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学者姓名：刘秉瀚
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为解决基于深度学习的图像语义分割逐像素制作语义标签训练集耗时耗力的问题,提出一种便捷的基于超像素图割的多类别弱标注强化算法.在弱标注框内自适应提取超像素,采用交互式涂鸦结合超像素扩充前景背景采样点;根据框内采样点对高斯混合模型参数进行初始化;迭代更新参数,使用最小割算法对像素点进行分类,实现像素级强标注.实验结果表明,在保证标注精度的前提下,该方法较传统人工与Grabcut算法在标注上具有较大效率优势,对服装图像重新标注并作为全卷积网络训练集,达到与原始数据集相近的分割精度.
Keyword ：
全卷积网络 全卷积网络 图像语义分割 图像语义分割 多类别 多类别 弱标注强化 弱标注强化 超像素图割 超像素图割
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| GB/T 7714 | 林佳丽 , 刘秉瀚 . 基于超像素图割的多类别弱标注强化算法 [J]. | 计算机工程与设计 , 2019 , 40 (7) : 1971-1977 . |
| MLA | 林佳丽 等. "基于超像素图割的多类别弱标注强化算法" . | 计算机工程与设计 40 . 7 (2019) : 1971-1977 . |
| APA | 林佳丽 , 刘秉瀚 . 基于超像素图割的多类别弱标注强化算法 . | 计算机工程与设计 , 2019 , 40 (7) , 1971-1977 . |
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Abstract ：
提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最后,得到一个可以解决多个分类的DCNN网络,用于人体姿态估计.文中方法对人体表示更灵活,有效提升关节点的检测率及正确检测的比率.
Keyword ：
人体姿态估计 人体姿态估计 图像模型 图像模型 深度卷积神经网络 深度卷积神经网络 深度学习 深度学习
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| GB/T 7714 | 刘秉瀚 , 李振达 , 柯逍 . 基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法 [J]. | 模式识别与人工智能 , 2019 , 32 (2) : 97-107 . |
| MLA | 刘秉瀚 等. "基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法" . | 模式识别与人工智能 32 . 2 (2019) : 97-107 . |
| APA | 刘秉瀚 , 李振达 , 柯逍 . 基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法 . | 模式识别与人工智能 , 2019 , 32 (2) , 97-107 . |
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Abstract ：
主要讨论区组长为5的1-BSEC的构造方法和存在性.解决了遗留的k=5,λ=4时的可能例外值.进而完全证明了1-BSEC(v,5,4)存在的充分必要条件,并且给出了k=5,λ=2,5,10时的一些存在性.
Keyword ：
不完全可分组设计 不完全可分组设计 可分组设计 可分组设计 平衡样本设计 平衡样本设计
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| GB/T 7714 | 黄晨悦 , 刘秉瀚 . 不同指数的区组长为5的1-BSEC的存在性 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2019 , 47 (2) : 180-184 . |
| MLA | 黄晨悦 等. "不同指数的区组长为5的1-BSEC的存在性" . | 福州大学学报（自然科学版） 47 . 2 (2019) : 180-184 . |
| APA | 黄晨悦 , 刘秉瀚 . 不同指数的区组长为5的1-BSEC的存在性 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2019 , 47 (2) , 180-184 . |
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Abstract ：
This paper(1) proposes a mixture model that combines joint appearance-based and inter-joint spatial relationship-based models with a deep neural architecture called deep convolutional neural network (DCNN). This method has been applied to tackle the human pose estimation problem. Firstly we construct a graphical model for the human body. Secondly, the images are decomposed into several image patches which are used as positive input samples. And finally, a DCNN network that can solve multiple classifications is obtained to perform human pose estimation. The quantitative results obtained from the experiments are impressive and show that our method outperforms recent works of the state-of-the-art that used same considered datasets.
Keyword ：
deep convolutional neural network deep convolutional neural network graphical model graphical model pose estimation pose estimation
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| GB/T 7714 | Liu, Binghan , Li, Zhenda , Ke, Xiao . Human Pose Estimation Method Based on Flexible Model and Deep Learning [C] . 2018 . |
| MLA | Liu, Binghan 等. "Human Pose Estimation Method Based on Flexible Model and Deep Learning" . (2018) . |
| APA | Liu, Binghan , Li, Zhenda , Ke, Xiao . Human Pose Estimation Method Based on Flexible Model and Deep Learning . (2018) . |
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Abstract ：
视频行人检测是计算机视觉的一个重要应用, 本文利用深度学习检测近似垂直视角的行人, 但若单纯检测行人, 易受与行人语义相关的行人附属属性(如背包和帽子)的干扰, 容易造成误检. 本文提出一种基于更快区域卷积神经网络的联合语义行人检测方法: 首先调整网络模型, 增强对小目标的辨别力, 使其可以有效的检测行人和行人的语义属性; 然后利用空间关系建立行人及其语义属性的关联, 合并行人与其语义信息, 并对候选行人目标进行自适应得分调整, 结合行人语义属性判断候选行人目标. 大量的实验表明, 本文的方法精度高, 速度快, 具有实用价值, 且检出的行人与其语义属性还可用于后续的人数统计和行人行为分析.
Keyword ：
卷积神经网络 卷积神经网络 深度学习 深度学习 行人检测 行人检测 语义属性 语义属性
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| GB/T 7714 | 邓炜 , 刘秉瀚 . 联合语义的深度学习行人检测 [J]. | 计算机系统应用 , 2018 , 27 (6) : 165-170 . |
| MLA | 邓炜 等. "联合语义的深度学习行人检测" . | 计算机系统应用 27 . 6 (2018) : 165-170 . |
| APA | 邓炜 , 刘秉瀚 . 联合语义的深度学习行人检测 . | 计算机系统应用 , 2018 , 27 (6) , 165-170 . |
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Abstract ：
条形码技术应用广泛,是一项在物流管理中不可或缺的技术.传统基于人工提取特征的检测算法不仅需要设计者精心地选取多项阈值,而且在进行多条码检测时这类算法易受到复杂背景的干扰.针对复杂背景下的条形码检测,提出一种基于深度学习的多条码检测方法,以"卷积+maxpool"的结构设计一个多任务卷积神经网络,并行完成条形码多特征的检测,且采用全卷积的方式替代全连接层,减少了模型的参数量.实验结果表明,所提方法不仅可以避免复杂的阈值选取,有较好的鲁棒性,而且速度快,实时性较好.
Keyword ：
全卷积 全卷积 卷积神经网络 卷积神经网络 复杂背景 复杂背景 条形码 条形码
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| GB/T 7714 | 周勉 , 刘秉瀚 . 基于深度学习的多条形码检测与实现 [J]. | 信息技术与网络安全 , 2018 , 37 (9) : 65-69 . |
| MLA | 周勉 等. "基于深度学习的多条形码检测与实现" . | 信息技术与网络安全 37 . 9 (2018) : 65-69 . |
| APA | 周勉 , 刘秉瀚 . 基于深度学习的多条形码检测与实现 . | 信息技术与网络安全 , 2018 , 37 (9) , 65-69 . |
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Abstract ：
目前,对于人物识别的研究依然是一个非常具有挑战性的难题,结合多姿势来进行人物识别则是一个新的课题,因此准确提取多姿势样本是人物识别关键的一步.Poselets算法可以检测出图像中的所有人物及其相应的姿势,但是无法对特定位置的人物进行定位.因此本文提出了一种基于poselets的特定位置人物姿势提取的方法:首先根据特定位置人物头部标定框设置过滤模型,通过过滤模型对图像中由poselets算法检出的人物框进行筛选,并对筛选结果进行排序,然后结合排序得分利用二分图最大权值匹配算法对筛选结果进行匹配,找到特定位置的目标人物,提取对应的姿势.实验表明,本文算法能有效精确的检测特定位置的人物,并提取出相应的人物姿势.
Keyword ：
poselets poselets 二分图 二分图 多姿势 多姿势 特定位置 特定位置 过滤模型 过滤模型
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| GB/T 7714 | 王维兰 , 刘秉瀚 . 基于poselets的特定位置人物多姿势提取 [J]. | 计算机系统应用 , 2017 , 26 (2) : 163-167 . |
| MLA | 王维兰 等. "基于poselets的特定位置人物多姿势提取" . | 计算机系统应用 26 . 2 (2017) : 163-167 . |
| APA | 王维兰 , 刘秉瀚 . 基于poselets的特定位置人物多姿势提取 . | 计算机系统应用 , 2017 , 26 (2) , 163-167 . |
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Abstract ：
本实用新型提供一种公交线路实时定制发布装置，其包括安装在每个公交站的数据采集模块及设置在公交车上的公交路线定制装置；所述数据采集模块通过无线网络与公交调度中心连接，所述公交路线定制装置通过无线网络与公交调度中心连接。本实用新型专利可解决公交出行的信息互动问题，特别是可促进公交线路静态制定向公交线路动态定制的方向发展，大大提高公交乘客的出行效率，减少定制公交车的空置率，也可提高公交公司的经济效益。
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| GB/T 7714 | 王伟智 , 刘秉瀚 . 一种公交线路实时定制发布装置 : CN201720520823.6[P]. | 2017/5/11 . |
| MLA | 王伟智 等. "一种公交线路实时定制发布装置" : CN201720520823.6. | 2017/5/11 . |
| APA | 王伟智 , 刘秉瀚 . 一种公交线路实时定制发布装置 : CN201720520823.6. | 2017/5/11 . |
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Abstract ：
针对单幅图像烟雾检测算法的研究较少,而基于烟雾颜色模型的方法易受疑烟区域的干扰等问题,提出了一种多级筛选的单幅图像烟雾检测算法.该算法首先对经过导向滤波优化过的暗通道透射率图做二值化处理,快速去除高透射率干扰区域,得低透射率区域;然后分别对去雾前后的低透射率区域提取YCbCr颜色空间的Cr通道并差分二值化,去除一些静态背景干扰区域,得疑烟区域;最后分别对去雾前后疑烟区域的Y通道做二维离散小波变换,根据小波能量做差并二值化,得烟雾区域.实验结果表明,本算法能够有效消除图像中的疑烟区域的干扰,准确检测出烟雾区域.
Keyword ：
单幅图像 单幅图像 导向滤波 导向滤波 小波变换 小波变换 暗通道 暗通道 烟雾检测 烟雾检测
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| GB/T 7714 | 张汉营 , 刘秉瀚 . 基于暗通道和小波的单幅图像烟雾检测算法 [J]. | 计算机系统应用 , 2016 , 25 (3) : 199-203 . |
| MLA | 张汉营 等. "基于暗通道和小波的单幅图像烟雾检测算法" . | 计算机系统应用 25 . 3 (2016) : 199-203 . |
| APA | 张汉营 , 刘秉瀚 . 基于暗通道和小波的单幅图像烟雾检测算法 . | 计算机系统应用 , 2016 , 25 (3) , 199-203 . |
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Abstract ：
阈值法是一种简单有效的图像分割技术.但是阈值法也有着明显的缺点,即阈值求解的计算量随阈值的增加而指数级增长.为克服多阈值图像分割计算量大、运算时间长的缺点,引入改进的差分进化算法,提出新的变异策略,采用自适应的缩放因子和交叉系数,并新增扰动策略.改进的算法将多阈值分割模型视为优化问题,将最大类间方差法作为目标函数,实现多阈值分割.实验结果表明,和其它算法相比,该算法不仅可以取得正确的分割结果,而且分割速度更快.
Keyword ：
图像分割 图像分割 多阈值 多阈值 差分进化算法 差分进化算法 最大类间方差 最大类间方差 灰度图像 灰度图像
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| GB/T 7714 | 杨兆龙 , 刘秉瀚 . 基于改进差分进化算法的多阈值图像分割 [J]. | 计算机系统应用 , 2016 , 25 (12) : 199-203 . |
| MLA | 杨兆龙 等. "基于改进差分进化算法的多阈值图像分割" . | 计算机系统应用 25 . 12 (2016) : 199-203 . |
| APA | 杨兆龙 , 刘秉瀚 . 基于改进差分进化算法的多阈值图像分割 . | 计算机系统应用 , 2016 , 25 (12) , 199-203 . |
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