王秀美

作品数：11被引量：20H指数：2
导出分析报告
供职机构：西安电子科技大学更多>>
发文主题：极光图像哈希图片搜索模态更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学经济管理电子电信更多>>
发文期刊：《计算机学报》《西安电子科技大学学报》《模式识别与人工智能》《现代电子技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金中央高校基本科研业务费专项资金陕西省自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于多注意力机制的纹理感知视频修复方法
《西安电子科技大学学报》2024年第3期136-146,共11页夏译蓝 王秀美 程培涛 
国家自然科学基金(62372355,61972305,61871308);陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-ZD-39);陕西省重点研发计划(2021ZDLGY02-03)。
针对现有视频修复方法无法有效利用远处空间内容信息而导致修复结果中存在结构和纹理不合理的问题,提出了一种基于多注意力机制的纹理感知视频修复方法。该方法设计了由多头时空注意力和单图局部注意力构成的多注意力机制以保证全局结...
关键词：视频修复 TRANSFORMER 快速傅里叶卷积 多注意力机制 纹理感知 
一种自适应权重学习的轻量超分辨率重建网络被引量：2
《西安电子科技大学学报》2021年第5期15-22,共8页张宇浩 程培涛 张书豪 王秀美 
国家自然科学基金(61871308,61972305);陕西省重点研发计划(2021ZDLGY02-03)。
近年来,基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法取得了令人瞩目的成果。基于像素级注意力网络的图像超分辨率重建方法能够在极小的参数量下获得良好的重建性能,是目前最先进的轻量化超分辨率重建方法之一。但是,受到各模块参...
关键词：超分辨率重建 卷积神经网络 深度学习 轻量化 自适应权重 
一种基于块对角表示和近邻约束的子空间聚类方法被引量：1
《计算机科学》2020年第7期66-70,共5页高方远 王秀美 
国家自然科学基金(61972305,61871308,61772402);国家大学生创新创业训练计划项目经费;陕西省自然科学基金(2019JM-090)。
聚类分析是机器学习与数据挖掘中的重要工具,而子空间聚类是高维数据分析中常用的聚类方法。基于谱图的子空间聚类方法首先学习数据在子空间中的自表示系数矩阵,然后基于此进行谱聚类分析。通过研究子空间聚类的过程和模型设计,发现基...
关键词：子空间聚类 块对角约束 非线性映射 流形正则 
一种相似性保持的线性嵌入哈希方法被引量：2
《西安电子科技大学学报》2016年第1期94-98,共5页王秀美 丁利杰 高新波 
国家杰出青年科学基金资助项目(61125204);国家自然科学基金重点资助项目(61432014);国家自然科学基金资助项目(6147230);国家自然科学基金青年基金资助项目(61100158)
在图像检索技术中,针对高维特性海量的图像数据检索速度慢、数据存储容量大及图像和其哈希编码之间相关性差的缺点,将相关性预测函数引入到哈希算法中,提出了一种相似性保持的线性嵌入哈希方法.该方法利用相关性预测函数保持高维数据与...
关键词：相似最近邻搜索 哈希 相关性预测函数 查准率 查全率 
一种潜在信息约束的非负矩阵分解方法被引量：2
《数据采集与处理》2014年第1期11-18,共8页高新波 王笛 王秀美 
国家杰出青年科学基金(61125204)资助项目;国家自然科学基金(61172146;61100158)资助项目;陕西省重点科技创新团队(2012KCT-02)资助项目
传统的非负矩阵分解方法没有充分利用数据间的内在相似性,从而影响了算法的性能。为此,本文提出一种潜在信息约束的非负矩阵分解方法。该方法首先利用迭代最近邻方法挖掘原始数据的潜在信息,然后利用潜在信息构造数据之间的相似图,最后...
关键词：数据降维 非负矩阵分解 潜在信息 相似图 迭代最近邻 
一种基于高斯隐变量模型的分类算法被引量：6
《计算机学报》2012年第12期2661-2667,共7页王秀美 高新波 李洁 
国家自然科学基金(61125204;61172146;61100158);教育部博士点基金(20090203110002);中央高校基本科研业务费(K50511020002);中国博士后科学基金资助~~
高斯过程隐变量模型是近年来新兴的无监督降维方法,它可以找到高维数据的低维流形结构.但是由于高斯过程隐变量模型是无监督的概率降维方法,所以当数据集中的样本有类别标记信息时,高斯过程隐变量模型不能利用这些监督信息,实现分类的任...
关键词：高斯过程 监督学习 降维 线性判别分析 
基于PSVM的主动学习肿块检测方法被引量：3
《计算机研究与发展》2012年第3期572-578,共7页王颖 高新波 李洁 王秀美 
国家杰出青年科学基金项目(61125204);国家自然科学基金项目(61172146);中央高校基本科研业务费专项资金(K50510020013);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2011JQ8018)
肿块区域通常形态各异、差异性较大,并且与正常组织相比没有明显的区别,严重影响了肿块自动检测系统的性能.为了能够有效地提高乳腺X线图像中肿块的检测灵敏度,通过引入包含了样本间相互制约关系的具有成对约束的SVM (PSVM)算法,提出了...
关键词：计算机辅助检测 肿块检测 成对约束 成对约束支持向量机 主动学习 
一种基于局部保持的隐变量模型被引量：2
《模式识别与人工智能》2010年第3期369-375,共7页王秀美 高新波 张乾坤 宋国乡 
国家自然科学基金项目(No.60702061;6077106;60702061);教育部长江学者和创新团队支持计划项目(No.IRT0645)资助
隐变量模型是一类有效的降维方法,但是由非线性核映射建立的隐变量模型不能保持数据空间的局部结构.为了克服这个缺点,文中提出一种保持数据局部结构的隐变量模型.该算法充分利用局部保持映射的保局性质,将局部保持映射的目标函数作为...
关键词：降维 隐变量模型(LVM) 局部距离保持 
基于判别特征加权的GPLVM算法
《计算机科学》2009年第3期189-192,共4页王秀美 高新波 
新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-04-0948);教育部长江学者和创新团队支持计划(No.IRT0645);国家自然科学基金(No.60702061)资助
高斯过程隐变量模型是最近提出的比较流行的无监督降维方法。但是,它是一种无监督的机器学习算法,没有突出类结构,使得结果不能有效地表示类别信息。因此,提出一种利用判别特征值对高斯过程隐变量模型进行加权的算法,该算法不仅能够加...
关键词：高斯过程隐变量模型 因子分析 概率主成分分析 局部Fisher判别分析 
支付交易费用的外汇期权定价
《现代电子技术》2005年第3期32-34,共3页王秀美 唐小娅 奚振斐 宋国乡 
Black Scholes模型成功解决了有效证券市场下的欧式期权定价问题。然而 ,在现实的证券市场中 ,投资者将面临数量可观、不容忽视的交易费用。本文针对支付交易费用的外汇交易 ,用证券组合模拟期权受益来构造交易成本 ,提出了一种非线性...
关键词：期权定价 交易成本 二项式模型 套期保值 界限判断 
全选清除导出
共2页<12>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部