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钟锐: 作品数：58 被引量：50H指数：3; 供职机构：赣南师范大学数学与计算机科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目湖北省科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信航空宇航科学技术更多>>

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分层蒸馏解耦网络的低分辨率人脸识别算法: 2025年; 低分辨率人脸图像中大量面部细节特征丢失,使得目前许多具有较好性能的经典人脸识别模型的识别率急剧降低。针对该问题,提出了一种分层蒸馏解耦网络(hierarchical knowledge distillation decoupling,HKDD)。首先,为了提升学生网络对低分辨率样本的特征描述能力,在教师网络与学生网络的卷积层之间进行分层特征蒸馏,使学生网络各中间层所提取的低分辨率人脸特征尽可能接近教师网络中间层所提取的高分辨率人脸特征,从而将教师网络各中间层强大的特征描述能力蒸馏至学生网络。随后,在教师网络与学生网络的softmax层之间进行解耦蒸馏,把softmax层的蒸馏损失解耦为目标类蒸馏损失和非目标类蒸馏损失,以发挥出被抑制的非目标类蒸馏损失对学生网络训练的指导作用,使学生网络在教师网络指导下学习到通用性面部特征的分类能力,从而确保学生网络能够在非限制性应用场景中具有较强的分类能力。最后,在TinyFace和QMUL-SurvFace等多个低分辨率人脸数据集中进行了效果验证,HKDD网络的识别率与实时性都优于其他代表性的低分辨率人脸识别模型,实验结果验证了该模型在低分辨率人脸识别任务中的有效性。; 钟锐宋亚锋周晓康

一种基于在线学习机制的轮式机器人自适应导航方法: 本发明涉及一种基于在线学习机制的轮式机器人自适应导航方法。首先控制轮式机器人对指定的路径进行学习，通过SICK激光测距仪来获取周围环境与轮式机器人之间的精确距离信息，采用增量分层判别回归算法IHDR将距离信息与运动控制信...; 吴怀宇张德龙李威凌陈洋钟锐; 文献传递

一种能耗约束下的多无人机任务分配方法: 本发明涉及能耗约束下的多无人机任务分配方法，无人机编队由两架任务机和一架服务机构成，上位机采用改进的遗传算法将各任务点分配给各任务机，并引入三交换交叉算子，使得到的无人机编队航路最小，且各个任务机的航路尽量均衡；同时,考...; 吴怀宇鲍逸群陈洋陈鹏震钟锐; 文献传递

基于IHDR自主学习框架的轮式移动机器人导航方法: 本发明涉及一种基于IHDR自主学习框架的轮式移动机器人导航方法。包括以下步骤：首先指导机器人移动，在此过程中机器人通过kinect传感器和手柄控制量实时采集当前时刻的图像信息和速度值；然后利用IHDR算法建立一种图像输入...; 吴怀宇李威凌钟锐陈洋张琴丽牛洪芳; 文献传递

一种基于遗传算法的移动机械臂轨迹规划优化方法: 本发明涉及一种基于遗传算法的移动机械臂轨迹规划优化方法。其技术方案是：先建立多自由度移动机械臂的正运动学模型和逆运动学模型；再采用四次多项式数学模型和五次多项式数学模型的组合曲线拟合关节轨迹，根据其线性约束方程得到对应数...; 吴怀宇韩涛陈雪锋吴若鸿钟锐张志芬罗欢; 文献传递

基于双通道多分支融合特征蒸馏的低分辨率人脸识别方法: 本发明提供了基于双通道多分支融合特征蒸馏的低分辨率人脸识别方法，采用双通道网络同时提取面部高低分辨率图像的局部和全局的融合特征，并使用特征蒸馏的方法，从复杂的高识别率的人脸识别模型中筛选出具有代表性的同类融合特征，利用该...; 钟锐王晨汪廷华宋亚锋

基于样本均衡蒸馏的少样本人脸识别方法被引量：1: 2024年; 为解决实际应用场景中人脸识别模型复杂度高和训练样本数量不足的问题,提出一种基于样本均衡蒸馏(sample balance distillation,SBD)的轻量高效人脸识别方法。通过构造样本均衡Focalloss损失函数解决训练样本数量不足的问题,该损失函数能够在模型训练过程中增加稀少样本的权重,使模型能够对稀少样本进行准确分类,将蒸馏损失函数与样本均衡Focalloss损失函数进行加权融合,将教师网络强大的特征表达能力迁移至学生网络中,达到提高模型训练效率和分类精度的目标。为验证模型有效性,在多个样本数量分布不均衡数据集中进行大量实验,其结果表明,所提模型的训练时间和识别效率得到了显著提高,具有较高识别率。; 钟锐王晨宋亚锋廖华江; 关键词：人脸识别

一种基于深度图像和方位角的门开度判断方法: 本发明公开了一种基于深度图像和方位角的门开度判断方法。本方法采用非接触式测量，通过对门把手进行陆标标定的前提下，在Kinect获取的RGB图像中对门把手进行定位，同时在深度图像中获取该定位位置右上方的深度图像数据，最后根...; 吴怀宇吴若鸿钟锐陈洋; 文献传递

部分卷积耦合双通道网络的低分辨率人脸识别: 2021年; 在实际应用场景中所采集的人脸图像通常分辨率都很低,导致许多经典的人脸识别算法无法对低分辨率人脸进行准确识别.针对该问题,本文提出了一种部分卷积耦合的双通道网络,该网络中将高分辨率(High Resolution,HR)通道和低分辨率(Low Resolution,LR)通道中的卷积核进行部分耦合,使得LR通道能够从耦合的卷积核中学习到HR通道中的高分辨率参数,从而达到提高LR通道对LR样本的特征提取能力.为进一步提高样本分类的准确率,在双通道网络末端引入一个空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling,SPP),使用SPP层能够将HR样本与LR样本投影到一个共同的特征空间中.最后使用LFW人脸库对算法的有效性进行测试,实验结果表明,本文所提算法能够对LR人脸图像进行准确识别.; 钟锐王晨李啸海邹健赵师伟; 关键词：双通道

一种基于聚类与关联规则算法的DDoS攻击检测模型: 2009年; 分布式拒绝服务(Distribute Denial of Service)攻击是当前主要的网络安全威胁之一.本文分析了DDoS攻击的本质特征,提出了一种基于数据挖掘算法的DDoS攻击检测模型.该模型使用聚类算法与关联规则对网络流量与网络数据包连接状态分别建立特征模型,并确定DDoS攻击的检测阈值.实验表明,该检测模型能够实时有效的检测DDoS攻击.; 钟锐; 关键词：分布式拒绝服务攻击聚类算法关联规则