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王茜

作品数:6 被引量:8H指数:2
供职机构:上海市公安局更多>>
相关领域:自动化与计算机技术政治法律更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇专利
  • 1篇科技成果

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇政治法律

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇图像
  • 2篇排序
  • 1篇动车
  • 1篇度距离
  • 1篇信息采集
  • 1篇信息采集系统
  • 1篇一对一
  • 1篇语义
  • 1篇语义属性
  • 1篇侦查
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸图像
  • 1篇人体生物
  • 1篇人像
  • 1篇视频侦查
  • 1篇图像处理
  • 1篇图像处理方法
  • 1篇图像分类

机构

  • 6篇上海市公安局
  • 2篇上海大学
  • 1篇宁波市公安局
  • 1篇浙江警察学院
  • 1篇银河水滴科技...
  • 1篇国网上海市电...

作者

  • 6篇王茜
  • 2篇陈一民
  • 1篇赵勇
  • 1篇丁友东
  • 1篇蔡竞
  • 1篇陈军
  • 1篇唐毅
  • 1篇薛春林
  • 1篇王伟兵

传媒

  • 2篇计算机应用与...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇中国人民公安...

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2021
  • 2篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2014
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于显著性语义属性的交互式非标人像检索方法
2021年
针对现有各类非标人像检索存在的问题,进行深入、系统的分析研究,提出一种基于显著性语义属性的交互式非标人像检索方法。通过多标签分类神经网络,生成基于公安行业语义属性的人像表示集;根据人工定义的显著性属性,通过改进的融合相似度距离函数计算方法和快速缩小检索范围的分库权值排序策略实现快速收敛。所提方法通过层进式的交互检索方案成功实施。实验结果表明,在专业用户的操作下,该算法与同类算法相比,将平均检索次数降低到了11.3次,且在查准率、召回率、F1值上均达到了同类算法最优值,很好地解决各类非标人像的检索问题。
王茜陈欣如
基于改进卷积神经网络的机动车图像分类算法被引量:3
2018年
针对大型数据库的精细化车型分类应用较少、预处理复杂,且识别率不高等情况,提出基于改进卷积神经网络的机动车图像分类算法。算法构建了较之Googlenet V3层级更为简单的神经网络模型;基于该CNN网络,增加了基于样本质心距离的正样本保留方案,在缓解样本不均衡的同时,通过巩固类内边界增强了数据可分性;在网络的全连接层采用了基于神经元重要性分值的dropout方法,在去除无效神经元的同时,提升网络的识别效果。实验结果表明,该算法能更为有效地提取图像特征,较之Googlenet V3算法收敛快,训练耗时短,识别率更高,解决实际问题的能力更强。
王茜王茜陈一民
关键词:图像分类卷积神经网络DROPOUT
图像处理方法及装置
一种图像处理方法及装置,所述方法包括:获取待处理图像;检测所述待处理图像中是否存在人脸图像;当存在人脸图像时,确定所述人脸图像所处区域;根据预设的裁剪信息及所述人脸图像所处区域,确定裁剪区域;对所述裁剪区域内的图像进行裁...
王茜余铭华刘海波
文献传递
复杂环境中基于视觉词袋模型的车辆再识别算法被引量:4
2018年
根据公共安全部门在复杂环境中搜索出特定目标的迫切需求,将目标再识别(re-ID)技术应用到车辆识别领域,提出了一种基于视觉词袋(Bo VW)模型的车辆再识别解决方案。首先,为解决复杂环境中遮挡、目标物位姿变化、目标物在图片中的大小位置存在差异等问题,提取出可基于不同尺度、不同位姿的改进基于部件的一对一局部特征(POOF);其次,通过基于欧氏距离的聚类算法获取视觉词袋中的词汇集合;接着,将训练和测试集中的每张图像或目标转换为词袋中的词汇表述集;最后,利用基于改进保持直接简单原则的度量方法(KISSME)上的再排序方法分离出类间距离和类内距离,通过最近邻方法(KNN)获得识别结果。实验结果显示,在基础特征构建环节上该算法比冒泡银行算法(BB)识别率提升了3.85个百分点;其基于KISSME距离度量的改进再排序算法比贝叶斯再访问算法提升了3.14个百分点。最后,算法对目标位姿变化和局部遮挡具有的适应性和整体时效指标,进一步验证了其可适应于复杂环境应用的特色和优越性。
王茜王茜陈一民
人体生物信息采集系统
赵勇柏书华王茜王伟兵陈军唐毅薛春林
人体生物信息采集系统是一套可以准确、高效、标准、客观地采集人体生物信息的集成平台.该系统集成了二代身份证阅读器、数码相机、体重足长测量仪、指(掌)纹采集仪、DNA条形码扫描枪、手机SIM卡读卡器、足痕仪、麦克风等设备.借...
关键词:
关键词:服务器
面向公共安全的步态识别技术研究被引量:1
2023年
步态识别技术是继人脸识别之后的又一具有实战应用价值的新型生物特征识别技术。技术层面,通过设计深度学习算法模型,步态识别技术提取的是视频中连续多帧的人体全身动态和静态特征,形成步态序列加以识别。步态识别适合远距离、大范围、跨角度监控场景下的目标识别追踪,相较于人脸识别,步态识别不受局部遮挡(如口罩、墨镜、围巾、帽子等)因素的影响,可以实现抗伪装识别。应用层面,步态识别技术可以利用已建前端摄像机,无需像人脸识别一样部署专门抓拍设备,因此能更广泛地激活海量视频数据,特别是在面向公共安全的场景需求中发挥重要的作用。通过搭建步态应用系统,实战化测试步态识别技术在特定区域中特定对象的轨迹刻画和快速检索效果,结果表明步态识别技术可以实现高效的目标检索,为公共安全领域的需求提供强有力的技术支撑。
王茜蔡竞郭柏冬黄永祯曹春水王东
关键词:步态识别视频侦查公共安全
共1页<1>
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