孙广玲
- 作品数：48 被引量：106H指数：6
- 供职机构：上海大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划上海市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学建筑科学机械工程更多>>
- 智慧工地中低分辨率的安全帽状态识别被引量：6
- 2020年
- 在工地施工过程中,安全帽正确佩戴在保障工人人身安全方面起到至关重要的作用,利用无人机巡检的方式可对工人安全帽佩戴状态进行监督。针对拍摄图像中目标头部的分辨率过低,存在漏检的问题,设计了一种基于深度学习的低分辨率的安全帽状态识别算法,首先通过目标检测网络获取图像中的人体区域,根据先验信息获取头部位置图像,然后使用超分辨率重建技术,对头部图像进行像素恢复,将头部图像输入到目标分类网络中进行判别,最终得到了88.28%的识别正确率。结果表明,该算法可以有效改善漏检问题,符合工地对工人安全帽佩戴识别的要求。
- 王秋茗孙广玲陆小锋钱国刘学锋
- 关键词：低分辨率超分辨率重建
- 基于典型相关分析的2维矢量图的数字水印保护方法
- 本发明涉及一种基于典型相关分析的2维矢量图的数字水印保护方法。本发明在分析目前矢量图水印算法在抗攻击方面的不足的基础上，依据典型相关分析的特点，将其引入到数字水印技术中。包含两个实施步骤：在水印的嵌入阶段采用了在通过典型...
- 陈欢孙广玲
- 文献传递
- 预训练网络引导的人脸图像超分辨率重建被引量：3
- 2020年
- 成像设备分辨率的不足或者成像距离较远等因素,导致获取的图像中人脸区域的分辨率较低,这样显然不利于后续对于该人脸的身份识别、表情识别、属性分析等高层任务。为此,提出预训练网络引导的人脸超分辨率重建方法,并且在人脸身份认证的任务上验证所提方法的有效性。具体地,使用残差结构的超分辨率重建网络Super-resolution Reconstruction Network(SRN)和预训练网络FaceNet形成一个用于图像超分辨率重建的训练框架。高分辨率图像和仿真的低分辨率图像构成有监督训练数据集;SRN网络接收低分辨率图像,输出超分辨率重建图像;FaceNet提供高分辨率和超分辨率重建图像的特征,以建立损失函数,用于引导SRN网络的监督学习。在测试阶段,SRN网络接收低分辨率图像,输出的超分辨重建图像用于解决身份认证问题。仿真实验结果表明,该方法对于提升低分辨率图像的人脸认证任务的性能,具有一定的优越性。
- 徐文博孙广玲陆小锋
- 关键词：低分辨率超分辨率重建人脸认证
- 基于梯度归一化的模糊梯度特征提取方法被引量：1
- 2006年
- 提出一种应用于手写字符识别的基于梯度归一化模糊梯度特征提取方法.首先计算原图像的梯度;然后基于一定的归一化函数,得到归一化梯度;最后,基于归一化梯度,构建模糊梯度特征向量.针对归一化函数,提出了分段线性归一化函数,它能够有效减小类内样本分散度,同时具有计算简单高效的优点.针对梯度特征向量构建方法,提出了模糊梯度特征,改进了普通梯度特征向量的构建方法,提高了梯度特征吸收手写字符形变的能力.
- 孙广玲唐降龙
- 关键词：手写字符识别
- 手写字符识别的非线性主动判别函数
- 2008年
- 提出了用于手写字符识别的非线性主动判别函数,是线性主动判别函数在手写字符非线性变化情况下的推广。该方法利用Kernel PCA分析捕捉和表示这种非线性变化。将输入空间非线性映射为特征空间,在特征空间的主子空间中生成最优主动原型模板,其与字符特征向量在特征空间主子空间的投影之间的距离即为非线性主动判别函数;同时,基于最小分类错误准则对该函数进行了优化。实验结果表明,非线性主动判别函数获得了比线性主动判别函数更高的识别率。
- 孙广玲
- 关键词：字符识别KERNEL
- 一种基于通用扰动的对抗样本生成方法及系统
- 本发明提供一种基于通用扰动的对抗样本生成方法及系统，属于机器学习领域，对抗样本生成方法包括：获取训练样本集；随机初始化一个与ViT模型的输出图像尺寸相同的初始扰动图像；ViT模型包括多个相同的单元，每个单元均包括多个注意...
- 胡浩棋孙广玲陆小锋张天行钟宝燕
- 一种基于压缩域的视频序列Copy-Move篡改检测方法
- 本发明公开了一种基于压缩域的视频序列Copy-Move篡改检测方法，该方法通过提取GOP内容和运动矢量的特征，计算所有GOP在内容和运动上的相似性参数来检测视频序列的Copy-Move篡改，其步骤是：A、计算所有GOP内...
- 秦运龙孙广玲张新鹏刘焕王朔中魏为民
- SVM+模型中可用信息用作特权信息被引量：2
- 2017年
- 在机器学习中,当测试阶段无法得到训练阶段拥有的特权信息时,特权学习(learning using privileged information,LUPI)是一个有效的解决框架.由于获取特权信息需要特殊的条件,或由于其他原因,往往不能获得全部训练样本的特权信息,因此提出了一种直观却有效的方法.对于缺失特权信息的这部分训练样本,将它们的可用信息同时用作特权信息,并将其纳入到支持向量机(support vector machine+,SVM+)的模型中,引入了一种新的扩展SVM+(extended SVM+,e SVM+)模型.进一步地,对于不涉及特权信息的常规有监督学习问题,也将训练样本的特征(可用信息)同时用作特权信息,引出一种新的扩展SVM模型(e SVM),e SVM也可认为是SVM+的特例.在两个公开的人脸表情数据库BU-3DFE和Bosphorus上进行了实验,结果证实了将可用信息用作特权信息策略的有效性.
- 董勇孙广玲刘志
- 关键词：支持向量机
- 利用无线局域网服务质量参数的视频传输质量评估方法
- 本发明涉及一种利用无线局域网服务质量参数的视频传输质量评估方法。本方法是利用延时、抖动和丢包率等服务质量(Quality of Service，QoS)参数与接收端降质视频视觉质量的线性回归模型以实现视频传输质量评估。其...
- 蒋晓庆孙广玲李国庆
- 文献传递
- 基于快速特征欺骗的通用扰动生成改进方法
- 2020年
- 近年来,基于深度神经网络的应用日益广泛,然而深度神经网络容易受到由输入数据设计的微小扰动而带来的对抗性攻击,导致网络的错误输出,给智能系统的部署带来安全隐患.为了提高智能系统的抗风险能力,有必要对存在风险的扰动生成方法展开研究.快速特征欺骗(fast feature fool,FFF)是面向视觉任务的一种有效的通用扰动生成方法.考虑了输入图像在网络中的实际激活状态,以最大化原始图像和对抗样本之间的特征差异作为生成扰动的目标函数;同时考虑不同卷积层对于生成扰动的不同影响,在生成扰动的目标函数中,对不同卷积层对应的项加以不同权重.实验结果表明,改进的FFF方法攻击成功率更高,同时也具备更强的跨模型攻击能力.
- 韦健杰吕东辉陆小锋孙广玲
