乔元华
- 作品数：96 被引量：87H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学生物学更多>>
- 一种基于LSTM的脑电信号源定位方法
- 本发明公开一种基于LSTM的脑电信号源定位方法，包括以下步骤：步骤(1)、模拟脑电数据生成；步骤(2)基LSTM的定位模型构建、步骤(3)、模拟脑电数据训练定位模型；步骤(4)、真实脑电数据预处理；步骤(5)、针对真实脑...
- 段立娟徐凡崔嵩乔元华
- 文献传递
- 一种应用于人脸识别的自适应快速无监督特征选择方法
- 本发明涉及一种应用于人脸识别的自适应快速无监督特征选择方法，用于解决高维度人脸图像中往往存在大量无意义和冗余特征导致分析困难的问题。具体方案为首先提出一种自适应快速密度峰值聚类方法对人脸图像特征进行聚类操作，然后定义特征...
- 段立娟解晨瑶张文博乔元华
- 基于判别性区域提取的视频人体动作识别方法被引量：9
- 2017年
- 针对全局特征描述过分依赖精确定位、背景减除和跟踪技术等问题,同时也为了解决视角变化、噪声和遮挡等干扰带来的影响,对基于局部特征描述的视频人体动作识别方法进行了研究,提出了一种基于判别性区域提取的视频人体动作识别方法.首先通过迭代训练和筛选过程对视频的内容进行分析和学习,自动提取视频中有代表性和区分性的判别性区域,然后使用词袋模型对提取到的判别性区域进行统计和描述,最后采用支持向量机方法确定人体运动的类型.在KTH和Youtube数据集上分别对提出的方法进行了论证,结果表明:该方法具有较高的识别准确率,同时对复杂背景等干扰不敏感.
- 段立娟郭亚楠乔元华李凯
- 关键词：人体动作识别支持向量机
- 基于多源显著性和时空榜样适配的弱监督视频目标分割方法
- 本发明公开了一种基于多源显著性和时空榜样适配的弱监督视频目标分割方法，属于特征学习和视频目标分割技术领域。该方法首先提取当前视频帧的空间显著性掩码和时间显著性掩码。训练多源显著融合网络对两者进行融合，得到时空显著掩码。随...
- 段立娟恩擎王文健乔元华
- 一种基于决策树的脑电信号特征选择方法
- 本发明涉及一种基于决策树的脑电信号特征选择方法。首先将采集的多通道脑电信号进行预处理；然后利用主成分分析法对预处理后的脑电信号进行特征提取，得到特征向量；将特征提取后的特征向量输入到决策树中，进行优势特征选择；对决策树选...
- 段立娟葛卉周海燕乔元华马伟苗军
- 文献传递
- 一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法
- 本发明公开了一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法，包括：将输入图像切分成不重叠的图像块，并将每个图像块向量化；为了降低图像中的噪声和冗余信息，对步骤1所得到的所有向量通过PCA主成分分析方法进行降维；对于每个图像块，...
- 段立娟吴春鹏苗军卿来云杨震乔元华
- 文献传递
- 一种基于双通道相位同步特征融合的抑郁症和双相障碍脑网络分析方法
- 本发明公开了一种基于双通道相位同步特征融合的抑郁症和双相障碍脑网络分析方法，使用静息态头皮脑电信号，分别采用基于相位延迟指数、加权相位延迟指数和相位锁值同步性指标来构建相位同步性矩阵并将其融合，从而有效区分抑郁症和双相障...
- 段立娟刘红丽乔元华
- 一种语言模型驱动的零样本目标检测方法及系统
- 本发明公开了一种语言模型驱动的零样本目标检测方法及系统，方法包括：利用数据集中的可见类数据训练得到有监督检测模型；根据数据类名，由大型语言模型中提取语义向量生成外部知识；利用有监督检测模型提取可见类图像的视觉特征，并根据...
- 段立娟刘广源刘兆英乔元华
- 基于ELM-AE和BP算法的极限学习机特征表示方法
- 2024年
- 基于极限学习机自编码器(extreme learning machine based autoencoder,ELM-AE)和误差反向传播(back propagation,BP)算法,针对ELM提出了一种改进的特征表示方法。首先,使用ELM-AE以无监督的方式学习紧凑的特征表示,即ELM-AE输出权重;其次,利用ELM-AE输出权重来初始化BP神经网络的输入权重,然后对BP网络进行监督训练;最后,用微调的BP网络输入权重初始化ELM的输入权重参数。在MNIST数据集上的实验结果表明,采用BP算法对ELM-AE学习的参数进行约束,可以得到更紧凑且具有判别性的特征表示,有助于提高ELM的性能。
- 苗军刘晓常艺茹乔元华
- 关键词：误差反向传播极限学习机
- 基于记忆力机制的跨域小样本图像语义分割方法
- 本发明公开了一种基于记忆力机制的小样本跨域分割方法，该方法不但能够缓解模型对大量标注样本的依赖，还有效提高了模型对不同环境的适应能力。该方法首先在公开数据集上训练分割模型，此过程主要借助元度量机制来缓解模型对数据标签的依...
- 段立娟王文健公智乔元华
