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基于轮廓特征多层描述和评价的部分遮挡目标匹配 被引量:11
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作者 史思琦 石光明 李甫 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2804-2811,共8页
针对传统目标匹配算法难以实现部分遮挡目标精确匹配的问题,本文基于轮廓特征的描述和评价提出了一种有效的部分遮挡目标匹配算法。首先,利用曲率划分目标轮廓得到描述局部特征的轮廓分段,并根据目标的骨架对轮廓分段进行合并和分类,实... 针对传统目标匹配算法难以实现部分遮挡目标精确匹配的问题,本文基于轮廓特征的描述和评价提出了一种有效的部分遮挡目标匹配算法。首先,利用曲率划分目标轮廓得到描述局部特征的轮廓分段,并根据目标的骨架对轮廓分段进行合并和分类,实现了目标特征的多层次描述。然后,提出了评价轮廓分段的两个参数:重要性和局部性。前者用于评价轮廓分段所描述目标特征的重要性,后者用于评价轮廓分段相对目标整体轮廓的比例。最后,将两个评价参数与轮廓分段之间的相似度联合起来,得到衡量目标相似程度的加权部分相似度,从而获得部分遮挡目标的最佳匹配结果。与现有遮挡目标匹配算法相比,在不同遮挡情况下本文算法的平均识别率提高了1.5%左右。 展开更多
关键词 部分遮挡目标 轮廓分段 多层特征描述 特征匹配 加权部分相似度
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一种用于图像检索的多层语义二值描述符 被引量:5
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作者 吴泽斌 于俊清 +1 位作者 何云峰 管涛 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1641-1655,共15页
随着图像数据的爆炸性增长,基于内容的图像检索引起了大量的关注.图像检索系统的性能很大程度上是由描述符决定的.有很多传统的描述符先后被提出,但检索的准确率都不太理想.随着深度学习的发展,利用卷积神经网络(Convolutional Neural N... 随着图像数据的爆炸性增长,基于内容的图像检索引起了大量的关注.图像检索系统的性能很大程度上是由描述符决定的.有很多传统的描述符先后被提出,但检索的准确率都不太理想.随着深度学习的发展,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来学习占用空间小且具有较强区分力(discriminative)的图像表示逐渐兴起.卷积神经网络全连接层的特征通常为分类任务而设计,捕获的往往是高层的语义信息,难以充分有效的捕获图像的局部信息,而且维度很高.为解决全连接层特征缺乏局部信息且维度较高的问题,本文提出了一种多层语义二值描述符(Multi-level Semantic Binary Descriptor,MSBD).多层语义二值描述符通过多层语义浮点描述符构建和二值描述符学习两个步骤生成.多层语义浮点描述符由全局分支、对象分支以及显著性区域分支构成,每个分支代表一个语义层次,可以同时捕获全局特征以及显著的局部特征.二值描述符学习算法通过一个迭代的过程减少二值化过程中的量化误差以及编码中的冗余信息,在压缩描述符的同时减少区分力的损失.为了进一步提高查询的准确率,本文提出了一种不相似性度量函数.此度量函数同时包含了哈希代表的视觉语义信息以及类级别的高层概念语义信息.本文在该领域典型的数据集上对描述符进行了系统的对比实验,实验结果表明,多层语义二值描述符具有很强的区分力,查询准确率优于很多当前最先进的浮点描述符,在Oxford5K数据集上与目前最好的方法达到了相近的准确率,在Paris6K数据集上比已有的方法超过了约4.3%,在Holidays数据集上比已有方法超过了约2.1%. 展开更多
关键词 图像表示 卷积神经网络 不相似性度量 图像检索 多层语义二值描述
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复杂感知系统信息理论与构建方法
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作者 葛建军 唐思琦 +3 位作者 李明强 韩丛英 王彤 徐根玖 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期651-663,共13页
该文面向高动态强对抗战场环境下复杂感知系统在探测、跟踪及抗干扰等核心任务中的适应性难题,提出以信息驱动为核心的系统理论模型与构建方法体系。具体而言,构建基于语法、语义、语用的多层信息描述框架突破单一语法结构及表层语义的... 该文面向高动态强对抗战场环境下复杂感知系统在探测、跟踪及抗干扰等核心任务中的适应性难题,提出以信息驱动为核心的系统理论模型与构建方法体系。具体而言,构建基于语法、语义、语用的多层信息描述框架突破单一语法结构及表层语义的局限,提出系统动态演化架构打破传统静态建模与固定模式设计的应用壁垒。此外,将上述理论成果应用于分布式雷达探测系统实践,针对系统寻优的复杂性难题,设计基于有限场景交互学习机制与结构化分层优化算法,实现系统有序组织与能力涌现,为复杂战场环境下智能感知系统设计提供了理论范式与技术路径。 展开更多
关键词 复杂感知系统 多层信息描述框架 系统动态演化架构 分布式雷达探测系统 寻优范式
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基于视觉单词和语义映射的色情图像检测算法 被引量:5
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作者 王宇石 高文 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1041-1047,共7页
针对传统类型的色情图像检测方法误检率高的问题,提出了一种基于多层视觉单词的检测方法。该方法首先对色情场景的各种视觉元素建立视觉单词,然后通过这些视觉单词建立更高层的编码,包括视觉词组和兴趣区域类别,从而实现对图像不同形态... 针对传统类型的色情图像检测方法误检率高的问题,提出了一种基于多层视觉单词的检测方法。该方法首先对色情场景的各种视觉元素建立视觉单词,然后通过这些视觉单词建立更高层的编码,包括视觉词组和兴趣区域类别,从而实现对图像不同形态级别的描述与分析。图像的识别特征由相应的编码直方图组成,并将特征映射到一个低维空间中,使图像间的语义距离与空间距离相协调。该方法在各种图像测试中都表现出出色的性能,例如在人物类图像测试中,误检率比传统方法降低了40%。实验结果证明,多层单词体系能够更高效地分析色情图像等复杂场景。 展开更多
关键词 图像识别 色情图像 视觉单词 视觉词组 多层描述 降维
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