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1.
糖尿病性视网膜图像的深度神经网络分类方法
丁蓬莉, 李清勇, 张振, 李峰
计算机应用 2017, 37 (
3
): 699-704. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.699
摘要
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605
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针对传统的视网膜图像处理步骤复杂、泛化性差、缺少完整的自动识别系统等问题,提出了一套完整的基于深度神经网络的视网膜图像自动识别系统。首先,对图像进行去噪、归一化、数据扩增等预处理;然后,设计了紧凑的神经网络模型——CompactNet,CompactNet继承了AlexNet的浅层结构参数,深层网络参数则根据训练数据进行自适应调整;最后,针对不同的训练方法和不同的网络结构进行了性能测试。实验结果表明,CompactNet网络的微调方法要优于传统的网络训练方法,其分类指标可以达到0.87,与传统直接训练相比高出0.27;对于LeNet,AlexNet和CompactNet三种网络模型,CompactNet网络模型的分类准确率最高;并且通过实验证实了数据扩增等预处理方法的必要性。
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2.
基于关键帧序列的视频片段检索
施智平,李清勇,史俊,史忠植
计算机应用 2005, 25 (
08
): 1783-1785. DOI:
10.3724/SP.J.1087.2005.01783
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提出了一种基于关键帧融合的视频片段检索方法。使用特征联合分布直方图将视频分割为子镜头,子镜头用关键帧表示。检索时,对范例视频片段的每个关键帧检索到相似的关键帧,所有的相似关键帧按照时间连续性融合为视频片段。提出一种快速的视频片段相似度计算模型。实验表明,本文的方法快速有效。
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