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基于DenseNet和深度运动图的行为识别算法
被引量:
1
1
作者
张健
张永辉
何京璇
《信息技术与网络安全》
2020年第1期63-69,共7页
结合深度信息以及RGB视频序列中丰富的纹理信息,提出了一种基于DenseNet和深度运动图像的人体行为识别算法。该算法基于DenseNet网络结构,首先获取彩色纹理信息和光流信息,然后从同步的深度视频序列获取深度信息,以增强特征互补性;再将...
结合深度信息以及RGB视频序列中丰富的纹理信息,提出了一种基于DenseNet和深度运动图像的人体行为识别算法。该算法基于DenseNet网络结构,首先获取彩色纹理信息和光流信息,然后从同步的深度视频序列获取深度信息,以增强特征互补性;再将空间流、时间流和深度流三种特征信息分别作为网络的输入;最后通过LSTMs进行特征融合和行为分类。实验结果表明,在公开的动作识别库UTD-MHAD数据集上,该算法识别准确率为92.11%,与该领域中的同类算法相比表现优异。
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关键词
行为识别
深度运动图像
DenseNet
光流
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职称材料
基于CNN和Resblock的图像超分辨率重建算法
被引量:
2
2
作者
张健
何京璇
王容
《信息技术与网络安全》
2019年第7期54-59,共6页
针对现有的SRCNN算法网络训练时间太长、重建性能不佳、运行速度较慢的问题,提出了一种新的图像超分辨率重建算法,基于卷积神经网络以低分辨率的图像作为网络输入,利用卷积操作学习图像的高阶表示,通过反卷积操作进行上采样重建图像,同...
针对现有的SRCNN算法网络训练时间太长、重建性能不佳、运行速度较慢的问题,提出了一种新的图像超分辨率重建算法,基于卷积神经网络以低分辨率的图像作为网络输入,利用卷积操作学习图像的高阶表示,通过反卷积操作进行上采样重建图像,同时在网络中加入残差结构,使得整个网络能够更好地收敛。在Set5、Set14、BSD200测试集上的实验结果表明,相比双三次插值法Bicubic、SRCNN等方法,所提方法对图像的超分辨率重建效果更好,运行速度有很大的提升,且网络的收敛速度更快。
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关键词
图像处理
卷积神经网络
超分辨率重建
残差网络
反卷积
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职称材料
电影世界中的语文——将影视资源运用于高中语文教学
3
作者
何京璇
《中学生作文指导》
2019年第28期90-90,共1页
合理引入影视资源,使文字文本以视听语言的形式展现在学生面前,给学生带来美的享受,能更好的帮助学生理解文本,达成教学任务。更能提高学生的艺术鉴赏能力和审美能力。本文通过对影视资源在高中语文教学过程中应用现实意义的分析和具体...
合理引入影视资源,使文字文本以视听语言的形式展现在学生面前,给学生带来美的享受,能更好的帮助学生理解文本,达成教学任务。更能提高学生的艺术鉴赏能力和审美能力。本文通过对影视资源在高中语文教学过程中应用现实意义的分析和具体方案的探讨,旨在促进高中语文教学方式的多样化,促进教学水平的提高。
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关键词
影视资源
语文教学
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职称材料
题名
基于DenseNet和深度运动图的行为识别算法
被引量:
1
1
作者
张健
张永辉
何京璇
机构
海南大学
出处
《信息技术与网络安全》
2020年第1期63-69,共7页
基金
海南省自然科学基金资助项目(618MS027)。
文摘
结合深度信息以及RGB视频序列中丰富的纹理信息,提出了一种基于DenseNet和深度运动图像的人体行为识别算法。该算法基于DenseNet网络结构,首先获取彩色纹理信息和光流信息,然后从同步的深度视频序列获取深度信息,以增强特征互补性;再将空间流、时间流和深度流三种特征信息分别作为网络的输入;最后通过LSTMs进行特征融合和行为分类。实验结果表明,在公开的动作识别库UTD-MHAD数据集上,该算法识别准确率为92.11%,与该领域中的同类算法相比表现优异。
关键词
行为识别
深度运动图像
DenseNet
光流
Keywords
action recognition
depth motion maps
DenseNet
optical flow
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于CNN和Resblock的图像超分辨率重建算法
被引量:
2
2
作者
张健
何京璇
王容
机构
海南大学
出处
《信息技术与网络安全》
2019年第7期54-59,共6页
基金
海南省自然科学基金(618MS027)
海南省重点研发项目(ZDYF2019024)
海南大学大学生创新创业项目(Hdcxcyxm201704)
文摘
针对现有的SRCNN算法网络训练时间太长、重建性能不佳、运行速度较慢的问题,提出了一种新的图像超分辨率重建算法,基于卷积神经网络以低分辨率的图像作为网络输入,利用卷积操作学习图像的高阶表示,通过反卷积操作进行上采样重建图像,同时在网络中加入残差结构,使得整个网络能够更好地收敛。在Set5、Set14、BSD200测试集上的实验结果表明,相比双三次插值法Bicubic、SRCNN等方法,所提方法对图像的超分辨率重建效果更好,运行速度有很大的提升,且网络的收敛速度更快。
关键词
图像处理
卷积神经网络
超分辨率重建
残差网络
反卷积
Keywords
image processing
Convolutional Neural Network(CNN)
super-resolution reconstruction
residual network
deconvolution
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
电影世界中的语文——将影视资源运用于高中语文教学
3
作者
何京璇
机构
威海大光华国际学校
出处
《中学生作文指导》
2019年第28期90-90,共1页
文摘
合理引入影视资源,使文字文本以视听语言的形式展现在学生面前,给学生带来美的享受,能更好的帮助学生理解文本,达成教学任务。更能提高学生的艺术鉴赏能力和审美能力。本文通过对影视资源在高中语文教学过程中应用现实意义的分析和具体方案的探讨,旨在促进高中语文教学方式的多样化,促进教学水平的提高。
关键词
影视资源
语文教学
分类号
G63 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DenseNet和深度运动图的行为识别算法
张健
张永辉
何京璇
《信息技术与网络安全》
2020
1
下载PDF
职称材料
2
基于CNN和Resblock的图像超分辨率重建算法
张健
何京璇
王容
《信息技术与网络安全》
2019
2
下载PDF
职称材料
3
电影世界中的语文——将影视资源运用于高中语文教学
何京璇
《中学生作文指导》
2019
0
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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