分割被引量：3: 2015年; 提出基于超像素优化Snake模型的乳腺X线图像胸肌分割方法。首先采用融合灰度和纹理特征的超像素分割算法将图像分割为多个具有准确边界、同质的超像素区域;再根据胸肌的解剖学特征和灰度特征将超像素分类,识别胸肌区域,完成胸肌的粗分割;最后使用超像素分类结果优化Snake模型初始轮廓,通过Snake模型演化实现胸肌的细分割。实验结果表明,本文方法对不同大小、形状和亮度的胸肌能够准确地逼近到目标边界,并具有较强的抗噪性和鲁棒性;与其他胸肌分割算法相比,本文算法准确性较高,稳定性较好。; 裴晓敏李文娜; 关键词：乳腺X线图像胸肌 SNAKE

时空特征融合深度学习网络人体行为识别方法被引量：16: 2018年; 基于自然场景图像的人体行为识别方法中遮挡、背景干扰、光照不均匀等因素影响识别结果,利用人体三维骨架序列的行为识别方法可以克服上述缺点。首先,考虑人体行为的时空特性,提出一种时空特征融合深度学习网络人体骨架行为识别方法;其次,根据骨架几何特征建立视角不变性特征表示,CNN(Convolutional Neural Network)网络学习骨架的局部空域特征,作用于空域的LSTM(Long Short Term Memory)网络学习骨架空域节点之间的相关性特征,作用于时域的LSTM网络学习骨架序列时空关联性特征;最后,利用NTU RGB+D数据库验证文中算法。实验结果表明:算法识别精度有所提高,对于多视角骨架具有较强的鲁棒性。; 裴晓敏范慧杰范慧杰

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