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袁玉龙

作品数：2 被引量：9H指数：2
供职机构：江苏科技大学计算机科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金中国博士后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电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇动目标
  • 1篇动目标检测
  • 1篇学习机
  • 1篇学习算法
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群优化
  • 1篇运动目标检测
  • 1篇视频
  • 1篇特征提取
  • 1篇目标检测
  • 1篇极限学习机

机构

  • 2篇江苏科技大学

作者

  • 2篇袁玉龙
  • 1篇于化龙
  • 1篇祁云嵩
  • 1篇杨菊
  • 1篇胡兴旺

传媒

  • 1篇计算机科学
  • 1篇电子设计工程

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于多特征的视频中单人行为识别被引量：3
2015年
基于视频流的运动人体行为识别是一项既具有挑战性同时又非常具有广阔应用前景的研究课题.行为识别是基于人体目标识别和人体跟踪更高级的计算机视觉部分,研究出一种健壮的行为识别算法具有重要的理论意义和广泛的应用前景。利用在视频的基础上提取出位置分布图、大小分布图等一系列的属性将人的行为进行分类。采用基于帧间差分和改进混合高斯模型的运动人体分割算法,解决了复杂背景下的运动目标检测问题。实验数据对提出的新的行为描述方法进行了各种指标的讨论,验证了本文提出的算法的合理性与高效性。
胡兴旺祁云嵩袁玉龙
关键词：特征提取运动目标检测
基于蚁群优化的极限学习机选择性集成学习算法被引量：6
2016年
针对现有极限学习机集成学习算法分类精度低、泛化能力差等缺点,提出了一种基于蚁群优化思想的极限学习机选择性集成学习算法。该算法首先通过随机分配隐层输入权重和偏置的方法生成大量差异的极限学习机分类器,然后利用一个二叉蚁群优化搜索算法迭代地搜寻最优分类器组合,最终使用该组合分类测试样本。通过12个标准数据集对该算法进行了测试,该算法在9个数据集上获得了最优结果,在另3个数据集上获得了次优结果。采用该算法可显著提高分类精度与泛化性能。
杨菊袁玉龙于化龙
关键词：极限学习机蚁群优化
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