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田涛

作品数：6 被引量：14H指数：2
供职机构：北京师范大学教育信息技术协同创新中心更多>>
发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金山西省科技攻关计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 3篇图像
  • 1篇代数
  • 1篇信号
  • 1篇信噪比
  • 1篇张量分解
  • 1篇直方图
  • 1篇置乱
  • 1篇视频
  • 1篇视频检索
  • 1篇图像分割
  • 1篇图像加密
  • 1篇图像压缩
  • 1篇图像置乱
  • 1篇图像自动分割
  • 1篇情感
  • 1篇重构信号
  • 1篇文本分类
  • 1篇面部表情识别
  • 1篇近无损压缩
  • 1篇矩阵

机构

  • 6篇北京师范大学
  • 6篇山西大学
  • 3篇北京航空航天...

作者

  • 6篇李雪梅
  • 6篇赵丽
  • 6篇齐兴斌
  • 6篇田涛

传媒

  • 2篇电视技术
  • 2篇计算机应用研...
  • 2篇激光杂志

年份

  • 4篇2015
  • 2篇2014
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
基于矩阵/张量分解优化NLC算法的MC-EEG压缩
2014年
针对脑电图压缩效率问题,本文提出一种新的基于矩阵/张量分解的近无损多通道脑电图压缩算法。通过矩阵/张量分解模型对MC-EEG多路形式进行有效地相关分析,从而提出基于"有损编码加上残余编码"组成的矩阵/张量的压缩算法,对有损编码器编码分解后的残余部分进行算术编码,有效地保证了原始信号和重构信号之间的最大绝对误差。在三个不同的头皮脑电图数据集和颅内脑电图数据集上的实验验证了本文算法的有效性,实验结果表明,在同样的压缩比下,该算法比基于小波体积脑电压缩算法平均误差低了近五倍。
齐兴斌赵丽李雪梅田涛
关键词：重构信号
基于绝对矩块截断编码融合Clifford代数的图像压缩
2015年
针对现有的图像压缩方法很难兼顾压缩效率和压缩后图像质量的问题,提出了一种基于绝对矩块截断编码和Clifford代数的融合方法。首先,将原始图像分为若干大小相等且互不重叠的局部小块;然后,利用绝对矩块截断编码保留每个子块的第一和第二矩;最后,利用Clifford代数将图像矩阵表示为最大完全平方和,并利用解码器重构图像。压缩实验结果表明,该方法的峰值信噪比可接近100 d B,结构相似度接近1,相比其他几种较新的方法,该方法取得了更好的压缩图像质量,并且降低了压缩耗时。
赵丽齐兴斌李雪梅田涛
关键词：图像压缩CLIFFORD代数峰值信噪比
视频检索中基于GMM聚类的无监督情感场景检测
2015年
为了高效地从视频中检索出激动人心的场面,提出了一种基于高斯混合模型的无监督情感场景检测方法。首先,从面部选取42个特征点,并定义10种面部特征;然后,利用高斯混合模型将视频的帧划分为多个聚类;最后,利用每一帧的面部表情分类结果将情感场景划分为单个聚类,并通过场景集成和删除完成检测。在生活记录视频和MMI人脸表情数据库上的实验结果表明,该方法的检测率、分类率分别高达98%,95%,检测5分钟左右的情感场景视频仅需0.138 s,性能优于几种较为先进的检测方法。
齐兴斌赵丽李雪梅田涛
关键词：视频检索面部表情识别高斯混合模型
基于PTM潜在Dirichlet分配的少量标记样本文本分类被引量：2
2015年
针对现实文本分类环境下通常仅有少量标记样本而影响分类精度的问题,提出了一种基于概率主题模型潜在Dirichlet分配的分类算法。借助标准词频逆文档频率函数将每个文档表示成术语权重向量;利用概率主题模型预处理以简化文档,并从文档中提取术语;再利用潜在Dirichlet分配模型进行关系学习,构建基于图的分类器完成分类。在公开的Reuters-21578资源库上的分类实验评估了该方法的有效性,相比分类效果较好的支持向量机,该方法在大部分情况下能够取得更高的分类精度。
赵丽齐兴斌李雪梅田涛
关键词：文本分类
基于图像置乱技术融合FRFT的光学图像加密被引量：4
2014年
针对二维图像加密系统的安全性问题,本文提出一种融合分数傅里叶变换和图像置换技术的光学图像加密方案。首先,使用jigsaw变换算法将原始图像分解成若干子图,并随机平移子图;然后,利用Arnold变换对图像像素进行置乱;最后,采用分数傅里叶变换加密置乱图像,并迭代重复这些过程。将jigsaw排列指标、Arnold频率和分数傅里叶阶等参数组成一个密钥空间,通过仿真实验在光学实现方面评估算法性能。实验结果表明,本文提出的方案具有很好的灵活性和鲁棒性。
赵丽齐兴斌李雪梅田涛
关键词：光学图像加密分数傅里叶变换图像置乱ARNOLD变换
基于直方图梯度计算的T2加权脑部MR图像自动分割被引量：8
2015年
针对脑部核磁共振图像分割问题,提出了一种直方图梯度计算方法。首先,对MR图像的直方图进行平滑处理,从而去除三个体素中出现的最低灰度级;然后,在预处理后的直方图上计算梯度;最后,计算对象数和其所在位置的梯度,并对图像进行自动分割。基于直方图处理进行梯度计算,大大降低了计算复杂度。在T2加权脑部MR图像上的实验结果表明,该方法可以有效地从二维和三维图像中提取出主要脑部区域,并在临床环境中获得的人类脑部MR图像上成功实施,分割效果优于其他几种现有分割算法。
齐兴斌赵丽李雪梅田涛
关键词：直方图磁共振图像图像分割T2加权
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