吕淑静

作品数：9被引量：24H指数：4
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发文主题：图像深度图像测图文本X光图像更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理机械工程更多>>
发文期刊：《电子科技》《计算机工程与应用》《中国图象图形学报》《计算机系统应用》更多>>
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隐含异位联合编码的密文图像可逆信息隐藏
《中国图象图形学报》2025年第3期769-783,共15页陈振宇 殷赵霞 占鸿渐 吕淑静 胡孟晗 
国家重点研发计划资助(2023YFF0905000)。
目的密文图像可逆信息隐藏技术旨在将信息嵌入至加密图像,以确保信息和原始图像能够准确提取和无损恢复。针对密文图像可逆信息隐藏嵌入率不高的问题,通过增加编码的信息运载效率与利用相邻像素相关性,提出了一种位平面隐含异位联合编...
关键词：密文图像可逆信息隐藏(RDHEI) 隐含异位压缩 联合编码 预测误差 位平面 嵌入率(ER) 
基于双层解耦策略和注意力机制的遮挡目标分割被引量：5
《电子与信息学报》2023年第1期335-343,共9页吕岳 周浙泉 吕淑静 
遮挡目标分割是实例分割中的一个难点,但在多个应用领域有很强的实用价值,例如物流传输线上堆叠快递包裹的分割。针对快递包裹目标遮挡导致难以分割的问题,该文提出一种基于双层解耦策略和注意力机制的遮挡目标分割方法。该方法首先利...
关键词：图像分割 注意力机制 遮挡目标 双层解耦策略 
基于图匹配网络的小样本违禁物品分割算法被引量：4
《红外与激光工程》2021年第11期418-426,共9页朱祯悦 吕淑静 吕岳 
自动化安检技术是维护公共安全、提升安检效率的一项有效措施。在实际场景中很难获得充足的违禁品标注样本用于神经网络的训练,并且在不同场景和安全级别下违禁品的类别也有所不同。为解决基于神经网络的违禁品检测方法所面临的样本不...
关键词：语义分割 小样本学习 图匹配网络 X光图像 违禁品检测 
基于小样本学习的X光图像违禁物品识别被引量：3
《电子测量与仪器学报》2021年第3期204-210,共7页邢琛聪 吕淑静 吕岳 
上海市科委(18DZ2270800)项目资助。
自动X光安检是维护公共安全的重要手段。现有X光违禁物品识别的研究仅针对数据集包含的类别,不能直接应用于未参与训练的类别。数据集各类别的数量不平衡也会影响模型的性能。针对以上问题,提出一种基于小样本学习的X光图像违禁物品分...
关键词：违禁品检测 X光图像 图像分割 小样本学习 度量学习 
高密集度AGV快递包裹分拣系统的路径规划被引量：6
《计算机系统应用》2019年第4期39-44,共6页贺学成 吕淑静 吕岳 
基于自动引导小车(AGV)的快递包裹自动分拣系统是智能物流的研究热点,路径规划是其关键问题之一.在快递包裹分拣系统中, AGV具有高密集性和车辆数量较大的特点,这种情况极易造成AGV拥堵,使得整个系统的性能降低.针对此问题本文提出可避...
关键词：高密集度 自动引导小车(AGV) 快递包裹分拣系统 分拣效率 CAA~*算法 
一种新模板的图像边缘提取方法
《电子科技》2011年第7期92-96,共5页刘煜 刘岩 吕淑静 
为解决拉普拉斯和梯度等类算子提取图像边缘时算法复杂、程序化实现较为困难的问题,提出了一种新的横向和纵向模板算法,通过仿真实验,获得了优于梯度算子提取图像边缘的结果。并对以上算法进行改进,在边缘图像信息衰减微小的情况下,有...
关键词：图像处理 图像边缘提取 模板算法 横向模板 纵向模板 
基于混合特征的孟加拉手写体数字识别被引量：6
《计算机工程与应用》2007年第20期214-215,共2页刘春丽 吕淑静 
根据孟加拉手写体数字的特点,用Kirsch算子提取象素的水平、垂直、右对角线以及左对角线的特征矢量,并与字符图像的密度特征相结合,采用BP算法训练的MLP网络作分类器进行识别。最后,用从实际孟加拉信封图像中采集到的手写体数字作样本...
关键词：特征提取 KIRSCH算子 孟加拉手写体数字 BP神经网络 
一种基于部分标记的SOM和MLP混合识别算法
《图象识别与自动化》2006年第2期30-34,共5页吕淑静 
针对孟加拉手写体数字的识别，本文提出了一种基于部分标记的两层SOM分类器和MLP分类器相混合的识别算法。对于Kohonen提出的SOM分类器，部分标记有利于降低错识率，而两层结构提高了分类器的性能。在本文提出的算法中，首先用SOM分类...
关键词：孟加拉数字 部分标记的SOM MLP 
一种基于方向特征的孟加拉手写体数字识别方法
《图象识别与自动化》2005年第2期39-42,共4页吕淑静 
本文根据孟加拉数字的特点，用Kirsch算子提取字符图像象素的水平、垂直、右对角线和左对角线特征矢量，采用BP神经网络作分类器进行识别。实验结果显示，对于孟加拉手写体数字具有较高的识别率和较快的识别速度，并对其它手写体数字也...
关键词：方向特征 Kimch算子 孟加拉手写体数字 BP神经网络 
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