司马海峰

作品数：16被引量：37H指数：3
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发文主题：图像卷积语义校园安全像素更多>>
发文领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程医药卫生更多>>
发文期刊：《液晶与显示》《电脑编程技巧与维护》《黄河之声》《模式识别与人工智能》更多>>
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基于混合空间深度纹理计算的人脸活体检测
《电脑编程技巧与维护》2024年第8期98-100,共3页袁栋磊 司马海峰 
随着人脸识别技术的广泛推广应用,人脸活体检测技术变得越来越重要。以往对于人脸活体检测的研究主要集中在分析整个人脸图像,往往忽视了基于局部小特征对人脸图像进行分类会具有较强的分类性能。研究提出基于人脸关键点(包括双眼、鼻...
关键词：HSV色彩模式 YCrCb纹理模式 LBP特征 活体检测 ResNet网络模型 分块人脸活体检测网络 
细化多尺度感知与优化轮廓的自适应道路场景语义分割网络
《计算机辅助设计与图形学学报》2024年第6期844-856,共13页司马海峰 许毓霜 王静 徐明亮 
国家自然科学基金(61602157);河南省高校创新团队(19IRTSTHN012);河南理工大学博士基金(B2016-37).
语义分割通常被描述为像素级的分类任务,而集成卷积神经网络与Transformer的MaskFormer网络则将其描述为掩模级的分类任务.为了解决语义分割形变建模能力差、物体轮廓分割模糊和收敛速度慢的问题,提出一种细化多尺度感知与优化轮廓的自...
关键词：语义分割 可变形卷积 特征细化 特征校准 
基于显著性语义协同的校园道路场景分割被引量：1
《河南理工大学学报（自然科学版）》2023年第4期148-155,共8页刘蓝蓝 杜敏敏 郑伟 司马海峰 
国家自然科学基金资助项目(61602157);河南省科技攻关计划项目(202102210167);河南省高校创新团队项目(19IRTSTHN012);河南理工大学博士基金资助项目(B2016-37)。
针对复杂场景图像语义分割精度低、细小目标识别能力不足等问题,提出基于显著性语义协同学习的校园道路场景分割算法,并在实时网络模型LinkNet基础上对该算法加以改进。首先,在编码阶段引入空洞空间金字塔池化模块,通过扩大视野提取更...
关键词：校园安全 图像语义分割 协同学习 显著性语义 
校园安全平台中高层特征融合的目标跟踪技术研究被引量：1
《河南理工大学学报（自然科学版）》2022年第6期163-168,共6页刘蓝蓝 司马海峰 
国家自然科学基金资助项目(61602157);河南省科技攻关计划项目(202102210167);河南省高校创新团队项目(19IRTSTHN012);河南理工大学博士基金资助项目(B2016-37)。
视频中的目标检测与跟踪属于交叉学科研究的内容,是安全与智慧校园建设的重要监测手段。针对跟踪技术中底层特征缺乏高层知识的问题,提出一种将计算机视觉中的超像素约束融入SVM的跟踪框架。首先提取每一帧图像的超像素,计算局部平均特...
关键词：校园安全 目标跟踪 超像素约束 密集SIFT 特征融合 在线学习 
A-LinkNet:注意力与空间信息融合的语义分割网络被引量：3
《液晶与显示》2022年第9期1199-1208,共10页杜敏敏 司马海峰 
国家自然科学基金(No.61602157);河南省科技攻关项目(No.202102210167)。
针对道路图像语义分割中上下文信息不足以及空间细节信息易丢失等问题,本文提出一种基于LinkNet模型的实时分割方法。首先,在编码区域构建一种新的注意力机制,捕获道路图像的位置以及通道依赖,增加目标特征的提取能力。然后,在中心区域...
关键词：语义分割 注意力机制 空洞空间金字塔池化 LinkNet 
改进DeepLab v3+的道路图像语义分割网络被引量：3
《中国科技信息》2022年第15期105-107,共3页杜敏敏 司马海峰 
国家自然科学基金项目,No.61602157,基于复合超像素稀疏特征计算的图像分割方法研究河南省科技攻关项目,No.202102210167,基于多层区域CNN融合特征的高光谱遥感图像分类研究。
针对DeepLab v3+网络中特征选择能力不足的问题,本文结合注意力机制提出一种改进算法。通过提出一种新的注意力模块,从空间以及通道两个维度进行特征依赖的计算,有效地提高了模型的性能,对于道路图像中细小目标的分割更为清晰完整,对于...
关键词：注意力机制 特征依赖 自动驾驶 图像语义分割 特征选择 道路图像 改进算法 
医学图像深度学习技术:从卷积到图卷积的发展被引量：9
《中国图象图形学报》2021年第9期2078-2093,共16页唐朝生 胡超超 孙君顶 司马海峰 
河南省科技厅科技攻关项目(212102310084);苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题(KJS2048)。
以卷积神经网络为代表的深度学习技术推动神经网络在医学图像研究领域不断实现新突破。然而,平移不变性等理论假设限制了卷积神经网络在非欧氏空间数据中的表达能力,是医学图像深度学习技术亟待突破的瓶颈。图卷积技术不仅能够解决非欧...
关键词：医学图像 深度学习 图表示学习 图神经网络(GNN) 图卷积网络(GCN) 
一种融合信任和项目卷积描述信息的PMF算法被引量：2
《控制与决策》2020年第8期1803-1812,共10页王建芳 苗艳玲 韩鹏飞 司马海峰 
国家自然科学基金项目(61602157);河南省高等学校重点科研项目(15A520074)。
针对现有概率矩阵分解(PMF)技术的个性化推荐系统在采用社交网络中信任信息时常常忽视项目相关描述文档信息的问题,提出一种融合用户信任和通过卷积网络以获取项目描述等信息的PMF模型.首先,利用用户偏好信息和行为轨迹信息构建一种新...
关键词：推荐算法 卷积神经网络 社交网络 信任 概率矩阵分解 
一种基于用户兴趣联合相似度的协同过滤算法被引量：12
《河南理工大学学报（自然科学版）》2019年第5期118-123,共6页王建芳 韩鹏飞 苗艳玲 司马海峰 
国家自然科学基金资助项目(61602157);河南省高等学校重点科研项目(15A520074)
在推荐系统中数据稀疏性和推荐时效性是经常面对的问题,为了更好地反映不同用户在不同阶段的邻域相关性,从而能够挖掘出评分项目中所隐含的个性化信息,在基于用户的协同过滤算法预测评分过程中将联合相似度与用户兴趣的时序信息相结合,...
关键词：联合相似度 稀疏性 时间权重函数 协同过滤算法 
局部全变分卡通纹理分解医学影像滤波被引量：1
《中国医学物理学杂志》2019年第8期918-923,共6页王静 韩雪 皇甫彩虹 乔应旭 司马海峰 
国家自然科学基金（61401150,61472119,61572173,61602-157）;河南省科技攻关计划（182102210053）;河南省科技创新杰出青年计划（184100510009）;河南理工大学博士基金（B2013-039）;河南省高校基本科研业务费专项资金（NSFRF1604）
针对直接采用全局滤波方法会模糊图像的边缘,丢失重要纹理信息的弊端,提出一种基于快速变分卡通纹理分解的非局部正则化滤波方法。首先将非线性局部全变分作为图像分解的指示函数,分离图像的卡通结构分量和纹理震荡分量;其次根据震荡分...
关键词：图像滤波 卡通纹理 局部全变分 非局部均值 
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