赵娜
- 作品数：6 被引量：42H指数：4
- 供职机构：武汉工程大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SVM-LeNet模型融合的行人检测算法被引量：12
- 2017年
- 在方向梯度直方图(HOG)联合支持向量机(SVM)算法(HOG-SVM)和Le Net网络模型基础上,提出了HOG与卷积神经网络(CNN)融合的行人检测算法(SVM-Le Net)。采用多尺度滑动窗口提取HOG特征并送入SVM分类器,根据后验概率判断候选区,随后运用CNN算法剔除误检窗口。为解决单个目标被多个候选区域框定的问题,使用非极大值抑制算法(NMS)进行多矩形融合,保留检测区域中后验概率最大的窗口抑制与其重叠的检测窗口。分类过程中,以候选区域在SVM和Le Net中后验概率为依据判断行人区域。实验结果表明,与HOGSVM和Le Net行人检测算法相比,该算法在准确率和召回率上有明显优势。
- 邹冲蔡敦波赵娜刘莹赵彤洲
- 关键词：行人检测支持向量机卷积神经网络
- Bootstrap框架在响应式Web设计中的应用被引量：15
- 2017年
- Bootstrap是响应式网页设计的主要前端框架。分析了Bootstrap框架的全局CSS栅格系统容器及断点设置对页面布局自适应能力的影响,并以此为基础设计了能适应多尺寸屏幕及分辨率的响应式网站,实现了移动端与PC端网页显示的一致性。
- 周萍赵娜李慕
- 关键词：HTML5CSS3
- 组合SVM分类器在行人检测中的研究被引量：8
- 2017年
- 在基于HOG特征的SVM行人检测算法的基础上,提出了组合分类器的改进算法。该算法首先采用多尺度滑动窗口提取HOG特征,并对单个SVM分别进行训练,再将训练好的SVM分别采用串联、并联结构形成新分类器后对行人进行检测。为解决用多尺度滑动窗口提取特征时产生的目标候选区域重叠问题,采用非极大值抑制算法对重叠区域进行融合,进而得到准确候选区。实验表明,组合的SVM分类器可以有效降低误检率和漏检率。
- 邹冲蔡敦波刘莹赵娜赵彤洲
- 关键词：行人检测HOGNMS组合分类器
- 基于多字典学习的图像超分辨率算法研究与实现
- 图像超分辨率重建是指无需改善硬件设备，仅利用合理的先验知识和数学模型，就能从一幅或多幅低分辨率图像中重建出相同场景高分辨率图像的技术。目前，图像超分辨率技术已广泛应用到公安监控、遥感卫星成像、医学成像、高清电视信号等众多...
- 赵娜
- 关键词：图像超分辨率
- 基于频谱包络分析的音乐推荐算法被引量：5
- 2018年
- 音乐推荐算法是音乐检索系统的核心,传统算法复杂度高、降维速度慢。由于风格类似的音乐在主旋律上具有某种程度的相似性,该算法在对原始音频信号进行傅里叶谱分析的基础上,连同音乐声学体征,利用希尔伯特变换得到原始音频信号的频谱包络,并用Hausdorff维度对包络频谱进行维度分析,通过夹角余弦判别维度间的相似度,进而成为推荐系统的依据。该算法在音频分割阶段采用方差稳定性度量能快速降维,使移动端实现应用。实验表明,该算法是用户满意度较高的推荐结果。
- 刘莹赵彤洲邹冲赵娜
- 关键词：希尔伯特变换K均值聚类
- 稀疏表示中字典学习的影响因子研究被引量：2
- 2017年
- 研究了稀疏表示中影响字典矩阵构建质量的关键因素,并实现了关键因子定量化表示.分别对图像数量、取块大小、字典列数和取块步长等因子进行参数调整并生成字典矩阵,结合系数矩阵对原始图像重构,以峰值信噪比和结构相似性索引测量这两种质量评价指标作为字典质量的评估依据.实验以CMU_PIE_Face数据库为数据源,结果表明当图像数量为500张、取块大小为4个像素点、字典列数为512维、取块步长为2个像素点时,所得到的字典具备对原始图像的最佳表示能力.因此,稀疏表示中关键因子的定量化表示可加速字典学习过程且简化模型复杂度,提高字典抽象层质量,具备更强的图像表现力.
- 赵娜赵彤洲邹冲刘莹蔡敦波
- 关键词：字典学习
