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侯新文: 作品数：14 被引量：44H指数：4; 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金国家基础科学人才培养基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术生物学农业科学天文地球更多>>

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世界有害实蝇自动识别研究: 实蝇科Tephritidae是一类十分重要的经济类昆虫，它的快速和准确鉴定一直是困惑国内外植检及农林等部门的难题。长期以来，该科的自动识别研究在国内外均仅有少量学者涉及，且未研发出任何可实际应用的系统。中科院动物所、自动...; 陈小琳侯新文王江宁周力兵汪兴鉴; 关键词：自动识别

一种空中手写字符串识别方法: 本发明公开了一种空中手写字符串识别系统和方法。该系统包括：手势识别模块，与手指轨迹提取模块连接，用于识别标识开始书写和结束书写的手势；手指轨迹提取模块，与预处理模块连接，用于对输入的手写动作进行手指轨迹的提取和记录；预处...; 刘成林靳潇杰王秋锋侯新文; 文献传递

实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统的构建和测试被引量：17: 2011年; 针对双翅目实蝇科果实蝇属昆虫的自动识别,本文提出利用翅及中胸背板图像的局部二进制模式(local binary pattern,LBP)特征,采用Adaboost算法,设计和开发"实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统"(Automated Fruit fly Identification System-Bactrocera,AFIS-B)。该系统包括图像采集、图像裁剪、预处理、特征提取、分类器设计、识别和显示,共7个模块。研究结果表明:LBP特征可以有效鉴别实蝇科果实蝇属昆虫;在对实蝇科果实蝇属8个种的测试中,该系统表现出较高的准确性和稳定性,平均识别率可达80%以上。此外,还对果实蝇属昆虫翅膀及中胸背板图像在光照不均匀、姿态扭曲、样本受损及样本量大小等不同条件下的识别率进行了试验测试。结果表明,该系统对测试样本的光照不均匀、姿态扭曲和样本受损都表现出良好的鲁棒性,正确识别率与训练集样本各个种数量在一定条件下明显正相关,与训练集样本物种总量负相关。该项研究为实蝇科有害昆虫自动识别系统的构建及实际应用提供了理论、方法及基础数据的支撑,亦可为其他昆虫自动识别系统的研究和构建提供有益借鉴。; 张蕾陈小琳侯新文刘成林樊利民汪兴鉴; 关键词：实蝇科果实蝇属数字图像 LBP特征 ADABOOST算法自动识别系统

基于因果熵的无人集群对抗评估指标分配方法: 2024年; 针对传统无人集群对抗评估指标分配方法仅能选出相关性较好的评估指标,存在指标混淆和虚假相关问题,提出因果熵概念,用于度量评估指标和对抗任务完成效果间的确定性程度,从而滤除评估指标之间的混淆效应。以仿真环境下的无人集群空地协同围捕试验为例,通过评估指标因果分配和约简优选出更能反映无人集群对抗能力且相对独立的评估指标。仿真结果表明,所提方法可以有效地优化评估指标体系,获取更具代表性的评估指标,具有一定的普适性。; 范波钟季龙徐丽霞吕筱璇王鹥喆刘禹侯新文; 关键词：冗余度

昆虫图像自动鉴别技术被引量：5: 2008年; 昆虫是地球上物种多样性最为丰富的生物类群,其物种鉴定任务复杂而艰巨,可靠的物种鉴定是开展昆虫学工作的重要基础之一。当前,国内外的人工昆虫物种鉴定能力均不能满足实际需求,因而人们开始不断探索利用计算机自动鉴定昆虫的原理和方法。目前,模式识别技术的迅猛发展已为昆虫图像的自动鉴定提供可能。文章概述昆虫图像自动鉴定技术研究的历史与现状,总结主要原理和方法,介绍工作流程,并展望发展前景。; 陈小琳侯新文刘成林刘晓秋张知彬; 关键词：昆虫图像模式识别

深度强化学习中状态注意力机制的研究被引量：11: 2020年; 虽然在深度学习与强化学习结合后,人工智能在棋类游戏和视频游戏等领域取得了超越人类水平的重大成就,但是实时策略性游戏星际争霸由于其巨大的状态空间和动作空间,对于人工智能研究者来说是一个巨大的挑战平台,针对Deepmind在星际争霸Ⅱ迷你游戏中利用经典的深度强化学习算法A3C训练出来的基线智能体的水平和普通业余玩家的水平相比还存在较大的差距的问题。通过采用更简化的网络结构以及把注意力机制与强化学习中的奖励结合起来的方法,提出基于状态注意力的A3C算法,所训练出来的智能体在个别星际迷你游戏中利用更少的特征图层取得的成绩最高,高于Deepmind的基线智能体71分。; 申翔翔侯新文尹传环; 关键词：智能体

基于云模型和最大均值差异的指标迁移学习: 2024年; 针对应用实验场景中数据样例稀少的难题,提出基于云模型和最大均值差异的指标迁移学习方法,将典型仿真试验实验场景中的指标计算模型迁移到应用实验场景中,以适应跨平台跨领域仿真评估需求。使用最大均值差异方法将典型仿真实验场景中的指标分布与应用实验场景中的指标分布对齐,从而实现指标迁移;使用云模型基于少量样例对指标分布进行建模和采样,提高了指标迁移学习建模效率。通过典型仿真实验场景到多个应用实验场景的指标模型迁移学习仿真实验结果验证了本文方法的有效性,得到的目标域分布较基于生成对抗网络迁移方法得到的目标域分布更为接近源域,采用Wasserstein距离度量感知、认知、决策、学习能力指标的迁移学习性能平均提升了36.62%。; 徐丽霞钟季龙伍劭实丁一珊翟小玉陈世钊王鹥喆温雪曾隽芳侯新文; 关键词：云模型

“世界有害实蝇自动识别系统2.0”的设计、构建及应用被引量：1: 2022年; 实蝇作为一类十分重要的经济类昆虫,其快速和准确鉴定一直是困惑各国植检,以及农林等部门的重要难题。“世界有害实蝇自动识别系统2.0”(AFIS2.0),针对实蝇科8属83种,基于深度学习框架,利用Mask-R-CNN模型对图像分割校准,根据Discriminative Deep Metric Learning原理,对预训练的AlexNet模型进行微调提取分割后特征,采用模板匹配法对图像分类鉴别;基于内嵌BLAST+程序及外源BOLD链接进行分子序列比对;依据固定比例权重融合图像及分子识别结果,构建集成镶嵌翅、胸、腹及分子信息的在线实蝇科自动识别系统。其主要包括数据输入、预处理、自动识别、结果显示及物种复核五模块。此外,本文还对“世界有害实蝇自动识别系统2.0”的主界面、功能菜单、主操作流程及一些其它功能进行了介绍,讨论了影响AFIS2.0识别准确度的因素,总结了主要特点,展望了未来应用和发展前景。经检测翅图像最佳识别率(识别结果列表中的Top1物种)达90%,翅、中胸背板和腹部背面图像的Top5平均识别率为94%。初步应用结果表明,可一定程度减少有害实蝇鉴定所需的搜索范围和鉴定时间,部分解决口岸及农林部门有害实蝇物种的自动鉴定和识别问题。; 陈小琳王江宁侯新文王勇周力兵王书平; 关键词：图像分子序列

南京汤山早更新世猎豹头骨CT扫描数据的三维重建被引量：6: 2006年; CT技术和计算机图像处理技术的发展已使得人们可以将标本的CT数据复原成虚拟标本进行无创解剖．本研究使用这一技术重建并无创解剖了产于南京汤山驼子洞的早更新世猎豹头骨化石,测量了颅内模各部分的容量．驼子洞猎豹的额窦呈蜂窝形,脑内模显示其额叶较大、颞叶较小,大脑上的沟回比家猫复杂,与家狗相似,但比熊猫、猪、牛和马的简单．化石标本虚拟三维重建与解剖技术可以将古生物学的研究从标本外表延伸到内部,克服疏松脆弱标本修理保存方面的困难,为珍稀标本制作虚拟备份．; 董为侯新文房迎三刘金毅朱奇志; 关键词：CT影像三维重建早更新世

蛇形算法及其改进被引量：4: 2001年; 蛇形算法 (活跃轮廓法 )在图象处理过程中有广泛应用 .本文介绍参数化蛇形算法 ,并指出该算法的问题 ,在此基础上本文提出一种改进的蛇形算法 ,它对初始曲线的选取没有严格要求 ,并且在处理过程中动态地调整蛇形算法的参数。; 侯新文程乾生; 关键词：人脸轮廓图像处理人脸识别

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