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oe1(光电查) - 科学论文

87 条数据
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  • [IEEE 2019化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019年化合物半导体周（CSW）- 使用固态源分子束外延技术在InP(001)倾斜衬底上生长InGaAs太阳能电池

    摘要： 本文提出一种基于脑电图（EEG）的脑-机接口（BCI）中新的运动想象分类方法。该方法采用信号依赖的正交变换——线性预测奇异值分解（LP-SVD）进行特征提取，该变换将映射定义为线性预测系数滤波器冲激响应矩阵的左奇异向量。通过基于逻辑树的模型分类器，将提取的特征分为四类运动想象动作之一。首先将该方法与两种相关的前沿特征提取方法（离散余弦变换DCT和自适应自回归AAR方法）进行基准测试，LP-SVD方法以67.35%的准确率大幅超越其他方法（较DCT提高25%，较AAR方法提高6%）。为进一步提升特征区分能力并降低计算复杂度，我们通过引入EEG变换后的Q统计量和霍特林T2统计量扩展特征子集，并提出新的EEG通道选择方法。基于扩展特征集和通道选择方法的EEG分类性能，与BCI IIIa竞赛数据集上已报道的多种前沿分类方法进行对比，本方法以81.38%的平均准确率位列第二。

    关键词： 特征提取、线性预测、脑机接口、正交变换、通道选择

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 基于Grubbs准则和局部离群因子法的光伏阵列故障检测

    摘要： 欧泊的定量分级即使对专业评估师而言也是一项具有挑战性的任务。当前欧泊评估方法因评估复杂性及人眼观察的局限性而高度主观。本文提出一种新型机器视觉系统——宝石学数字分析仪（GDA），用于欧泊的自动化分级。该分级基于从欧泊图像提取的多项特征，采用统计机器学习方法实现。评估流程包含校准、欧泊图像采集、图像分析以及欧泊分类与分级四个环节。实验结果表明，相比专业评估师的人工评定，基于GDA的分级结果更具一致性与客观性。

    关键词： 特征提取、图像分析、机器视觉、学习系统、人工智能

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 图像分析技术在人体特征参数提取中的应用

    摘要： 随着生活水平的提高，个性化服装定制已成为人们服饰需求的一种趋势。个性化服装定制的关键因素是三维人体建模。随着图像分析技术的发展，利用图像分析技术提取人体特征成为可能。本文采用二维人体特征区域及图像特征参数提取方法，运用反向传播神经网络（BP神经网络）对三维人体特征进行拟合，并对22名受试者的颈部、胸部、腰部和臀部进行了验证。结果表明，采用该方法能够较好地实现人体特征参数的提取。

    关键词： 人类特征，BP神经网络，图像分析，特征提取，计算机辅助设计（CAD）

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • <sup>18</sup>F-FDG-PET影像放射组学分析的优化特征提取

    摘要： 18F-FDG-PET/CT图像的影像组学分析有望实现更精准的体内疾病特征描述。迄今多项研究表明，由于患者准备、成像方案、病灶勾画及特征提取的差异，纹理特征存在显著波动。本研究旨在分析18F-FDG-PET数据影像组学分析前的特征变异情况，并确定能最小化不同PET成像系统间影像组学特征变异的特征提取与成像参数。方法：采用13台PET/CT系统（12个中心）按当地方案对全身美国电气制造商协会图像质量模体进行成像，选取模体中4个最大球体（17-37mm）相关的37个影像组学特征?；谔逅卮笮?、直方图分箱及病灶体积变化的综合分析，建立特征与成像系统排序。通过单因素方差分析（ANOVA）评估体素大小、分箱大小及病灶体积亚组间的特征变异依赖性及趋势变化。结果：特征排序显示灰度共生矩阵（GLCM）和形态特征对PET成像系统变异最不敏感；成像系统排序表明使用点扩散函数（PSF）、小体素尺寸及窄高斯后滤波可有效减小特征变异。ANOVA亚组分析证实，在给定体素大小和分箱参数条件下，37个特征的变异均可实现最小化。结论：本研究为18F-FDG-PET/CT研究的优化特征选择提供指导，证实特定图像参数与成像系统组合可最小化特征变异，有助于影像专家与特征工程师提升未来PET/CT影像组学研究质量。

    关键词： 放射组学、18F-FDG PET/CT、特征提取

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 基于卷积神经网络的无人机影像柑橘树识别

    摘要： 遥感技术对精准农业至关重要，无人机（UAV）提供的空间分辨率正在革新精准农业的工作流程，用于监测作物生长季的健康状况与产量、识别和监控杂草等应用。针对单株果树的生长、果实产量及病虫害发生情况的监测仍是重点研究方向，采用自动化手段（而非人工勾绘）划定每棵树的范围，将有助于长期农场管理。本文利用简单的卷积神经网络（CNN）算法从无人机影像中检测柑橘及其他作物果树，随后通过简单线性迭代聚类（SLIC）算法生成的超像素进行分类优化。该工作流在相对复杂的农业环境（多目标、不同树龄与大小的果树等）中表现良好，取得了高精度（总体精度=96.24%，精确率（阳性预测值）=94.59%，召回率（灵敏度）=97.94%）。据我们所知，这是首次将CNN与无人机多光谱影像结合应用于柑橘树检测。需要更多此类个案研究，以开发标准化的自动化工作流，帮助农业管理者更好地将海量高分辨率无人机影像融入农业生产管理。

    关键词： 无人机系统、树木识别、柑橘、精准农业、卷积神经网络、特征提取、深度学习、超像素

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 用于户外LiFi通信的光伏太阳能电池

    摘要： 大多数先进的行人检测方法难以在准确率和效率之间取得良好平衡。例如，ACF方法速度快但检测率较低，而棋盘格方法检测率高但速度慢。受行人简单固有属性（即外观恒定性和形状对称性）的启发，我们提出两种新型非邻域特征：侧内差异特征(SIDF)和对称相似性特征(SSF)。SIDF能表征背景与行人的差异以及行人轮廓与其内部的差异，SSF则能捕捉行人形状的对称相似性——这些特性是邻域特征所不具备的。最终我们提出融合非邻域特征与邻域特征进行行人检测，发现非邻域特征可使对数平均漏检率进一步降低4.44%。研究还给出了本方法与部分先进方法的对比关系。在INRIA、Caltech和KITTI数据集上的实验表明该方法兼具有效性与高效性：相比未使用CNN的先进方法，本方法在Caltech数据集上取得最佳检测性能，较次优方法（棋盘格）提升2.27%；采用Caltech新标注数据时漏检率达11.87%，优于其他方法。

    关键词： 特征提取、非相邻特征、行人检测、相邻特征、Adaboost

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [2019年IEEE国际纳米尺度操控、制造与测量会议(3M-NANO) - 中国镇江(2019.8.4-2019.8.8)] 2019年IEEE国际纳米尺度操控、制造与测量会议(3M-NANO) - 基于光片上网络的一种低激光功率新型架构

    摘要： 随着物联网（IoT）技术应用的多样化，异构物联网系统产生了大量包含视频和图像的异构数据。如何高效表征这些图像是一项重要且具有挑战性的任务。作为局部描述符，纹理基元分析在图像处理领域受到广泛关注。过去几年中已提出多种基于纹理基元的方法并取得优异性能，但仍存在亟待解决的问题，特别是难以描述物联网中复杂场景的图像。针对该问题，本文提出一种称为对角结构描述符的多特征表征方法，该方法更适用于中间特征提取并有利于多特征融合?；谑泳踝⒁饣?，通过像素对角线颜色差异定义了五种对角结构纹理基元，随后从映射子图中提取四类视觉特征并整合为一维向量。在三个Corel数据集上的大量实验表明，所提方法优于多种前沿方法。

    关键词： 特征提取、图像表示、物联网、图像检索、局部描述符

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [2018年IEEE/ACS第15届计算机系统与应用国际会议(AICCSA) - 约旦亚喀巴(2018.10.28-2018.11.1)] 2018年IEEE/ACS第15届计算机系统与应用国际会议(AICCSA) - 以纹理单元数量作为热成像中乳腺疾病分类的特征

    摘要： 本文提出将纹理单元数量作为乳腺图像分类的特征提取方法。该方法以局部二值模式（一种广泛应用于人脸识别的技术）的理想化为基础。我们将所提出的策略与文献中最常用的纹理分析技术——灰度共生矩阵进行了对比。通过这项研究，我们证明了两种特征提取技术的结合能够提升最终的分类效果。测试采用支持向量机分类器，获得了96.15%的曲线下面积（受试者工作特征曲线）。

    关键词： 计算机辅助诊断、机器学习、支持向量机、特征提取、红外图像、局部二值模式

    更新于2025-09-23 04:16:36

  • 复合材料层压板热成像图像增强用于脱粘检测：一种基于Gabor滤波器和水位线的方法

    摘要： 航天器结构采用需要高刚度和低质量的材料。在承受高温和声学载荷时，其完好性至关重要。这些结构易出现脱粘和分层等被认定为缺陷的问题。采用无损检测方法识别这些部件的脱粘缺陷非常关键，因为脱粘缺陷肉眼不可见，传统光学相机无法实现自动化检测。为此，我们采用了红外热成像技术。本研究尝试通过增强、分割和特征提取等步骤处理热成像图像，运用了分水岭分割、主动轮廓线以及基于伽马滤波器的纹理分类等技术。由此显现的缺陷有助于采取纠正措施，避免航天器实际使用期间材料发生失效。

    关键词： 噪声去除、特征提取、分水岭算法、主动轮廓法、伽柏滤波器、热成像

    更新于2025-09-23 22:17:30

  • [IEEE 2019年第44届国际红外、毫米波和太赫兹波会议（IRMMW-THz）- 法国巴黎（2019年9月1日-2019年9月6日）] 2019年第44届国际红外、毫米波和太赫兹波会议（IRMMW-THz）- 毫米波频段间隙波导馈电圆极化天线

    摘要： 由于在实践中应用广泛，人脸识别已成为一个活跃的研究课题。在训练样本充足的情况下，许多机器学习方法都能实现高精度的人脸识别。然而，当训练样本不足时——尤其是极端情况下仅有一个训练样本——人脸识别就变得极具挑战性。如何解决单样本人脸识别中样本量小与高维度这两个相互矛盾的问题，对其实际可达成的识别精度和可行性至关重要。不同于基于泛化能力提升的传统全局人脸识别方法，也不同于依赖图像分割的局部人脸识别方法，本文提出了一种基于局部保持投影(LPP)特征迁移的单样本人脸识别算法。首先通过白化余弦相似度度量筛选迁移源，获取选择性样本源；其次分别将源人脸和目标人脸向量通过LPP投影到特征子空间，计算特征迁移矩阵来近似子空间中源人脸与目标人脸的映射关系；随后利用该特征迁移矩阵将训练样本的原始宏观特征迁移为目标宏观特征；最后采用最近邻分类器进行人脸识别?；贔ERET、ORL和Yale等常用数据库的实验结果表明，相较于(PC)2A和Block FLDA等主流单样本人脸识别算法，本文提出的基于LPP特征迁移的单样本人脸识别算法具有显著优势。

    关键词： 单样本、特征提取、人脸识别、局部保持投影、迁移学习

    更新于2025-09-19 17:13:59