上下文建模与推理的视频异常事件检测

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作者 孙澈 武玉伟 贾云得 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2368-2386,共19页

视频异常事件检测旨在从视频中自动地检测出不符合正常事件规律的视频事件.视频中许多正常和异常的事件是由目标与场景或其它目标交互而产生的,即它们是以目标为中心且高度上下文相关的.如何从底层的视频特征中提取事件高层语义上下文信... 视频异常事件检测旨在从视频中自动地检测出不符合正常事件规律的视频事件.视频中许多正常和异常的事件是由目标与场景或其它目标交互而产生的,即它们是以目标为中心且高度上下文相关的.如何从底层的视频特征中提取事件高层语义上下文信息,并根据上下文信息进行视频异常事件检测仍是一个开放的难题.为此,本文提出了一种新的上下文建模与推理的视频异常事件检测方法.本文方法通过建立视频的上下文图,自动地推理事件相关的语义上下文信息,以缩小底层视觉特征与异常事件高层语义之间的差距,实现异常事件检测.具体来说,首先使用了预训练的目标检测网络,提取目标初始的表观特征、目标之间的时空关系特征和场景特征;其次设计了一个上下文图推理模块,通过建模时空上下文图,将提取到的特征显式地建模为三类语义上下文,包括事件目标的个体行为、不同目标之间的时空关系以及目标与场景之间的交互,其中图的节点表示目标/场景,图的边表示时空关系;最后构建了一个异常预测模块,根据推理到的语义上下文信息进行异常事件检测.本文的上下文图推理模块基于平均场理论,通过使用多个带有消息传递模块的循环神经网络,迭代更新图的节点和边的状态,目的是从底层的视觉特征中推理得到高层的语义上下文.本文的异常预测模块包括注意力池化网络层和全连接网络层,通过输入语义上下文信息,计算视频帧的异常分数,从而正确地进行异常事件检测.实验中,设计了一个自训练策略,分别使用了无监督、半监督、弱监督和监督四种训练策略,以端到端的方式训练时空上下文图推理模块和异常预测模块.本文方法在四个公开的数据集上进行了实验,包括三个半监督的数据集Subway (Entrance/Exit)、Avenue和ShanghaiTech,以及一个监督的数据集UCF-Crime.与不使用上下文的方法相比,本文方法在Subway(Entrance/Exit)、Avenue和ShanghaiTech数据集上的无监督AUC指标分别提高了2.7%/3.1%、2.0%和2.9%,半监督AUC指标分别提高了3.5%/3.3%、4.0%和4.3%.在监督数据集UCF-Crime上,与没有使用上下文的方法相比,本文方法在半监督AUC、弱监督AUC和监督AUC的指标上分别提高了2.1%、0.4%和9.2%,取得了有竞争力的表现. 展开更多

关键词 异常事件检测 上下文建模与推理 上下文图 自训练策略 深度学习

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基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法 被引量：2

2

作者 周映虹 马争鸣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2405-2408,共4页

该文提出了基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法。该方法使用与JPEG2000标准相同的上下文模型,以最小化相对熵为准则用动态规划获得优化的上下文分类。在重要性编码中结合优化的上下文分类进行排序编码。实验数据表明该算法的压... 该文提出了基于上下文建模的分类排序小波图像编码算法。该方法使用与JPEG2000标准相同的上下文模型,以最小化相对熵为准则用动态规划获得优化的上下文分类。在重要性编码中结合优化的上下文分类进行排序编码。实验数据表明该算法的压缩能力优于JPEG2000,尤其适于低码率压缩。 展开更多

关键词 上下文建模 上下文排序 上下文分类 重要性编码

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区分性模型组合中基于决策树的声学上下文建模方法 被引量：1

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作者 黄浩 李兵虎 吾守尔.斯拉木 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1449-1458,共10页

上下文相关的区分性模型组合的局限在于引入大的模型权重参数集,在数据有限时容易导致区分性权重训练过拟合.针对该问题,本文提出利用决策树进行上下文建模,采用最小音子错误准则构建决策树以获得最优上下文相关权重参数集.决策树构造... 上下文相关的区分性模型组合的局限在于引入大的模型权重参数集,在数据有限时容易导致区分性权重训练过拟合.针对该问题,本文提出利用决策树进行上下文建模,采用最小音子错误准则构建决策树以获得最优上下文相关权重参数集.决策树构造过程中通过评估目标函数的一阶近似增量来加速最优问题集的选择,并利用精细问题集来获得更好的声学区分能力.基于多模型组合的语音识别实验表明,该方法能够增强权重训练对过拟合的鲁棒性,在大幅减小参数数量的情况下降低误识率,并优于在特征空间进行组合的方法. 展开更多

关键词 区分性模型组合 上下文建模 声学决策树 最小音子错误 语音识别

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SPIHT算法新的上下文建模方法

4

作者 王振华 田金文 柳健 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第21期74-76,共3页

SPIHT算法不仅具有递进的传输能力,而且是一种效率较高的静止图像压缩方法。针对SPIHT编码过程中熵编码简单的上下文建模过程,提出了一种改进的方法。试验结果表明在多级子带分解后,适当的上下文建模可以进一步有效地提高SPIHT算法的性... SPIHT算法不仅具有递进的传输能力,而且是一种效率较高的静止图像压缩方法。针对SPIHT编码过程中熵编码简单的上下文建模过程,提出了一种改进的方法。试验结果表明在多级子带分解后,适当的上下文建模可以进一步有效地提高SPIHT算法的性能,在相同输出码率的条件下,改进的SPIHT算法比原算法峰值信噪比提高将近0.2dB。 展开更多

关键词 上下文建模 图像压缩 小波变换

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利用小波系数上下文建模的Bayesian压缩感知重建算法

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作者 侯兴松 孙锦强 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期12-17,共6页

针对目前压缩感知图像重建算法没有充分利用图像小波系数尺度内相关性的缺点,提出一种上下文建模的Bayesian压缩感知重建(CBCS)算法。该算法假定图像的小波系数服从参数未知的spike-and-slab概率模型,先通过一种新的上下文建模方法得到... 针对目前压缩感知图像重建算法没有充分利用图像小波系数尺度内相关性的缺点,提出一种上下文建模的Bayesian压缩感知重建(CBCS)算法。该算法假定图像的小波系数服从参数未知的spike-and-slab概率模型,先通过一种新的上下文建模方法得到待估计小波系数邻域内的上下文矢量,然后根据待估计系数与上下文矢量的相关性及其父亲系数的状态,推测待估计系数为显著系数的概率,最后根据待估计系数的概率,采用马尔科夫链-蒙特卡洛采样的Bayesian推理从观测向量中恢复出图像的小波系数,进而得到重建图像。实验结果表明,CBCS算法可以自适应于图像内容的变化,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重建算法相比,在0.9的采样率下,重构性能最大可提高近2dB。 展开更多

关键词 上下文建模 压缩感知 图像重建 Bayesian推理

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为上下文显式独立建模的中文实体识别方法

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作者 陈点 曹逸轩 罗平 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第8期787-797,共11页

现有中文命名实体识别(NER)模型在公开数据集上的表现相对成熟,但有研究指出,模型过度依赖实体文本的字面特征,而上下文对实体识别的影响却未得到重视。现有的模型在简单的泛化测试中表现较差,因此本文提出显式地为上下文独立建模,令模... 现有中文命名实体识别(NER)模型在公开数据集上的表现相对成熟,但有研究指出,模型过度依赖实体文本的字面特征,而上下文对实体识别的影响却未得到重视。现有的模型在简单的泛化测试中表现较差,因此本文提出显式地为上下文独立建模,令模型对上下文和实体的字面信息进行区分。为此,也提出了相应的数据增强方法用于训练模型中的上下文模块、实体字面模块和综合模块。实验结果表明,本文提出的方法在不损失测试集识别效果的情况下,明显改善了模型在不变性测试中的表现,较基准模型其失败率降低了2.3%。 展开更多

关键词 自然语言处理 中文命名实体识别(NER) 上下文独立建模 数据增强

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基于证据理论的上下文本体建模以及不确定性推理方法 被引量：16

7

作者 李艳娜 乔秀全 李晓峰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1806-1811,共6页

不确定上下文信息的表示与推理是研究和开发上下文感知系统的重点和难点。该文首次将证据理论和本体相结合,提出了基于证据理论的不确定性上下文本体建模方法,并对证据组合规则进行了修改,不仅解决了证据理论在高度证据冲突时的局限性,... 不确定上下文信息的表示与推理是研究和开发上下文感知系统的重点和难点。该文首次将证据理论和本体相结合,提出了基于证据理论的不确定性上下文本体建模方法,并对证据组合规则进行了修改,不仅解决了证据理论在高度证据冲突时的局限性,而且使得该推理模型具有自适应性,设计并实现了不确定上下文推理算法。最后,通过在原型系统中的医疗监护和诊断应用,验证了该方法的可行性、合理性和有效性。 展开更多

关键词 上下文建模 不确定性推理 证据理论 本体

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说话者特征融合的对话情感识别模型 被引量：1

8

作者 刘欣雨 夏鸿斌 刘渊 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期571-577,共7页

对话情感识别旨在预测对话中话语的情感.目前的方法大多只针对上下文信息进行建模,忽略了对说话者的建模.同时,语境在对话情感识别中起着至关重要的作用.为此,本文提出了说话者特征融合的对话情感识别模型.首先,将说话者名字作为标签进... 对话情感识别旨在预测对话中话语的情感.目前的方法大多只针对上下文信息进行建模,忽略了对说话者的建模.同时,语境在对话情感识别中起着至关重要的作用.为此,本文提出了说话者特征融合的对话情感识别模型.首先,将说话者名字作为标签进行特征提取,并在构造图结构时为说话者设置单独的节点.其次,分别构建全局对话、说话者在对话中对自己的情感影响和对其他说话者情感影响的图结构.然后,通过多头注意力获得体现对话语境的全局特征,将其与图卷积及门控循环单元融合获得分类特征.最后,通过前馈网络对话语情感进行分类.在IEMOCAP、MELD、EmoryNLP这3个基准数据集上的实验结果表明,该模型在性能指标上较其他基线模型均有一定提升. 展开更多

关键词 对话情感识别 上下文建模 说话者建模 图卷积网络 注意力机制

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面向普适环境的上下文感知中间件研究 被引量：2

9

作者 张青川 曾广平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1747-1750,1760,共5页

针对普适环境下上下文感知计算需求,引入广义模型化理论,建立了一种面向通用环境资源的上下文信息数据模型;在此基础上,提出了上下文感知中间件体系框架,并详细阐述了其构件化的实施方案。该中间件平台的上下文获取层能够封装各类感知... 针对普适环境下上下文感知计算需求,引入广义模型化理论,建立了一种面向通用环境资源的上下文信息数据模型;在此基础上,提出了上下文感知中间件体系框架,并详细阐述了其构件化的实施方案。该中间件平台的上下文获取层能够封装各类感知器捕获的资源信息,中间处理层负责信息的管理、推理和聚合,基于门面模式的上下文访问层提供同步和异步相结合的上下文信息统一访问入口。通过实验测试了平台的时间损耗,表明该中间件可提供通用的上下文感知服务且具有较好的系统性能。 展开更多

关键词 上下文感知 普适计算 上下文建模 中间件

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上下文感知:普适计算的灵魂 被引量：1

10

作者 查智 《四川兵工学报》 CAS 2010年第4期102-106,共5页

介绍了上下文的概念和特性,就上下文感知中的一些技术和当前国际上的研究方向作了较详细的介绍和分析,对上下文感知技术的方向进行了展望,最后对全文作了总结,期望对上下文未来的发展有更深的洞悉。

关键词 普适计算 上下文感知 上下文分类 上下文获取 上下文建模 中间件 隐私控制

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上下文感知计算中的时序表示与推理方法研究

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作者 刘栋 孟祥武 陈俊亮 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期342-347,共6页

分析了基于本体论的上下文建模方法,对现有上下文本体进行了分类和比较,并针对其在时序表示方面存在的问题,提出了基于资源描述框架(RDF)具体化的上下文时序信息表示方法,扩展了上下文本体的描述能力。同时针对上下文感知中的时序推理问... 分析了基于本体论的上下文建模方法,对现有上下文本体进行了分类和比较,并针对其在时序表示方面存在的问题,提出了基于资源描述框架(RDF)具体化的上下文时序信息表示方法,扩展了上下文本体的描述能力。同时针对上下文感知中的时序推理问题,提出了一个持续时间推理算法;另外还通过整合Allen区间代数和本体推理实现了时序关系推理。最后通过实验验证了上述两种时序推理方法的效率。 展开更多

关键词 上下文建模 本体论 上下文推理 时序推理 区间代数

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基于上下文感知的室内路径规划研究 被引量：9

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作者 林雕 宋国民 +2 位作者 游雄 贾奋励 邓晨 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期8-13,18,共7页

为实现精细化的室内导航服务,综合考虑室内空间特性以及上下文感知应用需求,定义了规范化的室内导航模型数据结构,设计了室内POI数据模型,并针对不同类型POI给出了对应的POI与导航模型的转换方法。具体分析了时间、位置、用户、拥挤、事... 为实现精细化的室内导航服务,综合考虑室内空间特性以及上下文感知应用需求,定义了规范化的室内导航模型数据结构,设计了室内POI数据模型,并针对不同类型POI给出了对应的POI与导航模型的转换方法。具体分析了时间、位置、用户、拥挤、事件5类典型上下文信息对路径规划的影响并建立对应的描述模型。基于所提空间模型与上下文信息模型,提出了上下文感知的路径规划实现流程与方法,并针对拥挤情况、事件两类上下文信息的特点建立了对应的权值更新方法。设计了两组不同上下文背景条件下的室内路径规划模拟实验,通过比较分析其最优路径结果,验证了本文所提模型与方法的有效性。 展开更多

关键词 室内路径规划 室内POI建模 上下文建模 上下文感知 权值更新

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上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法 被引量：2

13

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... 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。 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

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基于觉察上下文计算的健康智能家庭研究

14

作者 吕萍 钟亮 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第21期4972-4976,共5页

利用觉察上下文计算技术来研究实现健康智能家庭,主要研究了健康智能家庭的上下文建模和上下文推理,并构建了一个实验系统AngelHome。分析了健康智能家庭中的各种上下文信息,利用本体技术对其进行建模,并用OWL DL语言表达上下文信息模型... 利用觉察上下文计算技术来研究实现健康智能家庭,主要研究了健康智能家庭的上下文建模和上下文推理,并构建了一个实验系统AngelHome。分析了健康智能家庭中的各种上下文信息,利用本体技术对其进行建模,并用OWL DL语言表达上下文信息模型,构建了AngelHome本体;在上下文推理部分采用混合推理,对不同的推理任务分别采用本体推理机、自定义规则推理机和贝叶斯神经网络推理。AngelHome采用OSGi框架,具有良好的伸缩性,这里分析了系统的几个主要部分,并进行了测试。实验结果表明,利用觉察上下文计算技术来实现健康智能家庭是可行的。 展开更多

关键词 健康智能家庭 觉察上下文计算 上下文建模 上下文推理 本体

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基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型 被引量：3

15

作者 康雁 谢思宇 +4 位作者 王飞 寇勇奇 徐玉龙 吴志伟 李浩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S02期46-51,62,共7页

随着深度学习的发展,神经网络在各个领域都有着大量的应用,智慧交通系统也不例外。交通流预测是智慧交通系统的基石,是整个交通预测的核心所在。近年来,图卷积神经网络的利用有效地提高了交通预测的性能,如何进一步提高对图的时空特征... 随着深度学习的发展,神经网络在各个领域都有着大量的应用,智慧交通系统也不例外。交通流预测是智慧交通系统的基石,是整个交通预测的核心所在。近年来,图卷积神经网络的利用有效地提高了交通预测的性能,如何进一步提高对图的时空特征进行捕获的能力,将会成为热点。为了提升交通预测的精度,提出了一种基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型。首先,针对图卷积网络的交通预测模型在长距离依赖上建模有所不足,并且没有完全挖掘时空图信息之间的隐藏关系以及在时空图结构上还有信息缺失,提出了一种三重池化注意力机制来建模全局上下文信息。通过对图卷积层和时间卷积层各增加并行的三重池化注意力路径,构造了一个双路信息时空卷积层,提升了卷积层的泛化能力及模型捕获长距离依赖的能力,同时让时空卷积层能够很好地捕获时空图结构上的空间和时间特征,从而有效地提升了交通预测性能。在两个公共交通数据集(METR-LA和PEMS-BAY)上的实验结果表明,该模型具有较好的性能。 展开更多

关键词 交通预测 图卷积神经网络 全局上下文建模 长距离依赖

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基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测 被引量：6

16

作者 赵应丁 岳星宇 +2 位作者 杨文姬 张吉昊 杨红云 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期729-737,共9页

随着深度学习技术的发展以及卷积神经网络在众多计算机视觉任务中的突出表现,基于卷积神经网络的深度显著性检测方法成为显著性检测领域的主流方法。但是,卷积神经网络受卷积核尺寸的限制,在网络底层只能在较小范围内提取特征,不能很好... 随着深度学习技术的发展以及卷积神经网络在众多计算机视觉任务中的突出表现,基于卷积神经网络的深度显著性检测方法成为显著性检测领域的主流方法。但是,卷积神经网络受卷积核尺寸的限制,在网络底层只能在较小范围内提取特征,不能很好地检测区域内不显著但全局显著的对象;其次,卷积神经网络通过堆叠卷积层的方式可获得图像的全局信息,但在信息由浅向深传递时,会导致信息遗失,同时堆叠太深也会导致网络难以优化。基于此,提出一种基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测方法。使用多个局部特征增强模块和全局上下文建模模块对卷积神经网络进行增强,利用局部特征增强模块增大特征提取范围的同时,采用全局上下文建模获得特征图的全局信息,有效地抑制了区域内显著而全局不显著的物体对显著性检测的干扰;能够同时提取多尺度局部特征和全局特征进行显著性检测,有效地提升了检测结果的准确性。最后,通过实验对所提方法的有效性进行验证并和其它11种显著性检测方法进行对比,结果表明所提方法能提升显著性检测结果的准确性且优于参与比较的11种方法。 展开更多

关键词 显著性检测 多尺度 卷积神经网络 局部特征增强 全局上下文建模

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生物医学信号的近无损压缩 被引量：8

17

作者 杨胜天 童勤业 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期235-240,共6页

生物医学信号的压缩在临床中具有广泛的应用 ,但在实际应用中 ,医生们普遍认为有损压缩技术会使诊断信息丢失 ,只有无损压缩才能不失真地保留所有信息 ,因而临床诊断必须使用无损压缩。然而 ,事实并非如此 ,首先 ,在信号的采集和数字化... 生物医学信号的压缩在临床中具有广泛的应用 ,但在实际应用中 ,医生们普遍认为有损压缩技术会使诊断信息丢失 ,只有无损压缩才能不失真地保留所有信息 ,因而临床诊断必须使用无损压缩。然而 ,事实并非如此 ,首先 ,在信号的采集和数字化的过程中就会引入量化误差和其他各种误差 ,即使用无损压缩 ,实际也是有损的 ;其次 ,无损压缩的压缩比很低 ,其压缩性能远不能与有损压缩相比 ,所以 ,在医学领域真正具有广泛应用需求的还是有损压缩技术 ,关键是如何控制好误差以确保信号的可信度。而一般的有损压缩技术 ,由于其对信号失真度缺乏严格的控制 ,因而不适合应用于医学领域 ,所以有必要研究特殊的有损压缩技术 ,这就是近无损压缩技术。为此 ,我们提出了一个能有效表征信号可信度的指标 ,在此基础上 ,结合生物医学信号非线性、非平稳性的特点 ,设计了一个基于上下文的生物医学信号近无损压缩算法 ,实验结果表明近无损压缩在保证信号可信度的前提下获得了比无损压缩更好的压缩结果。最后 ,我们还就近无损压缩技术的研究方向作了有益的探讨。 展开更多

关键词 近无损压缩 上下文建模 DPCM Golomb编码 最小二乘格形自适应算法 LSL

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基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究 被引量：6

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作者 王传旭 胡小悦 +1 位作者 孟唯佳 闫春娟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期800-807,共8页

提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行... 提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行决策融合,判定最终组群行为属性.该算法在CAD1和CAD2上分别取得93.2%和95.7%平均识别率. 展开更多

关键词 组群行为识别 多视觉线索融合 交互上下文建模 全局-局部模型 长短时记忆网络

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小波域内的盲水印提取 被引量：2

19

作者 潘蓉 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1613-1616,共4页

在对水印嵌入位的假设检验基础上,提出了一种盲水印的逐位提取模型,并在小波域得到了实现.为平衡水印的不可见性和鲁棒性,根据图像小波域的特征,并利用上下文建模的方法为每个高频小波系数确定不同的水印幅度,从而使水印的嵌入强度依图... 在对水印嵌入位的假设检验基础上,提出了一种盲水印的逐位提取模型,并在小波域得到了实现.为平衡水印的不可见性和鲁棒性,根据图像小波域的特征,并利用上下文建模的方法为每个高频小波系数确定不同的水印幅度,从而使水印的嵌入强度依图像的特征而变化.由于水印提取的结果在很大程度上依赖于图像小波系数的统计分布模型,因此小波域中的系数建模采用了广义高斯分布,并使用极大似然法估计参量.实验表明,该方法具有良好的鲁棒性. 展开更多

关键词 数字水印 小波域水印处理 盲提取 广义高斯分布 上下文建模

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基于DenseNet与注意力机制的遥感影像云检测算法 被引量：9

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作者 刘广进 王光辉 +2 位作者 毕卫华 刘慧杰 杨化超 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2022年第2期88-96,共9页

遥感影像云检测是遥感影像处理过程中的第一步,针对传统的云检测算法小块薄云检测效果差的问题,该文提出了一种融合注意力机制的密集连接网络遥感影像云检测方法。首先,将自然资源部国土卫星遥感应用中心提供的影像人工勾取云矢量并制... 遥感影像云检测是遥感影像处理过程中的第一步,针对传统的云检测算法小块薄云检测效果差的问题,该文提出了一种融合注意力机制的密集连接网络遥感影像云检测方法。首先,将自然资源部国土卫星遥感应用中心提供的影像人工勾取云矢量并制作云标签,再将其进行顺序裁剪、色彩抖动、旋转等预处理,以增广样本量;然后,将预处理过后的遥感影像及其标签一并输入到以DenseNet作为编码器与解码器的神经网络中,编码器与解码器之间加入级联的空洞卷积模块以增大感受野,双注意力机制与全局上下文建模模块以抑制一些无关的细节信息;最后,经过实验验证表明其精确率可以达到95%以上,交并比可以达到91%以上,较传统云检测算法有较大提高,可以很好地提取小块薄云。 展开更多

关键词 云检测 DenseNet 双注意力机制 全局上下文建模模块 空洞卷积

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