盛家川
- 作品数：28 被引量：101H指数：7
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- 发文基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金天津市高等学校科技发展基金计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程经济管理电气工程更多>>
- 基于KNN图层区分的优化式着色算法
- 2015年
- 针对灰度图像彩色化技术应用于彩色图像二次着色时往往忽略掉原始图像所带的色彩信息的问题,提出了一种基于KNN图层区分的优化式着色算法。与现有的优化式着色方法相比,该方法一方面采用基于KNN的图像前背景区分算法获得图层区分的图像,生成新的权值函数;另一方面将图层区分结果引入优化式着色方法,并对图像着色。实验结果表明,算法能有效解决物体边界处发生颜色渗漏的问题,得到颜色分布精确的图像。在相同输入前提下,算法可以得到更好的着色结果。
- 盛家川杨巍
- 改进颜色融合的医学图像彩色化技术被引量：3
- 2016年
- 彩色化后的医学图像能清晰体现患者病灶信息有利于医患沟通。提出改进颜色融合的医学图像彩色化方法,首先利用基于KNN的图像前背景区分算法,强化病灶区域的边界信息;然后以此为约束条件,只需提供简单的着色输入;最后将边界能量引入颜色融合方法,得到较好的着色结果。着色图像保持了原图的灰度信息不变,增加了彩色标记图像的颜色和真实感。实验结果表明,该算法具有较高的精确度,可有效地应用于医学图像彩色化处理。
- 华斌杨巍盛家川
- 关键词：医学图像处理
- 中国肖像画的风格转移算法被引量：3
- 2021年
- 风格转移技术能快速生成目标艺术作品,但直接用在中国画上通常会存在特征分布不协调、人脸辨识不一致等问题.针对上述问题,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的中国肖像画风格转移算法.首先,针对中国肖像画中写意和工笔两种绘画技法,提出笔触控制约束,指导图像的纹理分布.然后,提出国画特征移动距离,用于度量内容与风格特征,并将参考的中国画风格协调部署在肖像照上.最后,针对中国画的水墨色调和留白特点,提出水墨留白约束改进损失网络.实验表明,文中算法生成的结果不仅保证人脸辨识的一致性,而且在中国画艺术风格上表现更优.
- 盛家川董玙璠李小妹李玉芝
- 关键词：卷积神经网络
- 基于HSV空间的颜色特征提取被引量：8
- 2017年
- 随着数字化发展,数字图像的容量将会以惊人的速度增长。因此,图像分类和检索成为一个必要的、十分有意义的研究课题。针对这一课题,该文选取并运用现代的图像识别技术,旨在对于颜色这一重要特征进行颜色特征提取,进而实现图像检索和分类。实验结果表明,使用计算机对图像进行分类,从而克服传统鉴别分类方式缺少客观、量化指标的缺点的这种方法是可行的。
- 杨奥博盛家川李玉芝刘赏赵坤圆
- 关键词：HSV
- 神经网络在食用香精性能评价中的应用研究被引量：2
- 2009年
- 主要探讨人工神经网络在食用香精性能评价方面的应用。利用神经网络的误差反向传播(BP)算法,结合配方设计中的成分、比例等数据信息建立了食用香精性能评价模型,该模型可实现对新产品的自动评价并得到较准确的评价结果,有效缩短新产品的研发周期。
- 盛家川
- 关键词：BP神经网络性能评价
- 轨道交通牵引系统再生能量利用方案研究被引量：10
- 2014年
- 研究目的:城市轨道交通普遍采用VVVF动车组列车,在列车制动时,将再生大量能量,如果能够对这部分能量加以有效利用,则对于整个轨道交通的节能降耗将意义重大。目前工程上有几种再生电能利用方案,但不同方案的节能效果相差较大,部分方案甚至浪费能量。因此,有必要将理论计算和工程实际测量相结合,对现有再生电能利用方案的节能效果进行综合分析。研究结论:本文通过构建轨道交通牵引供电系统模型,并将计算结果与工程实际测量结果进行比较分析,结果表明:(1)当牵引变电所不设置再生制动装置时,车辆间的再生能量相互利用率很高;(2)传统的将再生制动电阻置于牵引变电所不但不会节省能量,相反会浪费能量;(3)当再生电能利用装置的容量达到一定值时,再增加容量,对于节能效果影响已经很小;(4)该研究结果可应用于轨道交通牵引供电系统的设计中。
- 李力鹏盛家川
- 关键词：再生制动
- 融合人类认知网络优化的中国画情感识别被引量：8
- 2020年
- 现有中国画研究缺少对画作情感的分析,但画家将生活感悟寄情于美术创作,升华国画的艺术价值.基于此种情况,文中提出融合人类认知优化深度学习网络结构的中国画情感识别算法.首先,根据图像显著性和笔道复杂度提出中国画感兴趣区域提取算法.再使用可视化卷积神经网络提取国画情感特征,并交互式地融合国画情感表达手法知识优化网络结构.最后微调构建的网络预测国画情感.实验将1000幅中国画分为4种情感类别,准确率较高,识别效果较优.消融实验与可视化实验分析网络各层作用,进一步验证文中算法识别中国画情感的能力.
- 盛家川陈雅琦王君李亮
- 关键词：图像分类感兴趣区域
- 公共场所人群加速度异常检测系统被引量：5
- 2017年
- 针对目前基于速度检测公共场所密集人群异常行为存在的检测准确率低、使用范围局限的问题,从人群的加速度角度对可能导致公共安全事故的人群异常行为进行研究,提出了一种基于加速度检测人群异常行为的算法,并基于该算法实现了针对人群逃散、人群聚集、人群拥挤和人群逆行4种异常行为检测的系统。首先,利用金字塔Lucas-Kanade光流法进行特征点跟踪;然后,在获取到特征点的速度矩阵基础上进一步计算其加速度矩阵,反映速度的整体变化;最后,从加速度大小和方向两方面检测人群异常行为。结果表明,所提算法检测用时较少,相比基于速度检测的对比算法,检测的正确率提高到80%,误报率降低为5%。
- 华斌梁茜刘赏盛家川
- 关键词：安全管理工程加速度
- 深度学习结构优化的图像情感分类被引量：4
- 2020年
- 自然图像情感分类在分析用户需求、监控网络舆情等方面具有重要意义。然而基于深度学习的分类算法存在训练过程难以控制、分类结果缺乏解释的问题。为此提出一种人类知识驱动的深度学习结构优化算法。首先通过特征可视化显示卷积神经网络提取的情感特征;其次结合人类对图像情感可视化结果的感知来优化网络结构,利用人类知识驱动网络,重点学习情感信息更明显的特征;最后对所构建网络的参数进行微调,使其更适用于自然图像情感分类任务。在Twitter情感图像数据集上与其他分类方法的对比实验表明,所提出的算法获得了88.1%的分类准确率,优于其他方法。消融实验证明网络优化结果比未优化提高了8.1%。类激活图、空间位置和神经元组特征可视化直观解释了模型运作的过程与原因,进一步证实算法识别自然图像情感的能力。
- 盛家川陈雅琦王君韩亚洪
- 关键词：图像情感图像分类卷积神经网络可视化
- 融合深度网络的改进快速生成超像素算法被引量：3
- 2020年
- 超像素是图像过度分割的结果,提供了图像数据的中间级表示,对计算机视觉等领域的研究具有重要意义。现有的超像素算法是不可微的,且深度网络通常在规则的网格上进行定义,导致目前生成超像素的算法大多基于手工提取的像素特征进行。提出融合深度网络的改进快速生成超像素算法,将深度学习网络嵌入到超像素的生成过程中,首先利用含多隐含层的深度网络进行图像像素特征的提取,然后通过K-means聚类方法计算初始种子点位置以改善分割结果,在此基础上通过主动搜索方法确保像素标签的正确性,最后得到超像素分割结果。在Berkeley数据集BSDS500上,使用BSDS的基准测评与其他文献的对比实验表明,所提出的算法在分割结果的紧凑性、规则性等性能方面相对较好。
- 盛家川王佳媛李玉芝王君
- 关键词：深度网络聚类特征提取
