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一种双约束稀疏模型图像修复算法被引量：4: 1; 作者史金钢齐春《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期6-10,16,共6页; 针对图像处理中需要修复大面积缺损区域的问题,提出一种基于双约束稀疏模型的图像修复算法.该方法首先在已知区域内搜索与待填充目标块相似的样本,将每个样本块都视为一个高维向量,则相似的样本在高维空间中都在目标块的邻域内.假设邻... 展开更多; 关键词图像修复局部线性嵌入稀疏表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的通用目标检测研究综述被引量：56: 2; 作者程旭宋晨 +3 位作者史金钢周琳张毅锋郑钰辉《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1428-1438,共11页; 目标检测是计算机视觉领域中最基础且最重要的任务之一,是行为识别与人机交互等高层视觉任务的基础.随着深度学习技术的发展,目标检测模型的准确率和效率得到了大幅提升.与传统的目标检测算法相比,深度学习利用强大的分层特征提取和学... 展开更多; 关键词计算机视觉深度学习目标检测卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时空注意力机制的目标跟踪算法被引量：7: 3; 作者程旭崔一平 +3 位作者宋晨陈北京郑钰辉史金钢《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期123-129,共7页; 目标跟踪技术在智能监控、人机交互、无人驾驶等诸多领域得到了广泛的应用。近年来,学者们提出了许多高效的算法。然而,随着跟踪环境越来越复杂,目标跟踪算法在遮挡、光照变化、背景干扰等复杂环境下仍然面临着巨大的挑战,从而导致目标... 展开更多; 关键词深度学习目标跟踪孪生网络注意力机制模板更新; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进CBAM机制和细节恢复的单幅图像去雾算法被引量：8: 4; 作者王子昭景明利 +3 位作者史金钢陈腾飞刘婉春樊锐博《电子测量技术》北大核心 2023年第2期161-168,共8页; 图像去雾作为图像增强的基本问题得到了广泛关注,已成为具有挑战性的研究方向。针对目前图像去雾算法中先验方法与深度学习方法存在的颜色失真以及雾霾残留问题,提出了一种基于注意力机制的细节恢复的图像去雾算法。首先,引入改进CBAM模... 展开更多; 关键词图像处理计算机视觉图像去雾 CBAM机制细节恢复; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种双约束稀疏模型图像修复算法被引量：4: 1; 作者史金钢齐春; 机构西安交通大学电子与信息工程学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期6-10,16,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60972124); 文摘针对图像处理中需要修复大面积缺损区域的问题,提出一种基于双约束稀疏模型的图像修复算法.该方法首先在已知区域内搜索与待填充目标块相似的样本,将每个样本块都视为一个高维向量,则相似的样本在高维空间中都在目标块的邻域内.假设邻域中的样本处于同一流形上,使用局部线性嵌入方法对未知区域进行估计,然后利用稀疏表示模型得到最终结果.实验结果表明,与传统的基于样本块的修复方法相比较,使用该算法修复后的图像纹理和结构信息更加清晰.; 关键词图像修复局部线性嵌入稀疏表示; Keywords image inpainting locally linear embedding sparse representation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的通用目标检测研究综述被引量：56: 2; 作者程旭宋晨史金钢周琳张毅锋郑钰辉; 机构南京信息工程大学计算机与软件学院西安交通大学软件学院东南大学信息科学与工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1428-1438,共11页; 基金国家自然科学基金(No.61802058,No.61911530397,No.61972206,No.61672293) 江苏省自然科学基金(No.BK20201267) 中国博士后科学基金(No.2019M651650)。; 文摘目标检测是计算机视觉领域中最基础且最重要的任务之一,是行为识别与人机交互等高层视觉任务的基础.随着深度学习技术的发展,目标检测模型的准确率和效率得到了大幅提升.与传统的目标检测算法相比,深度学习利用强大的分层特征提取和学习能力使得目标检测算法性能取得了突破性进展.与此同时,大规模数据集的出现及显卡计算能力的极大提高也促成了这一领域的蓬勃发展.本文对基于深度学习的目标检测现有研究成果进行了详细综述.首先回顾传统目标检测算法及其存在的问题,其次总结深度学习下区域提案和单阶段基准检测模型.之后从特征图、上下文模型、边框优化、区域提案、类别不平衡处理、训练策略、弱监督学习和无监督学习这八个角度分类总结当前主流的目标检测模型,最后对目标检测算法中待解决的问题和未来研究方向做出展望.; 关键词计算机视觉深度学习目标检测卷积神经网络; Keywords computer vision deep learning object detection convolutional neural network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时空注意力机制的目标跟踪算法被引量：7: 3; 作者程旭崔一平宋晨陈北京郑钰辉史金钢; 机构南京信息工程大学计算机与软件学院数字取证教育部工程研究中心南京信息工程大学西安交通大学软件学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期123-129,共7页; 基金国家自然科学基金(61802058,61911530397,62072251) 中国博士后科学基金项目(2019M651650) 南京信息工程大学人才启动经费(2018r057)。; 文摘目标跟踪技术在智能监控、人机交互、无人驾驶等诸多领域得到了广泛的应用。近年来,学者们提出了许多高效的算法。然而,随着跟踪环境越来越复杂,目标跟踪算法在遮挡、光照变化、背景干扰等复杂环境下仍然面临着巨大的挑战,从而导致目标跟踪失败。针对上述问题,提出了一种基于时空注意力机制的目标跟踪算法。首先,采用孪生网络架构来提高对特征的判别能力;然后,引入改进的通道注意力机制和空间注意力机制,对不同通道和空间位置的特征施加不同的权重,并着重关注空间位置和通道位置上对目标跟踪有利的特征。此外,还提出了一种高效的目标模板在线更新机制,将第一帧图像特征与后续跟踪图像帧中置信度较高的图像特征进行融合,以降低发生目标漂移的风险。最后,在OTB2013和OTB2015数据集上对所提跟踪算法进行了测试。实验结果表明,所提算法的性能相比当前主流的跟踪算法提高了6.3%。; 关键词深度学习目标跟踪孪生网络注意力机制模板更新; Keywords Deep learning Object tracking Siamese network Attention mechanism Template update; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进CBAM机制和细节恢复的单幅图像去雾算法被引量：8: 4; 作者王子昭景明利史金钢陈腾飞刘婉春樊锐博; 机构西安石油大学电子工程学院西安交通大学软件学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2023年第2期161-168,共8页; 基金国家自然科学基金(62002283) 陕西省重点研发计划(2020GY-152) 西安石油大学博士创新基金(290088266)、西安石油大学研究生创新计划(YCS21113129)项目资助; 文摘图像去雾作为图像增强的基本问题得到了广泛关注,已成为具有挑战性的研究方向。针对目前图像去雾算法中先验方法与深度学习方法存在的颜色失真以及雾霾残留问题,提出了一种基于注意力机制的细节恢复的图像去雾算法。首先,引入改进CBAM模块,设计出注意力基本块并将基本块封装成组块;其次,为加强组块内信息交互能力,组块间引入了密集连接残差块;最后,设计细节恢复模块对去雾图像进行细节恢复,以进一步减轻雾霾残留的影响。数值仿真实验表明:在RESIDE数据集上,所提算法与主流去雾算法相比取得了较高的峰值信噪比和结构相似度,同时在真实图像上也得到了更好的视觉效果。; 关键词图像处理计算机视觉图像去雾 CBAM机制细节恢复; Keywords computer vision image processing image defogging attention mechanism detail recovery; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种双约束稀疏模型图像修复算法	史金钢齐春	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于深度学习的通用目标检测研究综述	程旭宋晨史金钢周琳张毅锋郑钰辉	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	56	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于时空注意力机制的目标跟踪算法	程旭崔一平宋晨陈北京郑钰辉史金钢	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种改进CBAM机制和细节恢复的单幅图像去雾算法	王子昭景明利史金钢陈腾飞刘婉春樊锐博	《电子测量技术》北大核心	2023	8	在线阅读下载PDF 职称材料