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基于SIFT-GMLBP的动态图像视觉信息提取研究
1
作者
郑蔚
《现代电子技术》
北大核心
2024年第19期83-86,共4页
为了精确地提取动态图像特征,为动画设计师提供更全面、更准确的视觉信息,文中提出基于SIFT-GMLBP的动态图像视觉信息提取方法。以关键点为像素中心,采用局部二值模式(LBP),通过比较其与邻域的灰度值获取LBP码,实现动态图像局部纹理特...
为了精确地提取动态图像特征,为动画设计师提供更全面、更准确的视觉信息,文中提出基于SIFT-GMLBP的动态图像视觉信息提取方法。以关键点为像素中心,采用局部二值模式(LBP),通过比较其与邻域的灰度值获取LBP码,实现动态图像局部纹理特征捕捉;根据网格化LBP(MLBP)进一步将动态图像中的像素邻域划分为多个网格,使每个网格产生一个LBP值,降低特征向量的维数;结合Gabor滤波器,通过多尺度和多方向的纹理分析,提取动态图像在不同频率和方向上的局部结构信息,整合所有Gabor滤波器响应图像的GMLBP特征,形成包含原始动态图像在不同尺度和方向上的丰富纹理信息的特征向量。实验结果表明:该方法提取的关键点数量和分布非常合理,具有较高的稳定性和动态信息捕获能力,且该方法每秒能够处理高达30帧的图像。
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关键词
SIFT
LBP
MLBP
GABOR小波变换
动态图像
局部特征
特征向量
视觉信息提取
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职称材料
基于图像相对位置和负向感知的图文匹配
2
作者
余超
王铭硕
+1 位作者
赵子樵
于清
《现代电子技术》
北大核心
2024年第17期88-93,共6页
图文匹配任务在计算机视觉以及多模态信息处理领域引起了广泛关注。这一跨模态任务主要难点在于如何高效地提取视觉和文本的信息以及如何解决不一致图文冲突问题。文中提出了一种新颖的图像文本匹配方法,利用图像对象相对位置的注意力...
图文匹配任务在计算机视觉以及多模态信息处理领域引起了广泛关注。这一跨模态任务主要难点在于如何高效地提取视觉和文本的信息以及如何解决不一致图文冲突问题。文中提出了一种新颖的图像文本匹配方法,利用图像对象相对位置的注意力机制解决忽视图像中物体相对位置信息的问题,从而更好地关注视觉信息的提取,同时为了解决忽视图像-文本间不对齐内容相似度贡献的问题,运用了负向感知模块关注物体相对位置和文本中的单词非对齐的信息对相似度的负贡献,从而提高图像-文本匹配相似度的准确性。最后,在公开图文匹配数据集Flickr30K上达到了最好的r_(Sum),比当前最好的负向感知模型提高了7.3,取得了最先进的性能。
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关键词
多模态
图文匹配
视觉信息提取
相对位置编码
注意力机制
负向感知
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职称材料
题名
基于SIFT-GMLBP的动态图像视觉信息提取研究
1
作者
郑蔚
机构
信阳师范大学
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第19期83-86,共4页
文摘
为了精确地提取动态图像特征,为动画设计师提供更全面、更准确的视觉信息,文中提出基于SIFT-GMLBP的动态图像视觉信息提取方法。以关键点为像素中心,采用局部二值模式(LBP),通过比较其与邻域的灰度值获取LBP码,实现动态图像局部纹理特征捕捉;根据网格化LBP(MLBP)进一步将动态图像中的像素邻域划分为多个网格,使每个网格产生一个LBP值,降低特征向量的维数;结合Gabor滤波器,通过多尺度和多方向的纹理分析,提取动态图像在不同频率和方向上的局部结构信息,整合所有Gabor滤波器响应图像的GMLBP特征,形成包含原始动态图像在不同尺度和方向上的丰富纹理信息的特征向量。实验结果表明:该方法提取的关键点数量和分布非常合理,具有较高的稳定性和动态信息捕获能力,且该方法每秒能够处理高达30帧的图像。
关键词
SIFT
LBP
MLBP
GABOR小波变换
动态图像
局部特征
特征向量
视觉信息提取
Keywords
SIFT
LBP
MLBP
Gabor wavelet transform
dynamic image
local feature
feature vector
visual information extraction
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于图像相对位置和负向感知的图文匹配
2
作者
余超
王铭硕
赵子樵
于清
机构
新疆大学软件学院
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第17期88-93,共6页
基金
国家973重点研发计划项目(2014CB340506)。
文摘
图文匹配任务在计算机视觉以及多模态信息处理领域引起了广泛关注。这一跨模态任务主要难点在于如何高效地提取视觉和文本的信息以及如何解决不一致图文冲突问题。文中提出了一种新颖的图像文本匹配方法,利用图像对象相对位置的注意力机制解决忽视图像中物体相对位置信息的问题,从而更好地关注视觉信息的提取,同时为了解决忽视图像-文本间不对齐内容相似度贡献的问题,运用了负向感知模块关注物体相对位置和文本中的单词非对齐的信息对相似度的负贡献,从而提高图像-文本匹配相似度的准确性。最后,在公开图文匹配数据集Flickr30K上达到了最好的r_(Sum),比当前最好的负向感知模型提高了7.3,取得了最先进的性能。
关键词
多模态
图文匹配
视觉信息提取
相对位置编码
注意力机制
负向感知
Keywords
multimodality
image-text matching
visual information extraction
relative position encoding
attention mechanism
negative perception
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SIFT-GMLBP的动态图像视觉信息提取研究
郑蔚
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于图像相对位置和负向感知的图文匹配
余超
王铭硕
赵子樵
于清
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
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职称材料
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