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[期刊论文] 作者：林泰崴,陈昭炯,叶东毅,
来源：福州大学学报：自然科学版 年份：2004
分析了不完备信息系统下的3种粗糙集扩展关系的缺陷,提出一种可变精度的限制容差关系,并通过理论分析和实例计算验证其有效性....
[会议论文] 作者：林泰崴,陈昭炯,叶东毅,
来源：中国人工智能学会第10届全国学术年会 年份：2003
文献[2]提出了一种在相似关系下计算对象χ的最优决策规则算法，通过引入相似关系，在不改变原始不完整决策系统前提下，从中获取原始数据中蕴藏的确定性规则。本文引入文献[1]中非......
[会议论文] 作者：滕秀花,陈昭炯,叶东毅,
来源：第五届全国虚拟现实与可视化技术及应用学术会议 年份：2005
将彩色图像的色彩传递给一个灰度图,目前常用的方法是利用亮度及亮度的分布情况在图像间进行像素点的匹配.这种方法在许多场合上色的效果不够理想.本文提出一种新的像素点权值计算公式,将像素点的彩色纹理信息也参与到像素点的匹配过程,算法结果改进了原有色彩......
[期刊论文] 作者：顾杨, 陈昭炯, 陈灿, 叶东毅,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2019
以往的山水画计算机仿真由于未从山水画整体布局的角度进行研究,难以实现完整的画作生成.针对上述问题,文中提出布局引导、可实现完整画作生成的中国山水画仿真方法.基于山水...
[期刊论文] 作者：陈灿,陈昭炯,顾杨,叶东毅,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2019
基于分块的相关滤波跟踪算法在处理目标尺度变化和遮挡问题时,对局部子块跟踪状态的评估及局部子块与尺度变化的关系刻画不够准确.针对此问题,文中提出尺度感知的分块协同式相关滤波跟踪算法.首先提出结合时序平滑约束的局部子块遮挡判别方法,改进现有算法的评......
[期刊论文] 作者：张雨婷,叶东毅,柯逍,陈昭炯,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2016
基于压缩感知理论对目标Haar-like特征进行降维处理的压缩跟踪算法采用固定大小的跟踪框跟踪目标,在目标尺度发生变化时,容易产生跟踪漂移甚至丢失跟踪目标的现象.为了克服这一缺陷,文中分析Haar-like特征随目标尺度变化的情况,发现在一定变化尺度范围内,跟踪矩......
[期刊论文] 作者：林德威,陈昭炯,柯逍,叶东毅,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2016
自组织背景差分算法存在实时性不高和背景模型在非周期变化的复杂背景环境下容易出现偏移的缺点.针对上述问题,文中提出带记忆存储的分级自组织背景差分算法.首先构建边界共享型的背景模型以降低时空复杂度,同时在矩阵模型的基础上引入缓存空间设计,分别存储当......
[期刊论文] 作者：范京,叶东毅,柯逍,陈昭炯,,
来源：小型微型计算机系统 年份：2017
自适应码本(SACB)算法在目标物体检测中取得了较好的效果,对周期性晃动有一定抗干扰性,但仍存在"鬼影"现象、对密集型物体晃动抗噪性差、码字清除策略过分依赖于时间等问题.对此提出一种改进的自适应双码本(DECB)算法,通过增加前景像素记忆层构成背景-前景双码......
[期刊论文] 作者：陈正斌,叶东毅,朱彩霞,廖建坤,,
来源：计算机系统应用 年份：2020
在复杂的自然场景中,目标识别存在背景干扰、周围物体遮挡和光照变化等问题,同时识别的目标大多拥有多种不同的尺寸和类型.针对上述目标识别存在的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv3的非限制自然场景中中等或较大尺寸的目标识别方法 (简称CDSP-YOLO).该方法采......
[期刊论文] 作者：朱顺痣,施华,刘利钊,叶东毅,,
来源：计算机科学与探索 年份：2012
将线性尺度空间的特征点扩展问题转化为多尺度数据集的同尺度内分类问题,该问题属于尺度不变的非平衡数据集分类问题。提出了一种基于尺度空间的核学习的采样算法来处理支持向量机(support vector machine,SVM)在非平衡数据集上的分类问题。其核心思想是首先在......
[期刊论文] 作者：张栋,陈凯,颜建英,朱丹红,叶东毅,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2017
胎盘植入是产科严重的并发症之一，作为金标准的产后病理检验存在的滞后性和局限性问题，文中将病史和彩超数据等产前多特征关联作为观测显状态序列，将产后病理诊断作为隐状态，构建......
[期刊论文] 作者：潘晓晓,叶东毅,颜建英,张栋,杨丹林,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2015
胎盘植入由于其临床特征隐匿，尚无一种敏感性、特异性高的产前诊断手段，因此文中将数据的特征提取方法引入胎盘植入产前诊断领域，从特征相关性的角度，提出胎盘植入有效医学语义的......
[期刊论文] 作者：郑旻琦,陈崇成,樊明辉,叶东毅,林甲祥,
来源：微计算机应用 年份：2008
空间离群是指非空间属性与其空间邻居显著不同的空间对象。空间数据的特殊性决定了空间离群挖掘需要充分考虑空间数据的特点，才能挖掘出有现实意义的离群。本文对现有主要的空......
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