杨赛
- 作品数：21 被引量：104H指数：6
- 供职机构：南通大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省教育厅自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信化学工程文化科学更多>>
- 基于GUI的信号与系统卷积实验设计被引量：1
- 2020年
- 针对电气信息类专业基础课《信号与系统》教学中存在的学时少、理论复杂、学生难理解等问题,设计基于Matlab GUI的卷积部分课堂辅助实验。该GUI界面操作简单,形象直观的展示了离散信号和连续信号求卷积的实例。不同采样间隔的连续信号卷积结果对比,进一步加深了同学们对连续信号求卷积理论的理解。实践表明,结合该辅助实验提升教学效果和学生学习的效率。此外,该设计具有推广性,可作为其他教学辅助实验设计的参考。
- 商亮亮李俊红邱爱兵刘羡飞杨赛
- 本科“模式识别”课程教学改革探讨
- 2018年
- 模式识别作为自动化、计算机科学与技术、电子信息等相关专业本科生的选修课,面临教学内容非常多而且课时较少的问题。为此,本文从教学内容、教学方法和手段、实践环节方面探讨对该课程的教学改革,这些措施对于提高学生的主动性和实践能力取得了良好的效果。
- 杨赛
- 关键词：模式识别教学改革教学内容实践教学
- 基于视频的行人再识别被引量：4
- 2019年
- 行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。
- 胡彬杨铖邵叶秦杨赛
- 基于词袋模型的图像特征表示方法及其应用研究
- 图像特征表示是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要研究内容，特征表示方法的优劣直接关系到计算机后续处理视觉信息的性能。词袋模型(Bag-of-Words，BoW)是当前流行的图像特征表示方法，它使用编码方法将局部特征映射...
- 杨赛
- 关键词：人脸识别
- 基于概率隐含语义分析模型的人脸识别算法被引量：3
- 2016年
- 该文提出一种基于概率隐含语义分析(PLSA)的新的人脸识别算法。首先建立人脸图像的词袋模型,然后使用概率隐含语义分析模型得到词袋特征在隐含主题空间中的分布,并将其作为人脸图像的最终语义特征表示,最后采用支持向量机(SVM)对人脸进行识别。Multi-PIE和人脸识别竞赛(FRGC)数据库上的实验结果表明,该文方法的性能优于目前多个人脸识别方法。
- 邹修明孙怀江杨赛
- 关键词：人脸识别
- 基于多源迁移学习的大坝裂缝检测被引量：4
- 2022年
- 针对现有深度学习方法在进行大坝裂缝检测时出现模型过拟合、计算效率低下等问题,文中提出了一种基于多源迁移学习的大坝裂缝检测方法,旨在提高算法准确率的同时,减少模型计算量,加快检测速度。所提方法首先将MobileNet网络和SSD目标检测算法相结合,形成MobileNet-SSD网络,有效减少了模型参数量并减少了计算复杂度;然后利用道路裂缝、墙壁裂缝和桥梁裂缝等多源数据进行训练,并应用迁移学习的思想,将学习到的知识分别迁移到大坝裂缝的检测模型中,以提升模型检测的精确度;最后提出了一种多模型融合方法,将通过迁移学习得到的多个检测结果进行融合,进一步提升了检测结果的重合度。
- 王君锋刘凡杨赛吕坦悦陈峙宇许峰
- 简单背景先验下的显著性目标检测算法被引量：1
- 2020年
- 针对当前算法中采用过强的背景假设和中心偏置会造成错误检测,以及借助机器学习方法会大大增加复杂度的问题,提出使用过分割后的图像4个顶点超像素块作为背景先验信息,将其与改进的高斯模型相融合,然后对其进行空间优化,并使用元胞自动机将多个尺度下的显著结果进行融合。在公开数据库上与多种主流算法进行对比评测中,所提算法表现出明显的优越性。相较于以往算法将图像四周选为背景信息,文中算法所选取的背景信息则更为简单准确,同时也降低了计算复杂度,能够快速准确地提取出显著目标区域。
- 王梓州吴加莹杨赛堵俊
- 关键词：目标检测
- 基于隐含狄利克雷分配模型的图像分类算法被引量：9
- 2012年
- 概率隐含语义分析模型不适用于大规模图像数据集,为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配模型(LDA)的图像分类算法。以BOF特征作为图像内容的初始描述,利用Gibbs抽样算法近似估算LDA模型参数,得到图像的隐含主题分布特征,并采用k近邻算法对图像进行分类。实验结果表明,与基于概率隐含语义分析模型的分类算法相比,该算法的分类性能较优。
- 杨赛赵春霞
- 关键词：K近邻算法图像分类
- 自底向上的显著性目标检测研究综述被引量：12
- 2019年
- 文中对显著性目标检测(Salient Object Detection)领域内的国内外发展现状进行了综述。首先,介绍了显著性目标检测的研究背景和发展历程;然后,根据各个模型所使用特征的不同,分别从手工设计特征和深度学习特征这两个方面对显著性计算进行综述,在论述基于手工设计特征的显著性计算的研究进展时,将其细分为基于对比度先验的显著性计算、基于前景先验的显著性计算以及基于背景先验的显著性计算3个子类,并对每个类别中的若干典型算法的建模思路进行了描述;最后,进行分析与总结,并指出显著性目标检测领域仍需解决的问题及未来的研究方向。
- 吴加莹杨赛堵俊堵俊
- 词袋特征压缩算法比较研究
- 2013年
- 针对目前词袋(BoF)特征压缩算法忽略编码矢量之间空间关系的问题,本文给出了压缩算法与金字塔模型相配合的图像分类步骤。同时以多个公开图像数据集为实验对象,对典型词袋特征压缩算法的性能进行比较性研究报道。实验结果表明,压缩算法对于视觉单词数目以及编码方法具有良好的鲁棒性;其中基于子空间方法的压缩算法在高层图像特征空间中的分类性能最优,在多个图像数据集上的分类性能最优,时间开销最小。
- 杨赛赵春霞
- 关键词：主题模型子空间方法字典学习图像分类
