期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
改进多层级特征损失及全局注意力的三维人脸重建算法
1
作者 何亚岚 魏国亮 武俊珂 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第1期89-99,共11页
针对人脸重建算法在细节重建能力、精度以及遮挡影响方面存在的不足,提出一种改进多层级特征损失及全局注意力的三维人脸重建算法。在输入层添加人脸关键点与遮罩的面部先验信息,引导模型关注人脸的重要区域;设计了全局感知金字塔注意... 针对人脸重建算法在细节重建能力、精度以及遮挡影响方面存在的不足,提出一种改进多层级特征损失及全局注意力的三维人脸重建算法。在输入层添加人脸关键点与遮罩的面部先验信息,引导模型关注人脸的重要区域;设计了全局感知金字塔注意力模块,增强模型对重要特征的关注程度,同时充分融合不同层级的特征信息;提出人脸掩膜一致性损失与结构一致性损失,并设计多层级特征损失对模型进行训练优化,提升算法对遮挡情况的重建稳健性,并使输入图像与重建结果在结构上更趋近于一致,丰富模型的特征表示。实验结果表明,重建出的人脸模型具有更多的细节特征,显著增强了遮挡情况下的面部细节重建效果,大幅提高了现有方法的重建精度与鲁棒性能。 展开更多
关键词 三维人脸重建 深度学习 人脸建模 三维形变模型
在线阅读 下载PDF
联合稀疏和低秩表示的医学超声图像去噪 被引量：1
2
作者 武俊珂 魏国亮 +1 位作者 兰兰 蔡贤杰 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期364-370,共7页
为了保持超声图像的边缘和细节特征,同时去除图像中的噪声,提出了一种改进的低秩稀疏矩阵分解模型。首先,通过对数变换将乘性性质的斑点噪声转换为加性噪声;然后引入L1范数和改进的低秩正则项,以最小化保真项、正则项为目标函数,迭代恢... 为了保持超声图像的边缘和细节特征,同时去除图像中的噪声,提出了一种改进的低秩稀疏矩阵分解模型。首先,通过对数变换将乘性性质的斑点噪声转换为加性噪声;然后引入L1范数和改进的低秩正则项,以最小化保真项、正则项为目标函数,迭代恢复出去噪后的超声图像;最后使用指数变换从对数域中还原。将本模型应用于肿瘤超声图像,与一些经典的去噪算法进行比较,得出该模型对消化道粘膜下肿瘤超声图像去噪估计具有良好的适用性和实时性。 展开更多
关键词 消化道粘膜下肿瘤 超声图像 斑点噪声 去噪估计 低秩稀疏模型
在线阅读 下载PDF
融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测 被引量：1
3
作者 蔡贤杰 丁德锐 +1 位作者 魏国亮 武俊珂 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期477-487,共11页
计算机辅助检测工具可以帮助医生减少在临床检查中漏检误检的情况,从而提高诊断准确度,同时减轻医生的劳动强度。针对超声胃肠镜检查中黏膜下肿瘤的定位与分类问题,提出了一种融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测算法(MFSA-YO... 计算机辅助检测工具可以帮助医生减少在临床检查中漏检误检的情况,从而提高诊断准确度,同时减轻医生的劳动强度。针对超声胃肠镜检查中黏膜下肿瘤的定位与分类问题,提出了一种融合多尺度特征和子空间注意力的黏膜下肿瘤检测算法(MFSA-YOLOv7t)。首先,移除小目标预测头,在保证精度下使网络轻量化;然后,基于浅层特征提出多尺度特征融合模块,提取肿瘤细节信息;其次,改进上采样结构,在保留上层信息的同时增强感受野;最后,引入子空间位置注意力模块,捕获肿瘤的位置和边界特征,进一步提升黏膜下肿瘤的检测性能。实验表明,MFSA-YOLOv7t在平均精度均值、敏感度以及准确度上分别达到97.32%,96.99%和96.24%,相比YOLOv7-tiny算法检测性能有较大的提升,分别提高了2.39%,2.75%和2.59%。MFSA-YOLOv7t为医生在临床检查中的辅助诊断提供更加可靠的肿瘤类型参考,同时为黏膜下肿瘤的检测提供了一个新的思路和研究方向。 展开更多
关键词 黏膜下肿瘤 计算机辅助检测 多尺度特征 上采样 子空间注意力
在线阅读 下载PDF
基于区间直觉模糊数的多属性决策模型在顾客需求偏好中的应用
4
作者 张洋 周梓昕 +1 位作者 陶家亮 武俊珂 《运筹与模糊学》 2022年第2期420-428,共9页
随着电子商务的快速发展,消费者的评论在顾客的需求偏好中的影响越来越大。但是,客户的评论中往往蕴含着大量的不确定信息,很难使用精准数据去刻画决策数据。而且现有研究中的属性权重确定大多是由专家直接确定,没有考虑到消费者的个人... 随着电子商务的快速发展,消费者的评论在顾客的需求偏好中的影响越来越大。但是,客户的评论中往往蕴含着大量的不确定信息,很难使用精准数据去刻画决策数据。而且现有研究中的属性权重确定大多是由专家直接确定,没有考虑到消费者的个人偏好。针对上述问题,本文提出了一种基于区间直觉模糊数的多属性决策模型来解决顾客的需求偏好问题。首先,引入区间直觉模糊的思想,将其转化为多准则决策(MCDM)问题,并以区间直觉模糊数的形式来刻画其中包含的决策信息;其次,使用BWM算法来计算指标权重,科学、准确地反映出顾客对于每个指标的个人偏好信息;继而,基于比率分析的区间直觉模糊多重目标优化(IVIF-MULTIMOORA)对产品进行排名,使用三种方法来建立鲁棒的决策。最后,通过拥有不同需求偏好的两个顾客进行实例分析,分别确定两名顾客不同的备选产品排序,找出最适合他们的产品,并且通过对比试验和灵敏度分析说明了本文的有效性。 展开更多
关键词 区间直觉模糊 BWM 多准则决策问题
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部