王海勇
- 作品数:51 被引量:302H指数:8
- 供职机构:南京邮电大学计算机学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金江苏省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 一种图像超分辨率重建方法及系统
- 本发明公开了一种图像超分辨率重建方法及系统,获取低分辨率图像;利用预先构建的低层特征提取模块提取低分辨率图像的低层特征;利用预先构建的高层特征提取模块提取高层特征,其中,高层特征提取模块由若干个堆叠的融合了多尺度卷积、通...
- 王海勇张开心管维正
- 文献传递
- MPEG-2到H.264帧内视频转码研究与实现
- 现阶段在视频通信领域存在多种视频编码标准,这些标准在码流格式、压缩效率、输出码率、分辨率等方面不尽相同,分别适用于不同的领域。码流转换技术能够将-种格式的视频流处理成更适合于某特定应用的另一种格式的视频流。
H...
- 王海勇
- 关键词:MPEG-2H.264视频通信
- 文献传递
- 一种低能耗的代码分发协议被引量:3
- 2012年
- 在无线传感器网络中,普遍采用周期性广播元数据的数据包来判断代码分发,存在能耗过大的问题。为此,提出一种低能耗的代码分发协议。该协议在节点正常通信时便可判断是否需要代码分发。仿真结果表明,与现有的分发协议相比,该协议可降低代码分发的能量消耗。
- 王海勇杨庚许建陈正宇杨震
- 关键词:代码分发低能耗无线传感器网络元数据
- 一种基于代理的属性加密云存储访问控制方法
- 本发明公开了一种基于代理的属性加密云存储访问控制方法,其中,该方法涉及五个实体:可信任权威中心、云数据属主、云数据访问者、云服务器、代理解密服务器;访问控制方法包括以下步骤:公共参数初始化、生成解密私钥、数据加密、数据重...
- 王海勇彭垚管维正张开心
- 文献传递
- 基于二次独立集的数据融合调度算法被引量:9
- 2014年
- 针对无线传感器网络数据融合中服务质量与加权公平性保证问题,提出了一种基于二次独立集的数据融合调度算法MISS。该算法采用时分复用思想,通过2次构造最大独立集实现对加权数据的无冲突调度。首先构建以最大独立集为基础的树型结构,并根据能量消耗预测进行调整形成最终的数据融合平衡树;然后通过优化调度对象集合,利用近似最大加权独立集为允许通信的链路分配传输时隙。实验结果表明,该算法能够在降低融合时延、加权公平性保证以及延长网络生命周期等方面实现性能平衡。
- 许建杨庚陈正宇王海勇杨震
- 关键词:无线传感器网络数据融合时分复用调度算法最大独立集
- 整数小波变换不可见数字水印算法的研究与实现被引量:1
- 2007年
- 数字水印技术是通过将水印图像嵌入原始图像来实现信息的隐藏。基于整数小波变换的数字水印算法更好的兼顾了水印的鲁棒性和不可见性的要求。DSP由于其本身具有并行的硬件乘法器、流水结构以及快速的片内存储器等资源,其技术已广泛地应用图像处理领域。在本文中我们首先研究了基于整数小波变换的不可见数字水印算法,完成了C语言的实现并结合TMS320C5410介绍了该算法在DSP中的实现方法。
- 陈曦夏鹏锐王海勇
- 关键词:整数小波变换C语言实现TMS320C5410
- 一种基于改进k-means聚类算法的质心空间上采样算法
- 本发明公开了数据聚类分析技术领域的一种基于改进k‑means聚类算法的质心空间上采样算法,能够更好的提高聚类速度和准确率,降低算法的计算复杂度,减少算法的运行时间,并且避免出现k‑means算法的局部最优问题的出现。包括...
- 王海勇管维正张开心
- 文献传递
- 基于双链式结构的智能合约交易方法
- 本发明揭示了一种基于双链式结构的智能合约交易方法,包括:S1、将集中式结构与分布式结构相结合,得到集中式和分布式的混合结构;S2、管理者使用双链式结构对智能合约进行管理;S3、用户双方制定合约,创建智能合约;S4、对所述...
- 王海勇潘启青郭凯璇管维正张开心
- 一种基于机器学习的区块链共识算法
- 本发明一种基于机器学习的区块链共识算法,包括步骤:将区块链系统中所有的节点划分为客户节点、主节点、监督节点3种不同的类型;每种类型的节点具备不同的功能;设准备阶段和确认阶段的算法过程;客户节点在发送数据块生产请求后,对此...
- 王海勇郭凯璇潘启青张开心管维正刘贵楠
- 文献传递
- 融合注意力机制和课程式学习的人脸识别方法被引量:7
- 2023年
- 针对当前人脸识别算法中提取的人脸特征可区分性不强、难易样本区分度不够的问题,提出一种融合注意力机制和课程式学习的人脸识别算法(ECACFace)。该算法提出一种高效的空间通道注意力模块(ESCA)并将其融入特征提取网络的基本模块中,使用高效的通道注意力模块(ECA)获取通道关注度并在ECA之后加入空间注意力模块,在关注图像通道信息的基础之上进一步获取空间关注度,从而得到信息更加丰富的人脸特征向量用于人脸分类。同时在训练时引入基于课程式学习的损失函数,做到在训练过程中区分难易样本,并在前期着重训练简单样本,后期着重训练困难样本,实现有区分度的样本学习。在CASIAWebFace数据集上训练基于轻量级网络和浅层网络的ECACFace,与原始网络相比有超过1.5个百分点的精度提升。在百万规模的MS1MV2数据集上训练基于深层网络的ECACFace,在CPLFW数据集上比ArcFace精度提升了1.14个百分点,实验结果表明,融合ESCA模块和基于课程式学习的损失函数能够进一步提升人脸识别性能。
- 王海勇潘海涛刘贵楠
- 关键词:人脸识别特征提取