袁晓龙
- 作品数：4 被引量：36H指数：3
- 供职机构：南京工业大学自动化与电气工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人培养对象资助项目国家自然科学基金江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 脑功能网络的fMRI特征提取及脑部疾病机器识别被引量：4
- 2015年
- 脑部疾病的机器识别是医学图像领域研究的热点。传统的功能磁共振图像研究方法大多只针对部分脑区。考虑到脑功能网络具有全局性的特征,利用静息态功能磁共振图像数据,在全脑范围内使用极大重叠离散小波变换,分别构建加权和无权脑功能网络,运用复杂网络理论对网络结构进行分析研究,提取网络聚集系数作为分类识别的特征分量。将该文方法用于对精神分裂症患者的识别,由识别率、灵敏度、特异度表明,该方法能够提高识别效果,且具有普遍适应性,能推广到其他脑部疾病的机器识别应用中。
- 黄嘉爽梅雪袁晓龙李振华
- 关键词：精神分裂症复杂网络理论特征提取脑部疾病
- 基于随机森林算法的特征选择及在fMRI数据中的应用被引量：4
- 2014年
- fMRI数据是典型的高维小样本数据,如何从高维数据中提取和选择重要的特征是正确分类识别的关键.结合fMRI数据自身特点,提出了一种应用随机森林算法进行特征选择的方法,以随机森林分类精度为准则函数对特征进行重要性度量的方式实现特征选择.将本方法应用于健康者和精神分裂症患者的识别中,通过计算每个特征对分类的贡献度,优选出贡献度大的特征用于分类识别,同时根据重要特征的序号定位到相应脑区,给临床诊断提供客观参照.实验结果表明,该方法具有较好的效果.
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- 关键词：特征提取与选择
- 复杂情况下的多目标跟踪统计技术被引量：1
- 2013年
- 根据基于视频监控客流量统计的应用要求,得到了一种改进的背景检测和跟踪计数方法,实现了多人准确跟踪计数。传统的高斯背景建模是对一帧图像的每个像素点进行更新且分配固定的高斯分布个数,使得资源消耗量增大;这里通过先判断待更新区域,然后对更新区域采用动态调节高斯分布的方法对像素点进行更新,同时考虑到均值与方差的特点,分别设置了各自的更新速率。跟踪部分利用连通域分析创建人体结点并得到目标的形心,采用向前优先搜索像素点的原则搜索下一帧图像的所有像素点,通过搜索到的像素点来确定目标的新中心位置,再根据目标中心与计数线的关系进行计数。实验证明该算法简单可行,实现了多目标的准确跟踪,统计数据具有较高的正确率。
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- 关键词：视频监控混合高斯模型多目标跟踪
- 基于改进的限制对比度自适应直方图的视频快速去雾算法被引量：27
- 2015年
- 针对雾天视频图像对比度低、可视性急剧下降的特点,提出一种改进的限制对比度自适应直方图均衡化的视频实时去雾方法。将图像从RGB空间变换到HIS空间,根据模块之间的相似性进行自适应更新,提高图像中心的像素值权重。使用预定义的阈值裁剪直方图,限制噪声的放大和局部对比度的过增强,确保对视频图像处理的快速性。与传统方法进行比较,多组实验结果表明,该方法在信息熵、平均梯度、方差等指标上具有明显的优越性,可以有效去除朦胧,增强雾天图像的层次感;计算复杂度低,可以满足实时性应用的要求。
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- 关键词：自适应更新实时性
