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扩展的Chan-Vese模型在噪声图像分割中的应用被引量：2: 2011年; 针对带噪声图像分割结果不理想的现象,提出一种对带不同类型噪声的图像都能进行有效分割的变分模型。首先扩展了Chan-Vese(CV)模型的能量泛函,然后在数值求解过程中,引入一个辅助变量与水平集方法相结合,采用高效和无条件稳定的MOS算法,提高精度和计算效率。对带一定强度噪声的图像进行地分割实验,并与CV变分模型的分割结果进行比较。结果表明,该新变分模型较好地克服了噪声干扰的影响,对带噪图像的分割是有效的,迭代次数少,速度快且提高了目标分割的准确性。; 罗志宏冯国灿杨关; 关键词：带噪图像图像分割

基于Gabor小波和局部二值模式的步态识别被引量：4: 2014年; 利用步态对个人身份进行识别已经受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,Gabor小波能提取不同方向、不同尺度空间频率特征,因此,首先利用Gabor小波提取步态能量图不同方向、不同尺度的信息,得到其幅值谱图,再利用LBP来提取Gabor幅值谱图的局部信息,相对于LBP直接作用于步态能量图,能提取步态能量图更多方向、更多尺度的局部特征。最后,利用具有良好降维和辨识能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对提取的LBP特征进行维数约减和特征选择,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。该算法在中科院自动化所的CASIA数据库上面进行试验取得了较高的正确识别率。还针对步态识别中的小样本问题提出了一种样本扩充方法,解决了步态识别中的小样本问题,并提高了算法的识别率。; 刘志勇杨关冯国灿; 关键词：步态能量图 GABOR小波局部二值模式维数约减步态识别

研究生创新能力提升策略研究与实践——以人工智能方向为例被引量：2: 2021年; 人工智能技术的快速发展对社会产生了广泛而深刻的影响,其核心支撑就是专业人才。针对研究生教育中存在的问题,从研究生培养规律的探索出发,树立了新的人工智能方向研究生教育理念,创新优化了研究生培养体系。将新的培养模式运用于实际教学,强化学科交叉和产学研融合,有效提升了人工智能方向研究生的科研创新能力,促进了高校人工智能学科的建设,从而更好地为河南省社会与经济发展提供智力支持和技术支撑。; 杨关蔡哲吴婷刘小明崔岩单芳芳崔卫丽; 关键词：研究生培养人工智能

纹理分析中的图模型被引量：12: 2011年; 纹理作为一种重要的视觉特征,广泛应用于图像分析。高斯图模型(GGM)可以很好地描述有交互作用的高维数据,因此可用来建立图像纹理模型。根据纹理特征的局部马尔可夫性和高斯变量的条件回归之间的关系,将复杂的模型选择转变为较简单的变量选择,应用惩罚正则化技巧同步选择邻域和估计参数。提取基于图模型的纹理特征分析纹理,实验显示了很好的效果。因此,利用高斯图模型来构建纹理模型有很好的发展前景。; 杨关冯国灿陈伟福邹小林; 关键词：纹理合成纹理分类纹理分割

制备发帘的装置: 本发明公开了一种制备发帘的装置，包括工作台，所述工作台的一侧设有喂纱系统，其另一侧设有织造系统；喂纱系统包括放置发丝筒子纱的纱架和将发丝引入织造系统的喂纱器，所述织造系统为至少两组，沿着发帘运动的方向，每组织造系统依次包...; 张迎晨杨关吴红艳肖俊; 文献传递

火车车皮余煤自动清扫机: 本发明公开了火车车皮余煤自动清扫机，包括龙门、滑动杆、控制机箱、扫吸小车和集尘箱，所述龙门设置有两个，两个所述龙门的内侧上端滑动连接有滑动杆，所述滑动杆的下端滑动连接有滑动块，所述滑动块的下端固定连接有控制机箱，所述控制...; 底恒杨要科杨关强赞霞王瑷珲赵一丁刘伎昭张西广杜献峰丁力

基于概率图模型的图像纹理模型被引量：1: 2011年; 纹理作为一种视觉特征,它广泛应用于图像分析。概率图模型由于其自身特点可以很好地描述纹理。高斯图模型结构可根据局部马尔科夫性和高斯变量的条件回归之间的关系来学习。高斯图模型可用一个邻域系统、一个参数集和一个噪声序列表示。利用惩罚正则化方法,可以选择高斯图模型的邻域并估计参数,然后提取纹理特征进行纹理合成和分类。实验结果显示基于高斯图模型的纹理特征更加有效。; 杨关冯国灿陈伟福罗志宏; 关键词：纹理合成纹理分类

一种基于因果关系表示增强的跨领域命名实体的方法: 本发明公开了一种基于因果关系表示增强的跨领域命名实体的方法，首先将源域的语义特征与目标域的语义特征进行融合，生成一种增强的上下文语义特征表示。然后，通过结构因果模型捕捉增强后的特征变量与标签之间的因果关系，以便更好地理解...; 刘小明杨凯曹梦远许进忠杨关杨华

基于肤色、脸部特征及分类的彩色人脸检测: 人脸检测是计算机视觉和模式识别研究中非常活跃的一个课题。肤色是人脸的一个重要特征。由于肤色具有很好的聚类性质，并且C-均值方法是一种很重要的动态聚类算法。因此，在合适的颜色空间里，我们使用C-均值方法对彩色图像进行分类。...; 杨关; 关键词：人脸检测; 文献传递

多层结构化语义知识增强的跨领域命名实体识别: 2023年; 跨域命名实体识别旨在缓解目标领域标注数据不足的问题.现有方法通常利用特征表示或者模型参数的共享来实现实体识别能力的跨领域迁移,但对文本序列中结构化知识的充分利用仍有所欠缺.基于此,提出了基于多层结构化语义知识增强的跨领域命名实体识别(multi-level structured semantic knowledge enhanced cross-domain named entity recognition,MSKE-CDNER)模型,即通过在多个层级实现对源领域和目标领域文本各自蕴含的结构化表示的对齐来促进实体识别能力跨领域迁移.首先,MSKE-CDNER利用结构特征表示层从不同领域中获取文本的结构化语义知识表示;然后,将获得的结构化语义知识表示通过潜层对齐模块在对应的层级进行结构化对齐,获取结构化的跨领域不变知识,从而提高模型对文本结构化知识的利用;此外,将域不变知识与特定域知识融合,进一步增强模型的泛化能力;最后,分别在5个英文数据集和特定的跨域命名实体识别数据集上进行实验.结果显示,对比当前跨域模型,MSKE-CDNER的平均性能提高了0.43%和1.47%,表明利用特征表示中的结构化知识可以有效提高目标领域的实体识别能力.; 张文韩刘小明杨关杨关; 关键词：结构化知识

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杨关