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用于SAR遥感图像车辆型谱级识别的高阶特征表示多尺度残差卷积网络被引量：5: 1; 作者陈禾李灿 +2 位作者庄胤杜海琳龙腾《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第3期317-327,共11页; 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)对地观测具有覆盖面积广、多极化、多分辨率、全天时全天候观测的特点,被广泛应用于智能化监测系统。随着SAR遥感图像分辨率的提升,目标型谱级识别成为了一项挑战。本文使用聚束成像模式下1... 展开更多; 关键词 SAR遥感图像车辆型谱级识别多尺度高阶特征表示深度卷积网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时序多尺度互补特征的视频行人重识别被引量：4: 2; 作者侯瑞兵常虹 +2 位作者马丙鹏黄锐山世光《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期31-50,共20页; 视频行人重识别在监控场景中起着非常重要的作用.但是,大多数现有方法没有充分利用行人视频序列的时空信息.具体来说,这些方法以相同的分辨率和网络结构处理每一帧图像,造成连续帧特征的高度相似.此外,现有方法通常通过引入各种复杂的... 展开更多; 关键词视频行人重识别多分支架构多尺度特征表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建被引量：4: 3; 作者李滔董秀成林宏伟《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期128-138,共11页; 消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题,深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能,提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大,在损失函数中对每一级的输出都进行... 展开更多; 关键词深度图像超分辨率深度学习深监督多尺度特征表示残差块; 在线阅读下载PDF 职称材料

三角网格曲面角点的鲁棒性检测算法被引量：1: 4; 作者韦虎张丽艳 +1 位作者刘胜兰张辉《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1545-1550,共6页; 为有效检测三角网格曲面上的角点特征,提出一种基于最小主曲率的角点检测算法.首先通过计算网格顶点处的最小主曲率,利用加权最小主曲率定义角点特征函数,并计算角点特征值;然后利用迭代阈值法自动产生检测阈值,以去除噪声和特征不明显... 展开更多; 关键词网格曲面角点检测最小主曲率多尺度特征表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于SAR遥感图像车辆型谱级识别的高阶特征表示多尺度残差卷积网络被引量：5: 1; 作者陈禾李灿庄胤杜海琳龙腾; 机构北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所北京大学信息与科学技术学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第3期317-327,共11页; 基金长江学者(T2012122) 北京市科技百领军人才项目资助项目(Z141101001514005)。; 文摘合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)对地观测具有覆盖面积广、多极化、多分辨率、全天时全天候观测的特点,被广泛应用于智能化监测系统。随着SAR遥感图像分辨率的提升,目标型谱级识别成为了一项挑战。本文使用聚束成像模式下10种型号车辆的0.3 m分辨率、HH极化、多方位角的观测数据,针对型号类间差异小而导致的传统分类算法性能较差的问题,提出了多尺度特征提取残差结构,并结合高阶特征表示提升了深度卷积网络的分类性能,实现了高精度的SAR遥感图像车辆型谱级识别。所提出的方法在公开的MSTAR数据集上开展了详细的实验验证,结果表明本文提出的方法优于现有的智能化分类算法,对10种型号车辆目标识别的总体精度(Overall Accuracy,OA)达到了99.88%。; 关键词 SAR遥感图像车辆型谱级识别多尺度高阶特征表示深度卷积网络; Keywords SAR remote sensing imagery vehicle fine-grained classification multi-scale high-order feature representation deep convolution neural network; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时序多尺度互补特征的视频行人重识别被引量：4: 2; 作者侯瑞兵常虹马丙鹏黄锐山世光; 机构中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室中国科学院大学计算机科学与技术学院香港中文大学(深圳)理工学院; 出处《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期31-50,共20页; 基金国家自然科学基金面上项目(61976203,61876171)资助.; 文摘视频行人重识别在监控场景中起着非常重要的作用.但是,大多数现有方法没有充分利用行人视频序列的时空信息.具体来说,这些方法以相同的分辨率和网络结构处理每一帧图像,造成连续帧特征的高度相似.此外,现有方法通常通过引入各种复杂的操作提高精度,过多的计算开销使其不利于真实场景的部署.针对上述问题,本文提出了一个时序多尺度互补网络,旨在高效地为视频的连续帧提取互补的特征.具体来说,时序多尺度互补网络包含多个具有不同输入分辨率的分支.其中,高分辨率分支处理原始分辨率帧,用于保留行人的细节线索;低分辨率分支处理以不同降采样率得到的低分辨率帧,用于捕捉更全局的行人信息.通过将连续帧输入到不同分支中,连续帧能关注不同粒度的空间区域,生成互补的特征.进一步,设计了一个多分支批量归一化层,保证了训练时分支之间的互补性.最后,提出一个跨分支融合模块,将低分辨率分支的全局信息逐步传播到高分辨分支中,得到一个融合了多尺度全局粗粒度和局部细粒度互补信息的特征.在iLIDS-VID,MARS和LS-VID三个数据集上的实验显示,本文提出的方法达到了比目前最好方法更好的性能,例如,在LS-VID上提升了4.5%mAP和3.1%top-1精度,证明了该方法的有效性.此外,通过降低输入帧的分辨率和使用更小的网络处理低分辨率帧,本文方法大幅度降低了计算开销,仅需要大多数现有方法约35%的计算开销.; 关键词视频行人重识别多分支架构多尺度特征表示; Keywords Video person re-identification Multi-branch architecture Multi-scale feature 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

题名基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建被引量：4: 3; 作者李滔董秀成林宏伟; 机构西华大学电气与电子信息学院西北民族大学电气工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期128-138,共11页; 基金国家自然科学基金(No.61901392,No.62041109) 四川省科技计划(No.2021YJ0109,No.2021ZYD0034)。; 文摘消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题,深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能,提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大,在损失函数中对每一级的输出都进行约束,实现深监督的目的 .采用高阶跨尺度注意力模块,将多尺度特征尺度内及跨尺度相关性与注意力机制结合起来,实现多尺度特征的自适应调整.采用内层为宽激活残差、外层为基本残差的双层残差块作为网络基本构成元素,以提高网络对复杂非线性关系的学习能力.实验结果表明,本文算法在主观视觉效果和客观质量评价指标方面都优于当前主流的深度图像超分辨率重建算法.; 关键词深度图像超分辨率深度学习深监督多尺度特征表示残差块; Keywords depth map super-resolution deep learning deep supervision multi-scale feature representation residual block; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名三角网格曲面角点的鲁棒性检测算法被引量：1: 4; 作者韦虎张丽艳刘胜兰张辉; 机构南京航空航天大学江苏省精密与微细制造技术重点实验室; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1545-1550,共6页; 基金国家自然科学基金(50875130) 博士点基金(200802870016) 江苏省支撑计划(BE2008136); 文摘为有效检测三角网格曲面上的角点特征,提出一种基于最小主曲率的角点检测算法.首先通过计算网格顶点处的最小主曲率,利用加权最小主曲率定义角点特征函数,并计算角点特征值;然后利用迭代阈值法自动产生检测阈值,以去除噪声和特征不明显的角点;最后采用非极大值抑制法消除局部邻域内的角点聚簇获取特征明显的角点.在此基础上,在多个尺度下分别计算每个网格顶点处的角点特征值,并通过加权将其合并成多尺度角点特征值,新的角点特征值使得角点检测算法具有较高的稳定性和鲁棒性.通过重复检测率实验和部分重叠曲面的配准实验,验证了文中算法的有效性与实用性.; 关键词网格曲面角点检测最小主曲率多尺度特征表示; Keywords Mesh surfaces corner detection minimum principal curvature multi-scale featurerepresentation; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	用于SAR遥感图像车辆型谱级识别的高阶特征表示多尺度残差卷积网络	陈禾李灿庄胤杜海琳龙腾	《信号处理》 CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于时序多尺度互补特征的视频行人重识别	侯瑞兵常虹马丙鹏黄锐山世光	《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建	李滔董秀成林宏伟	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	三角网格曲面角点的鲁棒性检测算法	韦虎张丽艳刘胜兰张辉	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料