多模态特征联合稀疏表示的视频目标跟踪 被引量：4

1

作者 段喜萍 刘家锋 +1 位作者 王建华 唐降龙 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期1609-1613,共5页

针对复杂跟踪环境下,单模态方法不能很好地跟踪目标的问题,提出了一种基于多模态特征联合稀疏表示的目标跟踪方法。该方法对每个候选样本的多模态特征进行联合稀疏表示,将各模态重建误差之和用于计算候选样本的观察概率,并将具有最大观... 针对复杂跟踪环境下,单模态方法不能很好地跟踪目标的问题,提出了一种基于多模态特征联合稀疏表示的目标跟踪方法。该方法对每个候选样本的多模态特征进行联合稀疏表示,将各模态重建误差之和用于计算候选样本的观察概率,并将具有最大观察概率的候选样本确定为目标。通过与其他一些流行跟踪算法进行对比实验,结果表明本方法在遮挡、光照变化等场景下均能可靠跟踪,具有更好的跟踪效果,从而验证了方法的可行性。 展开更多

关键词 计算机视觉 视频目标跟踪 多模态 LBP APG 模板更新 联合稀疏表示

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一种语义级文本协同图像识别方法 被引量：7

2

作者 段喜萍 刘家锋 +1 位作者 王建华 唐降龙 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期49-53,共5页

为解决单纯依赖图像低级视觉模态信息进行图像识别准率低的问题.考虑到许多图像中存在文本信息,提出了利用图像中的文本信息辅助图像识别的语义级文本协同图像识别方法.该方法通过文本定位方法定位到图像中的文本块,对其进行分割、二值... 为解决单纯依赖图像低级视觉模态信息进行图像识别准率低的问题.考虑到许多图像中存在文本信息,提出了利用图像中的文本信息辅助图像识别的语义级文本协同图像识别方法.该方法通过文本定位方法定位到图像中的文本块,对其进行分割、二值化、提取特征等处理;然后获取语义,提取图像底层视觉信息,计算两模态的相关性,从而得到协同后验概率;最后,得到联合后验概率,并取其中最大联合后验概率对图像进行识别.在自建体育视频帧数据库中,通过与以朴素贝叶斯为代表的单模态方法进行比较,方法在3种不同视觉特征下均具有更高的准确率.实验结果表明,文本协同方法能够有效辅助图像识别,具有更好的识别性能. 展开更多

关键词 文本定位 图像识别 多模态

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遥感数字影像中提取植被指数并行算法的研究与实现 被引量：11

3

作者 于延 王建华 段喜萍 《科技通报》 北大核心 2013年第2期100-102,共3页

在遥感影像处理中,植被指数的提取可以用来定性和定量评价植被覆盖及生长活力。由于现有的卫星观测项目的增多以及电子技术的进步引起的数据时空分辨率增加,获取的卫星遥感资料成指数级地增加。传统已有的串行的植被指数提取算法已经不... 在遥感影像处理中,植被指数的提取可以用来定性和定量评价植被覆盖及生长活力。由于现有的卫星观测项目的增多以及电子技术的进步引起的数据时空分辨率增加,获取的卫星遥感资料成指数级地增加。传统已有的串行的植被指数提取算法已经不能有效地处理大量的影像资料。本文提出了基于CUDA的并行植被指数提取算法。该并行算法可以快速、高效地计算植被指数。实验结果表明,本文提出的算法与传统的算法在时间上取得了很好的加速比,并且有很低的误差。 展开更多

关键词 遥感数字影像 CUDA 并行 植被指数

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应用GhostNet卷积特征的ECO目标跟踪算法改进 被引量：7

4

作者 刘超军 段喜萍 谢宝文 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期239-247,共9页

为了减少有效卷积算子(ECO)跟踪算法的特征提取网络参数量和计算量,采用了一种基于端侧神经网络(GhostNet)改进的ECO目标跟踪算法。首先,采用GhostNet网络作为主干特征提取网络提取图像浅层与深层的卷积特征,运用全局平均池化对卷积特... 为了减少有效卷积算子(ECO)跟踪算法的特征提取网络参数量和计算量,采用了一种基于端侧神经网络(GhostNet)改进的ECO目标跟踪算法。首先,采用GhostNet网络作为主干特征提取网络提取图像浅层与深层的卷积特征,运用全局平均池化对卷积特征下采样增加特征对图像的表征能力;其次,将卷积特征与手工特征插值后,与当前滤波器在傅里叶域进行卷积计算实现目标定位;最后,采用共轭梯度算法优化响应误差与惩罚项之和的损失函数实现滤波器更新。在上述提出的算法和OTB2015与VOT2018数据集上进行了理论分析和实验验证,取得了目标跟踪的对比实验数据。结果表明,相对于基于ResNet特征提取网络的ECO算法,该算法在实现高精度跟踪时,卷积特征提取过程计算量减少了95.75%,参数量减少了79.69%,跟踪过程速度提升了160%。这些结果为轻量级目标跟踪算法的研究提供了参考。 展开更多

关键词 图像处理 目标跟踪 端侧神经网络 有效卷积算子 全局平均池化 卷积特征

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基于孪生网络与注意力机制的目标跟踪方法 被引量：3

5

作者 周迪雅 段喜萍 《信息通信》 2019年第12期61-63,共3页

为了解决在目标跟踪过程中对目标跟踪不准确,导致目标跟踪丢失或漂移等情况。本文在此基础上提出基于孪生网络与注意力机制相结合的目标跟踪方法。将网络架构有原有的AlexNet网络更改为经过修改的ResNet50网络,并在网络结构中加入卷积... 为了解决在目标跟踪过程中对目标跟踪不准确,导致目标跟踪丢失或漂移等情况。本文在此基础上提出基于孪生网络与注意力机制相结合的目标跟踪方法。将网络架构有原有的AlexNet网络更改为经过修改的ResNet50网络,并在网络结构中加入卷积模块注意力。该注意力机制从通道和空间两个维度计算特征图和注意力图。最后,在OTB100上对算法进行了评估,准确率比原算法有所提高。 展开更多

关键词 目标跟踪 孪生网络 注意力机制 OTB100 深度残差网络

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基于EPSANet的肺部医疗图像识别 被引量：1

6

作者 赵东暄 段喜萍 《长江信息通信》 2023年第10期43-47,共5页

肺部医疗图像识别对于新冠肺炎及其他肺部疾病的检测与诊断具有重要意义。传统的肺部医疗图像识别方法存在诸多问题,如特征提取困难、分类性能不高等。文章提出了一种基于高效金字塔分割网络(EPSANet)的肺部医疗图像识别分类方法,利用... 肺部医疗图像识别对于新冠肺炎及其他肺部疾病的检测与诊断具有重要意义。传统的肺部医疗图像识别方法存在诸多问题,如特征提取困难、分类性能不高等。文章提出了一种基于高效金字塔分割网络(EPSANet)的肺部医疗图像识别分类方法,利用深度学习技术自动从原始影像中学习抽象和高层次的特征,并利用金字塔分割注意力模块(PSA)实现多尺度通道注意力机制,弥补了传统方法的不足。为了验证方法的有效性,文章在两个数据集上进行了实验,与其他方法进行了对比,结果表明,该文方法在分类准确率、网络复杂度上都有优势。基于此,文章为肺部医疗图像分类提供了一种新的深度学习技术方案。 展开更多

关键词 EPSANet 肺部医疗图像识别 金字塔分割注意力模块 多尺度通道注意力机制

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融合自适应权重和变螺旋收敛曲线的鲸鱼优化算法 被引量：1

7

作者 刘玉超 段喜萍 《长江信息通信》 2023年第10期48-50,共3页

为解决基本鲸鱼算法(WOA)收敛速度慢、求解精度低、容易陷在局部最优等问题,文章提出了一种融合自适应权重和变螺旋曲线的鲸鱼优化算法(WSWOA)。首先引入非线性收敛因子,用于平衡勘探和开发阶段,防止算法过早陷入局部最优;其次引入自适... 为解决基本鲸鱼算法(WOA)收敛速度慢、求解精度低、容易陷在局部最优等问题,文章提出了一种融合自适应权重和变螺旋曲线的鲸鱼优化算法(WSWOA)。首先引入非线性收敛因子,用于平衡勘探和开发阶段,防止算法过早陷入局部最优;其次引入自适应惯性权重,通过提升算法随机搜索粒子的影响力,以达到更好的全局寻优效果,并在后期通过加强精英粒子的引导能力使算法快速收敛于全局最优处;最后利用余弦函数特性对螺旋曲线进行改进,在迭代前期扩大螺旋搜索范围,并在后期快速收缩包围,向全局最优收敛。通过与多种优化算法在8种基准函数进行对比的仿真实验表明,该算法在稳定性、收敛速度以及求解精度方面有了显著提升。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法 非线性收敛因子 自适应权重 螺旋曲线

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基于残差网络运动场景分类的目标跟踪算法

8

作者 刘龙飞 段喜萍 刘超军 《长江信息通信》 2022年第2期62-66,共5页

在目标跟踪中,目标本身容易发生变化,且目标的运动场景是复杂多样的,而不同网络训练的跟踪模型在跟踪同一场景的目标性能会有较大差异,进而使很多算法的跟踪效果不太理想。针对这一问题,文章提出了一种基于目标运动场景分类的目标跟踪方... 在目标跟踪中,目标本身容易发生变化,且目标的运动场景是复杂多样的,而不同网络训练的跟踪模型在跟踪同一场景的目标性能会有较大差异,进而使很多算法的跟踪效果不太理想。针对这一问题,文章提出了一种基于目标运动场景分类的目标跟踪方法,解决了单一模型在应对目标处于不同复杂场景中性能不稳定的问题。该算法利用残差网络对目标运动场景进行分类,并且使用迁移学习提高了分类的准确率,之后选取合适的网络模型对目标进行跟踪。在UAV123数据集上与原始的单一模型进行对比实验的跟踪结果表明,改进的算法能够有效地提高目标跟踪的成功率和精度,在OTB100数据集上与其他跟踪器进行比较,跟踪效果均优于其他跟踪器。 展开更多

关键词 目标跟踪 场景分类 残差网络 迁移学习 跟踪模型

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基于孪生网络与证据推理规则的视频目标跟踪

9

作者 蔡明胜 段喜萍 《信息通信》 2020年第12期36-38,43,共4页

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已经作为特征提取的方法被广泛用于视频目标跟踪。由于CNN每层卷积特征在给定的视频序列上具有不同响应以及随着层数的增加,提取的特征更为高级和抽象,所以仅使用最高层的卷积特征用于... 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已经作为特征提取的方法被广泛用于视频目标跟踪。由于CNN每层卷积特征在给定的视频序列上具有不同响应以及随着层数的增加,提取的特征更为高级和抽象,所以仅使用最高层的卷积特征用于视频跟踪准确率可能大大降低。为解决这一问题,文章在孪生网络的基础上提出基于证据推理规则(Evidential Reasoning Rule,ER Rule)加权位置信息组合方法。描述了基于ER规则组合位置信息的过程,然后构建了位置信息组合模型。通过实际跟踪实验验证了模型的实际效果。 展开更多

关键词 证据推理规则(ER Rule) 卷积神经网络(CNN) 卷积层特征 目标跟踪 孪生网络

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基于Res2NeXt的无人机目标跟踪算法

10

作者 刘庭圆 段喜萍 +1 位作者 李浩溥 郑小辉 《长江信息通信》 2023年第1期46-49,共4页

无人机在目标跟踪过程中存在运动模糊、摄像机运动、视角变化等问题,同时无人机机载设备算力有限导致一些耗时的先进算法无法部署。针对上述问题,文章提出了一种基于Res2NeXt的Transformer目标跟踪算法。首先,Res2NeXt利用分组卷积在不... 无人机在目标跟踪过程中存在运动模糊、摄像机运动、视角变化等问题,同时无人机机载设备算力有限导致一些耗时的先进算法无法部署。针对上述问题,文章提出了一种基于Res2NeXt的Transformer目标跟踪算法。首先,Res2NeXt利用分组卷积在不增加计算量的前提下提高了模型能力,同时,通过增加一层内可用感受野的数量来提高模型的多尺度表示能力。然后,通过Transformer模型利用全局信息融合深度卷积特征进一步提升算法精度。在UAV123数据集上进行对比实验,结果表明该算法能有效地提高目标跟踪的成功率和精度。 展开更多

关键词 残差网络 目标跟踪 TRANSFORMER 无人机

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决策主导的多模式目标跟踪算法融合方法

11

作者 刘超军 段喜萍 +1 位作者 谢宝文 蔡明胜 《长江信息通信》 2021年第4期6-9,14,共5页

针对视频目标跟踪过程中出现目标被遮挡情况导致跟踪器性能下降的问题,提出一种决策主导的多模式目标跟踪算法融合方法。该算法选取跟踪学习检测(TLD)算法和核相关滤波(KCF)算法作为集成方式的主体跟踪算法用于跟踪所选择视频目标。首先... 针对视频目标跟踪过程中出现目标被遮挡情况导致跟踪器性能下降的问题,提出一种决策主导的多模式目标跟踪算法融合方法。该算法选取跟踪学习检测(TLD)算法和核相关滤波(KCF)算法作为集成方式的主体跟踪算法用于跟踪所选择视频目标。首先,使用直方图算法感知目标在运动过程中场景是否被遮挡的情况。然后,运用马尔可夫决策过程(MDP)利用上下文信息做出决策。最后,根据决策结果在目标被遮挡与否时选择TLD算法或KCF算法用于跟踪目标。仿真结果表明,提出的多模式目标跟踪算法集成方式较传统目标跟踪算法在实时性和鲁棒性综合性能上有更好的表现。 展开更多

关键词 目标跟踪 直方图算法 MDP TLD算法 KCF算法

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