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曹建芳: 作品数：86 被引量：269H指数：8; 供职机构：忻州师范学院计算机系更多>>; 发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学社会学更多>>

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基于多通道可分离网络的古代壁画分类方法被引量：1: 2021年; 古代壁画艺术价值高、内容丰富,对壁画种类进行准确分类是研究者的难题之一。传统的壁画分类任务繁重且需要有经验的研究者完成;现有的图像分类算法已不适于分类含有较强背景噪声的壁画图像。针对以上问题提出了一种新的多通道可分离网络模型(multi-channel separable network model,MCSN)的解决方案。以GoogLeNet网络模型为基本框架,用小卷积核对壁画背景特征进行浅层提取,然后将7×7、3×3等较大卷积核十字分离成7×1、1×7和3×1、1×3等较小的卷积核提取壁画重要的深层次特征信息;使用软阈值化激活缩放策略(activation scaling)增加网络训练时的稳定性,最后通过softmax对壁画分类;使用小批量随机梯度下降(min-batch SGD)算法更新参数。精确率、召回率和F 1值分别为88.16%、90.01%和90.38%。与主流分类算法相比,分类准确率、泛化能力、稳定性有了一定的提升,提高了壁画分类效率。; 曹建芳曹建芳田晓东闫敏敏陈泽宇

基于胶囊网络的智能交通标志识别方法被引量：7: 2020年; 针对卷积神经网络的标量神经元无法表达特征位置信息,对复杂的车辆行驶环境适应性差,导致交通标志识别率低的问题,提出一种基于胶囊网络的智能交通标志识别方法。首先采用超深度卷积神经网络改进特征提取部分,然后在主胶囊层引入池化层,最后采用移动指数平均法改进了动态路由算法。在GTSRB数据集上的测试结果表明,改进后的胶囊网络方法在特殊场景下的识别精度提高了10.02个百分点,相对于传统的卷积神经网络,该方法的单张图片的识别时间缩短了2.09 ms。实验结果表明,改进后的胶囊网络方法能满足准确、实时的交通标志识别要求。; 陈立潮郑佳敏曹建芳曹建芳潘理虎; 关键词：交通标志识别动态路由算法

基于循环生成对抗网络的壁画色彩修复算法被引量：1: 2023年; 针对敦煌唐代壁画修复所面临的褪、变色以及修复后的壁画图像色彩存在假色和伪影的问题,提出基于循环生成对抗网络和多尺度融合协调注意力机制的壁画色彩修复算法。首先在循环一致性损失中添加同一映射损失,然后改进协调注意力机制,提出多尺度融合的协调注意力机制,最后在生成器中引入多尺度融合的协调注意力机制,对图像进行卷积核大小为1×1、3×3、5×5、7×7的多尺度卷积运算,提高生成图像的协调性。实验结果表明,与CycleGAN、WGAN等经典算法相比,本文算法在构造的壁画数据集上精度更高,可以在不依赖专家知识的情况下修复褪色壁画图像的颜色。; 曹建芳曹建芳李朝霞李朝霞马尚

基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索被引量：5: 2016年; 针对传统的图像检索方法在处理海量数据时面临的问题,提出一种基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索方法。对分布式K-Means算法进行改进,优化了初始聚类中心的选择和迭代过程,并将其应用与场景图像的特征聚类中;充分利用Hadoop分布式平台的海量存储能力和强大并行计算能力,提出了海量场景图像的存储和检索方案,设计了场景图像特征提取、特征聚类以及图像检索三个阶段分布式并行处理的Map和Reduce任务。多组实验表明,提出的方法数据伸缩率曲线平缓,取得了优良的加速比,效率大于0.6,检索的平均准确率达到了88%左右,适合海量场景图像数据的检索。; 崔红艳曹建芳; 关键词：MAPREDUCE 特征聚类

新工科背景下多方协同育人培养模式构建被引量：7: 2021年; 新工科建设是我国高等工程教育领域的重要改革方向。文章对新工科背景下地方高校多方协同育人人才培养模式进行相关分析研究,针对人才培养过程中所出现的问题进行了探讨。通过全面分析人才培养中所出现的问题,初步形成了一套切实可行的新工科人才培养的方案,可为高校开展协同育人提供参考和借鉴。; 曹建芳靳梦燕潘理虎毕玉璋纪国华; 关键词：地方高校

近邻局部OMP稀疏表示图像去噪被引量：6: 2017年; 目的基于分类的稀疏字典去噪算法改善了字典训练阶段的效率问题,但稀疏分解阶段仍是全字典匹配,影响算法运行速度。为了解决稀疏去噪算法在稀疏分解阶段因复杂矩阵运算及字典全局搜索导致的算法效率低,以及冗余的稀疏字典因无法描述图像具体特征而影响图像去噪效果的问题,提出改进算法。方法首先稀疏分解阶段,在原正交匹配追踪算法基础上引入字典原子聚类思想,提出局部正交匹配追踪算法,将全局搜索优化为局部搜索;为保证局部搜索仍能保持良好的匹配结果,提出近邻择优策略,计算聚类中心与信号原子的距离,从而按照某一阈值自适应地选择最优的n个子字典作为稀疏分解的匹配空间;最后将图像分解为内容簇和背景簇,对内容簇采用基于近邻的局部K奇异值分解(K-SVD)算法去噪,背景簇采用均值滤波方法去噪。结果对USC标准数据库中大量图像进行去噪实验,本文算法去噪结果的峰值信噪比值比K-SVD算法平均提高了1.53 d B,比2维块匹配(BM3D)算法平均提高了0.72 d B,比聚类的稀疏表示去噪(CSR)算法平均提高了0.5 d B;运行时间比原算法提高了23.2%。结论本文算法针对灰度图像去噪,在去噪效果及去噪效率方面均有改善,尤其对细节纹理较丰富的灰度图像去噪具有一定的应用价值。; 焦莉娟王文剑赵青杉曹建芳; 关键词：图像去噪

大学课程多媒体教学环境中教学过程与方法的探讨与研究被引量：1: 2008年; 随着教育模式的转变,教学手段也在不断创新,利用计算机进行多媒体教学已经成为现实。本文结合教学实践,探讨在大学课程教学环境中,如何改进教学过程和教学方法,力争达到更好的教学效果。; 王俊亭曹建芳; 关键词：传统教学多媒体教学教学过程教学手段

基于均值计算的MSK-SVD图像去噪方法被引量：2: 2017年; 为解决K-SVD图像去噪算法运算复杂、去噪效率低的问题,提出一种基于平均计算的快速K-SVD图像去噪算法。采用分簇去噪的思想,按照灰度方差将图像分为背景簇和内容簇两部分;用平均计算预处理策略消除噪声对图像分簇精度的影响;用均值滤波对背景簇去噪,K-SVD算法对内容簇去噪,结合均值滤波的去噪速度快以及K-SVD算法去噪效果好的优势。实验结果表明,该算法保留了K-SVD去噪效果好的优势,在去噪效率上较原算法有明显的改善。; 焦莉娟王文剑赵青杉曹建芳; 关键词：图像去噪贪婪算法

基于局部敏感直方图的鲁棒目标跟踪被引量：5: 2018年; 针对目标跟踪中存在的光照变化、背景嘈杂和尺度变化问题,提出一种基于局部敏感直方图的鲁棒目标跟踪算法。通过局部敏感直方图计算光照不变特征,以此构建目标颜色概率直方图模型,解决光照变化情况下的跟踪漂移现象;通过引入干扰感知模型,抑制背景干扰影响,提高嘈杂情况下的跟踪鲁棒性;通过自适应阈值分割策略,解决目标尺度变化问题。利用公开数据集测试算法,该算法的平均速度为21.2FPS。实验结果表明,该算法能很好解决光照变化、形变和背景嘈杂情况下的精确目标跟踪问题,具有较强的鲁棒性。; 米向荣曹建芳; 关键词：机器视觉目标跟踪

一种改进的HSV颜色空间量化方法及其应用被引量：8: 2014年; 随着图像数据的海量增长,图像检索效率逐渐成为研究热点.为了提高图像检索的准确率,提出了一种改进的HSV颜色空间量化方法,细化色调H的分类,使量化结果更接近人类感知,并在此基础上采用分块策略进行仿真实验.实验结果表明,提出的方法能更好地描述图像的颜色特征,效果令人满意,具有一定的实用性.; 曹建芳陈俊杰赵青杉; 关键词：图像检索 HSV颜色空间

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