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基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别被引量：3: 1; 作者张立立王力 +1 位作者赵琦张玲玉《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期75-82,共8页; 准确辨识交叉口交通状态是实施有效交通控制策略的前提.传统交通状态识别方法是利用占有率、排队等统计数据设计指标实现状态识别,存在只能从单一角度刻画交叉口交通需求的问题.对此,提出基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别方法.... 展开更多; 关键词智能交通交通状态识别交叉口图像化半监督哈希; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非对称监督深度离散哈希的图像检索被引量：5: 2; 作者顾广华霍文华 +1 位作者苏明月付灏《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3530-3537,共8页; 哈希广泛应用于图像检索任务。针对现有深度监督哈希方法的局限性,该文提出了一种新的非对称监督深度离散哈希(ASDDH)方法来保持不同类别之间的语义结构,同时生成二进制码。首先利用深度网络提取图像特征,根据图像的语义标签来揭示每对... 展开更多; 关键词图像检索监督哈希语义保持深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度残差网络与离散哈希的指静脉识别方法被引量：2: 3; 作者张娜陈春宇 +3 位作者徐璐涂小妹包晓安吴彪《浙江理工大学学报（自然科学版）》 2020年第4期549-556,共8页; 针对传统卷积神经网络提取的特征不够充分、自学习特征稀疏导致指静脉识别精度和识别速度不高的问题,提出了一种基于深度残差网络和离散哈希的二元特征指静脉识别方法。首先,在深度残差网络模型训练过程中提出将加性角边缘损失函数作为... 展开更多; 关键词指静脉识别深度残差网络监督式离散哈希二值化特征哈明距离; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法被引量：36: 4; 作者柯圣财赵永威 +1 位作者李弼程彭天强《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期157-163,共7页; 当前主流的图像检索方法采用的视觉特征,缺乏自主学习能力,导致其图像表达能力不强,此外,传统的特征索引方法检索效率较低,难以适用于大规模图像数据.针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法.首先,利... 展开更多; 关键词深度学习图像检索卷积神经网络近似近邻检索监督核哈希; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向遥感图像检索的级联池化自注意力研究被引量：5: 5; 作者吴刚葛芸 +1 位作者储珺叶发茂《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期53-65,共13页; 高分辨率遥感图像检索中,由于图像内容复杂,细节信息丰富,以致通过卷积神经网络提取的特征难以有效表达图像的显著信息。针对该问题,提出一种基于级联池化的自注意力模块,用来提高卷积神经网络的特征表达。首先,设计了级联池化自注意力... 展开更多; 关键词遥感图像检索级联池化自注意力模块监督核哈希卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索被引量：2: 6; 作者杨承启段彦隆 +2 位作者冯旭鹏刘利军黄青松《信息技术》 2020年第4期51-55,共5页; 基于相似图像的肺结节CT图像检索辅助诊断对肺结节的发现有着重要的作用。肺结节的诊断难度较大,通常需要充分利用图像的边缘、分叶、毛刺、纹理等各类信息。文中针对目前基于哈希方法的肺结节检索中存在的不能充分利用图像分割信息从... 展开更多; 关键词肺结节图像分割有监督哈希图像检索; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于三维卷积和哈希方法的视频检索算法被引量：1: 7; 作者陈汗青李菲菲陈虬《电子科技》 2022年第4期35-39,66,共6页; 视频信息检索与其他多媒体检索的最大不同在于视频信息量较大,因此进行视频间相似度计算时的计算量较大。此外,对视频特征的提取中常常忽略视频帧之间的时间相关性,从而导致特征提取不充分,影响视频检索的精度。为此,文中提出基于三维... 展开更多; 关键词视频检索三维卷积特征表示哈希方法监督学习特征降维汉明空间相似度匹配; 在线阅读下载PDF 职称材料

上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法被引量：1: 8; 作者刘萌周迪 +2 位作者田传发齐孟津聂秀山《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期85-92,共8页; 针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上... 展开更多; 关键词图像哈希弱监督学习图像检索区域上下文建模判别损失; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别被引量：3: 1; 作者张立立王力赵琦张玲玉; 机构北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京重点实验室; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期75-82,共8页; 基金北京市长城学者培养计划(CIT&TCD20190304) 科技创新服务能力建设-高精尖学科建设(市级)(PXM2019_014212_000020) 北京市教委基础科研计划项目(110052971803/013)~~; 文摘准确辨识交叉口交通状态是实施有效交通控制策略的前提.传统交通状态识别方法是利用占有率、排队等统计数据设计指标实现状态识别,存在只能从单一角度刻画交叉口交通需求的问题.对此,提出基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别方法.从原始数据丰富特征入手,构建交叉口有效检测区域的图像化模型;将交叉口交通状态识别转化为图像搜索问题,利用监督哈希算法实现基于部分标签信息的图像搜索,进而得到交叉口的交通状态;最后,利用仿真对该方法进行了验证.结果表明,所提方法在识别精度和速度上具有可行性和有效性.; 关键词智能交通交通状态识别交叉口图像化半监督哈希; Keywords intelligent transportation traffic status recognition intersection image semi-supervised hash; 分类号 U491.3 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于非对称监督深度离散哈希的图像检索被引量：5: 2; 作者顾广华霍文华苏明月付灏; 机构燕山大学信息科学与工程学院河北省信息传输与信号处理重点实验室; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3530-3537,共8页; 基金国家自然科学基金(62072394) 河北省自然科学基金(F2021203019)。; 文摘哈希广泛应用于图像检索任务。针对现有深度监督哈希方法的局限性,该文提出了一种新的非对称监督深度离散哈希(ASDDH)方法来保持不同类别之间的语义结构,同时生成二进制码。首先利用深度网络提取图像特征,根据图像的语义标签来揭示每对图像之间的相似性。为了增强二进制码之间的相似性,并保证多标签语义保持,该文设计了一种非对称哈希方法,并利用多标签二进制码映射,使哈希码具有多标签语义信息。此外,引入二进制码的位平衡性对每个位进行平衡,鼓励所有训练样本中的–1和+1的数目近似。在两个常用数据集上的实验结果表明,该方法在图像检索方面的性能优于其他方法。; 关键词图像检索监督哈希语义保持深度学习; Keywords Image retrieval supervised hashing Semantic preservation Deep learning; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] 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

题名基于深度残差网络与离散哈希的指静脉识别方法被引量：2: 3; 作者张娜陈春宇徐璐涂小妹包晓安吴彪; 机构浙江理工大学信息学院山口大学东亚研究科; 出处《浙江理工大学学报（自然科学版）》 2020年第4期549-556,共8页; 基金浙江省自然科学基金青年基金项目(LQ20F050010) 浙江省重点研发计划项目(2020C03094)。; 文摘针对传统卷积神经网络提取的特征不够充分、自学习特征稀疏导致指静脉识别精度和识别速度不高的问题,提出了一种基于深度残差网络和离散哈希的二元特征指静脉识别方法。首先,在深度残差网络模型训练过程中提出将加性角边缘损失函数作为监督信号,扩大类间差,缩小类内差;其次,将归一化后的指静脉图像输入改进的深度残差模型进行特征提取;然后,提出采用监督式离散哈希模型对实值特征进行离散化,获得二值化特征替代原有的实值特征;最后,采用哈明距离计算二值化特征与指静脉库中的模板间的匹配分数确定识别结果。实验结果表明:在MMCBNU6000数据集上,指静脉识别准确率达96.59%,同时模板尺寸缩减为1024 bit,是常用的实值特征模板尺寸的1/16;在FV-USM数据集上,模板尺寸缩减为1024 bit时,指静脉识别准确率达到95.37%。; 关键词指静脉识别深度残差网络监督式离散哈希二值化特征哈明距离; Keywords finger vein recognition deep residual network supervised discrete hashing binary feature Hamming distance; 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

题名基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法被引量：36: 4; 作者柯圣财赵永威李弼程彭天强; 机构解放军信息工程大学信息系统工程学院武警工程大学电子技术系河南工程学院计算机学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期157-163,共7页; 基金国家自然科学基金(No.60872142 No.61301232); 文摘当前主流的图像检索方法采用的视觉特征,缺乏自主学习能力,导致其图像表达能力不强,此外,传统的特征索引方法检索效率较低,难以适用于大规模图像数据.针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法.首先,利用卷积神经网络的学习能力挖掘训练图像内容的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强特征的视觉表达能力和区分性;然后,利用监督核哈希方法对高维图像深层特征进行监督学习,并将高维特征映射到低维汉明空间中,生成紧致的哈希码;最后,在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索.在Image Net-1000和Caltech-256数据集上的实验结果表明,本文方法能够有效地增强图像特征的表达能力,提高图像检索效率,优于当前主流方法.; 关键词深度学习图像检索卷积神经网络近似近邻检索监督核哈希; Keywords deep learning image retrieval convolutional neural network approximate nearest neighbor kernel-based supervised hashing; 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

题名面向遥感图像检索的级联池化自注意力研究被引量：5: 5; 作者吴刚葛芸储珺叶发茂; 机构南昌航空大学软件学院南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室东华理工大学测绘工程学院; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期53-65,共13页; 基金国家自然科学基金资助项目(42261070,41801288,41261091,62162045) 江西省自然科学基金资助项目(20202BAB212011)。; 文摘高分辨率遥感图像检索中,由于图像内容复杂,细节信息丰富,以致通过卷积神经网络提取的特征难以有效表达图像的显著信息。针对该问题,提出一种基于级联池化的自注意力模块,用来提高卷积神经网络的特征表达。首先,设计了级联池化自注意力模块,自注意力在建立语义依赖关系的基础上,可以学习图像关键的显著特征,级联池化是在小区域最大池化的基础上再进行均值池化,将其用于自注意力模块,能够在关注图像显著信息的同时保留图像重要的细节信息,进而增强特征的判别能力。然后,将级联池化自注意力模块嵌入到卷积神经网络中,进行特征的优化和提取。最后,为了进一步提高检索效率,采用监督核哈希对提取的特征进行降维,并将得到的低维哈希码用于遥感图像检索。在UC Merced、AID和NWPU-RESISC45数据集上的实验结果表明,本文方法能够有效提高检索性能。; 关键词遥感图像检索级联池化自注意力模块监督核哈希卷积神经网络; Keywords remote sensing image retrieval cascade pooling self-attention module supervised hashing with kernels 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

题名基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索被引量：2: 6; 作者杨承启段彦隆冯旭鹏刘利军黄青松; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学教育技术与网络中心云南省计算机技术应用重点实验室; 出处《信息技术》 2020年第4期51-55,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(81860318,81560296)。; 文摘基于相似图像的肺结节CT图像检索辅助诊断对肺结节的发现有着重要的作用。肺结节的诊断难度较大,通常需要充分利用图像的边缘、分叶、毛刺、纹理等各类信息。文中针对目前基于哈希方法的肺结节检索中存在的不能充分利用图像分割信息从而导致部分信息丢失问题做出了改进,提出了一种基于图像分割的肺结节图像哈希检索方法。实验结果表明,在72位哈希码长度时,达到了85.3%的平均准确率。并且,将文中图像分割模块应用于其他哈希检索方法时,平均准确率皆有一定的提升。; 关键词肺结节图像分割有监督哈希图像检索; Keywords pulmonary nodules image segmentation supervised hash image retrieval; 分类号 TP391.41 [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

题名基于三维卷积和哈希方法的视频检索算法被引量：1: 7; 作者陈汗青李菲菲陈虬; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 出处《电子科技》 2022年第4期35-39,66,共6页; 基金上海市高校特聘教授(东方学者)岗位计划(ES2015XX)。; 文摘视频信息检索与其他多媒体检索的最大不同在于视频信息量较大,因此进行视频间相似度计算时的计算量较大。此外,对视频特征的提取中常常忽略视频帧之间的时间相关性,从而导致特征提取不充分,影响视频检索的精度。为此,文中提出基于三维卷积和哈希方法的视频检索方法。该方法构建了一个端到端的框架,使用三维卷积神经网络来提取视频中代表帧的特征,并将视频特征映射到低维的汉明空间中去,在汉明空间计算相似度。在两个视频数据集下的实验结果表明,相较于当前最新的视频检索算法,文中所提方法在精度上有较大的提升。; 关键词视频检索三维卷积特征表示哈希方法监督学习特征降维汉明空间相似度匹配; Keywords video retrieval 3D convolution feature representation hash method supervised learning feature reduction Hamming space similarity matching; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN99 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法被引量：1: 8; 作者刘萌周迪田传发齐孟津聂秀山; 机构山东建筑大学计算机科学与技术学院; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期85-92,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(62006142)。; 文摘针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上下文来增强它们的表示能力,另一方面通过引入判别损失来提高学习到的哈希码表示的判别性。在现有两个公开数据集上的大量实验结果证明了该方法的有效性。; 关键词图像哈希弱监督学习图像检索区域上下文建模判别损失; Keywords image hashing weakly supervised learning image retrieval region context modeling discrimination loss; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 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	基于半监督哈希算法的交叉口交通状态识别	张立立王力赵琦张玲玉	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于非对称监督深度离散哈希的图像检索	顾广华霍文华苏明月付灏	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于深度残差网络与离散哈希的指静脉识别方法	张娜陈春宇徐璐涂小妹包晓安吴彪	《浙江理工大学学报（自然科学版）》	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法	柯圣财赵永威李弼程彭天强	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	36	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向遥感图像检索的级联池化自注意力研究	吴刚葛芸储珺叶发茂	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索	杨承启段彦隆冯旭鹏刘利军黄青松	《信息技术》	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于三维卷积和哈希方法的视频检索算法	陈汗青李菲菲陈虬	《电子科技》	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法	刘萌周迪田传发齐孟津聂秀山	《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料