基于Siamese LSTM的中文多文档自动文摘模型 被引量：3

1

作者 龚永罡 王嘉欣 +1 位作者 廉小亲 裴晨晨 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第3期287-290,326,共5页

在文本信息数量迅速增长的环境下,为提升阅读效率,提出一种基于深度学习的多文档自动文本摘要模型。在传统文摘模型的基础上将Siamese LSTM深度学习网络应用到文本相似度计算中,计算曼哈顿距离来表征文本相似度,并采用去除停用词的方法... 在文本信息数量迅速增长的环境下,为提升阅读效率,提出一种基于深度学习的多文档自动文本摘要模型。在传统文摘模型的基础上将Siamese LSTM深度学习网络应用到文本相似度计算中,计算曼哈顿距离来表征文本相似度,并采用去除停用词的方法改进该网络模型以提升计算效率。实验结果表明,使用Siamese LSTM与传统余弦相似度等方法相比,生成的文摘在语义方面更贴近主题,质量更高,整个文摘系统的工作效率也显著提升。 展开更多

关键词 中文自动文摘 siamese LSTM 自然语言处理 深度学习

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改进的Siamese自适应网络和多特征融合跟踪算法 被引量：4

2

作者 李睿 连继荣 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第11期2587-2595,共9页

针对当前目标跟踪领域中跟踪精确度和跟踪速度难以平衡的问题,例如基于相关滤波实现的跟踪器能够以很高的速度运行,但跟踪准确性极低;基于深度学习实现的跟踪器能够实现较高的跟踪准确性,但跟踪速度较低。在此基础上,提出一种改进的Siam... 针对当前目标跟踪领域中跟踪精确度和跟踪速度难以平衡的问题,例如基于相关滤波实现的跟踪器能够以很高的速度运行,但跟踪准确性极低;基于深度学习实现的跟踪器能够实现较高的跟踪准确性,但跟踪速度较低。在此基础上,提出一种改进的Siamese自适应网络和多特征融合目标跟踪算法。首先在Siamese网络每个分支上同时构建AlexNet网络和改进的ResNet网络,用于特征提取。其次通过端到端的方式同时进行训练,将跟踪问题分解为分类每个位置标签和回归边界框子问题。最后对浅层特征和深层特征进行自适应选择,并基于多特征融合进行目标识别和定位。将提出的算法与现有的一些跟踪器在目标跟踪标准数据集上进行测试。实验结果表明,提出的算法能够在确保跟踪速度的同时实现较高的跟踪精确度和成功率。同时,在光照变化、形变、背景杂波等复杂情况下,算法具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 siamese网络 特征融合 尺度自适应 ResNet网络

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融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法研究 被引量：4

3

作者 厍向阳 刘巧 叶鸥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第15期215-220,共6页

基于人脸信息的身份认证对于个人安全和社会稳定都具有非常重要的意义。传统的人脸认证方法依赖人工构造视觉特征,易受外界条件影响,识别精度不高。深度学习模型以自主学习方式进行特征提取,能从复杂的数据中提取到人脸的隐性特征。然... 基于人脸信息的身份认证对于个人安全和社会稳定都具有非常重要的意义。传统的人脸认证方法依赖人工构造视觉特征,易受外界条件影响,识别精度不高。深度学习模型以自主学习方式进行特征提取,能从复杂的数据中提取到人脸的隐性特征。然而大部分深度学习人脸认证方法需大量带有身份标记的训练样本,额外增加了标记数据的成本。针对以上问题,提出了融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法。该算法在Siamese神经网络框架基础上,引入LeNet-5卷积神经网络,将单分支LeNet-5卷积网络扩充为结构相同且参数共享的双分支LeNet-5卷积网络,通过缩小卷积核、增加卷积层来调整网络结构,使用Contrastive Loss函数对融合网络进行训练。实验结果表明,该算法在不同的人脸数据集上,均获取较高的识别精度。 展开更多

关键词 人脸验证 深度学习 siamese网络

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基于多标准和改进Siamese网络的相似航班号判断方法研究 被引量：2

4

作者 孙禾 陈一新 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期47-53,共7页

为了合理区分和有效识别不同航班号,首先提出基于多标准的判断准则,使用主成分分析法量化得到统一的相似度;其次建立改进的Siamese网络模型,获得文本的语义信息;最后采用文本之间的Jaro-Winkler距离客观修正网络对比损失函数,综合网络... 为了合理区分和有效识别不同航班号,首先提出基于多标准的判断准则,使用主成分分析法量化得到统一的相似度;其次建立改进的Siamese网络模型,获得文本的语义信息;最后采用文本之间的Jaro-Winkler距离客观修正网络对比损失函数,综合网络输出判定2个航班号的相似情况。研究结果表明:多标准准则判定方法速度快且通用性强,改进后的Siamese网络虽受到训练样本的直接影响,但收敛速度明显提高,识别率比原网络平均提高约2.7%,比多标准判断准则提高约3%。研究结果可为相似航班号识别与预警提供理论依据。 展开更多

关键词 航空运输 空中交通管理 主成分分析法 siamese网络 航班号

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应用曲率谱和Siamese网络的叠前深度偏移速度建模

5

作者 首皓 曾庆才 +3 位作者 胡莲莲 丁玲 王彦春 孙鲁平 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1235-1243,共9页

速度建模是叠前深度偏移的重要环节,通常需要在层位约束下对观测点的地层速度进行横向外推,然而在速度建模初期缺乏地震解释层位等格架信息。为此,文中提出了一种基于曲率谱横向相似性和改进循环结构Siamese网络的速度模型建立方法。Sia... 速度建模是叠前深度偏移的重要环节,通常需要在层位约束下对观测点的地层速度进行横向外推,然而在速度建模初期缺乏地震解释层位等格架信息。为此,文中提出了一种基于曲率谱横向相似性和改进循环结构Siamese网络的速度模型建立方法。Siamese网络是目前常用的基于深度学习的目标识别和追踪网络,可以快速进行目标图像的相似度对比,而且不需要人工制作标签。曲率谱可以看成反应地层特征和速度信息的二维图像,将速度建模作为横向特征相似性类比问题,通过类比曲率谱可以自动得到地层的格架和速度更新信息。首先,将叠前深度偏移后的道集转换为曲率谱;其次,确定待搜索曲率谱图像及其对应的目标追踪对象,并求取当前追踪对象与目标追踪对象的相似系数;然后,基于相似系数更新参考曲率谱图像和当前追踪对象;最后,在遍历完全部追踪对象时,基于各个追踪对象的层速度及深度建立速度模型。理论模型和实际数据试验结果表明,该方法能在没有解释资料的条件下快速生成符合地质构造和地层特征的速度模型。 展开更多

关键词 曲率谱 siamese网络 叠前深度偏移 速度建模 横向相似性 相似系数

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基于双模板Siamese网络的鲁棒视觉跟踪算法 被引量：11

6

作者 侯志强 陈立琳 +2 位作者 余旺盛 马素刚 范九伦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2247-2255,共9页

近年来,Siamese网络由于其良好的跟踪精度和较快的跟踪速度,在视觉跟踪领域引起极大关注,但大多数Siamese网络并未考虑模型更新,从而引起跟踪错误。针对这一不足,该文提出一种基于双模板Siamese网络的视觉跟踪算法。首先,保留响应图中... 近年来,Siamese网络由于其良好的跟踪精度和较快的跟踪速度,在视觉跟踪领域引起极大关注,但大多数Siamese网络并未考虑模型更新,从而引起跟踪错误。针对这一不足,该文提出一种基于双模板Siamese网络的视觉跟踪算法。首先,保留响应图中响应值稳定的初始帧作为基准模板R,同时使用改进的APCEs模型更新策略确定动态模板T。然后,通过对候选目标区域与2个模板匹配度结果的综合分析,对结果响应图进行融合,以得到更加准确的跟踪结果。在OTB2013和OTB2015数据集上的实验结果表明,与当前5种主流跟踪算法相比,该文算法的跟踪精度和成功率具有明显优势,不仅在尺度变化、平面内旋转、平面外旋转、遮挡、光照变化情况下具有较好的跟踪效果,而且达到了46帧/s的跟踪速度。 展开更多

关键词 siamese网络 目标跟踪 双模板 模板更新

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基于在线学习的Siamese网络视觉跟踪算法 被引量：1

7

作者 张成煜 侯志强 +3 位作者 蒲磊 陈立琳 马素刚 余旺盛 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1-11,共11页

基于Siamese网络的视觉跟踪算法是近年来视觉跟踪领域的一类重要方法,其在跟踪速度和精度上都具有良好的性能。但是大多数基于Siamese网络的跟踪算法依赖离线训练模型,缺乏对跟踪器的在线更新。针对这一问题,本文提出了一种基于在线学习... 基于Siamese网络的视觉跟踪算法是近年来视觉跟踪领域的一类重要方法,其在跟踪速度和精度上都具有良好的性能。但是大多数基于Siamese网络的跟踪算法依赖离线训练模型,缺乏对跟踪器的在线更新。针对这一问题,本文提出了一种基于在线学习的Siamese网络视觉跟踪算法。该算法采用双模板思想,将第一帧中的目标当作静态模板,在后续帧中使用高置信度更新策略获取动态模板;在线跟踪时,利用快速变换学习模型从双模板中学习目标的表观变化,同时根据当前帧的颜色直方图特征计算出搜索区域的目标似然概率图,与深度特征融合,进行背景抑制学习;最后,将双模板获取的响应图进行加权融合,获得最终跟踪结果。在OTB2015、TempleColor128和VOT数据集上的实验结果表明,本文算法的测试结果与近几年的多种主流算法相比均有所提高,在目标形变、相似背景干扰、快速运动等复杂场景下具有较好的跟踪性能。 展开更多

关键词 视觉跟踪 siamese网络 双模板 快速变换学习模型

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基于区域细化的Siamese网络目标跟踪算法 被引量：2

8

作者 张海鹏 王亚平 +2 位作者 张宝华 徐利权 温海英 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期137-140,共4页

针对快速运动导致跟踪目标尺度变化大、分辨率低等问题,提出了一种基于区域细化的Siamese网络目标跟踪算法。在Siamese网络中引入多尺度特征感知模型,有效提取深层全局通道特征和局部空间特征,准确提取判别性信息;为进一步在搜索区域增... 针对快速运动导致跟踪目标尺度变化大、分辨率低等问题,提出了一种基于区域细化的Siamese网络目标跟踪算法。在Siamese网络中引入多尺度特征感知模型,有效提取深层全局通道特征和局部空间特征,准确提取判别性信息;为进一步在搜索区域增强前景,构建区域细化模型,利用经主干网络提取的目标区域特征对搜索区域目标进行甄别,实现由粗到细的跟踪策略,有效增强目标表征能力。将所提算法在OTB100数据集上与现有的一些跟踪算法进行测试。实验结果表明,本文算法在跟踪成功率与跟踪精度方面均取得了良好的表现。同时在低分辨率、形变、光照变化等方面表现出较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 深度学习 区域细化 目标跟踪 siamese网络

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基于Siamese卷积神经网络的影像瓦片变化检测技术 被引量：4

9

作者 万冉冉 陈娟 +2 位作者 廖明伟 刘异 庞超 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第4期96-100,129,共6页

针对地理信息变化较快而传统更新方式效率不高的问题,目前许多学者提出了各类变化检测的方法,但这些方法大都是基于影像数据进行试验,对影像预处理要求较高,且检测精度的稳定性较差,受数据源质量影响较大。而天地图、百度地图、谷歌地... 针对地理信息变化较快而传统更新方式效率不高的问题,目前许多学者提出了各类变化检测的方法,但这些方法大都是基于影像数据进行试验,对影像预处理要求较高,且检测精度的稳定性较差,受数据源质量影响较大。而天地图、百度地图、谷歌地图等地图中均可免费下载各种级别的影像瓦片,因此本文提出利用天地图影像瓦片进行试验,采用Siamese卷积神经网络(SCNN)和深度学习技术,开发基于SCNN的高精度变化监测算法,以快速发现变化区域,实现地理信息变化信息检测。 展开更多

关键词 影像瓦片 siamese卷积神经网络 深度学习 变化检测 天地图

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基于Siamese卷积神经网络的指静脉识别 被引量：5

10

作者 戴庆华 陈光化 +1 位作者 唐逍 徐子豪 《电子测量技术》 2018年第24期51-55,共5页

针对在指静脉识别中特征提取困难以及深度学习方法在添加新类别时需要重新学习的问题,提出使用Siamese卷积神经网络进行指静脉相似度计算的识别方法。首先利用Sobel算子对图像边缘检测,通过形态学处理提取感兴趣区域(ROI),获取识别图像... 针对在指静脉识别中特征提取困难以及深度学习方法在添加新类别时需要重新学习的问题,提出使用Siamese卷积神经网络进行指静脉相似度计算的识别方法。首先利用Sobel算子对图像边缘检测,通过形态学处理提取感兴趣区域(ROI),获取识别图像;其次,构建卷积神经网络提取有效的特征编码,在Siamese网络中使用编码计算距离,并使用三元组损失函数定义目标函数。实验结果表明,在公开的指静脉数据库验证,提出的算法获得较高的识别准确率,在指静脉识别中具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 卷积神经网络 siamese网络 相似度计算 指静脉识别

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基于改进的Siamese算法进行图像对的相似度判定 被引量：1

11

作者 贾小硕 曾上游 +1 位作者 周悦 马铖旭 《现代电子技术》 北大核心 2020年第18期50-53,共4页

传统人脸图像对的相似度判定方法易受环境、像素值等因素影响,导致其方法的准确率很低。为此,文中为提高人脸图像对的相似度判定准确率,设计一种利用卷积神经网络(CNN)的非线性特点与优化边缘算子特点相结合的轻量化网络。实验结果表明... 传统人脸图像对的相似度判定方法易受环境、像素值等因素影响,导致其方法的准确率很低。为此,文中为提高人脸图像对的相似度判定准确率,设计一种利用卷积神经网络(CNN)的非线性特点与优化边缘算子特点相结合的轻量化网络。实验结果表明,设计的轻量化网络与传统网络对比在准确率上有效提升大约2%;在模型大小上从原有的40.2 MB缩小到18.9 MB。并且与已有算法做了全面对比,得出改进算法准确率高于已有算法,验证了改进算法的可实施性。 展开更多

关键词 人脸图像对 相似度判定 改进siamese网络 轻量化网络 轻量化建模 对比验证

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基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法

12

作者 侯志强 陈茂林 +3 位作者 马靖媛 郭凡 余旺盛 马素刚 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期739-747,共9页

为提升基于Siamese网络视觉跟踪算法的特征表达能力和判别能力,以获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法。使用轻量级VGG-Net作为Siamese网络的主干,获取目标的深度特征;在Siamese网络的末端... 为提升基于Siamese网络视觉跟踪算法的特征表达能力和判别能力,以获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶注意力的Siamese网络视觉跟踪算法。使用轻量级VGG-Net作为Siamese网络的主干,获取目标的深度特征;在Siamese网络的末端并行使用所提残差二阶池化网络和二阶空间注意力网络,获取具有通道相关性的二阶注意力特征和具有空间相关性的二阶注意力特征;使用残差二阶通道注意力特征和二阶空间注意力特征,通过双分支响应策略实现视觉跟踪。利用GOT-10k数据集对所提算法进行端到端的训练,并在OTB100和VOT2018数据集上进行验证。实验结果表明:所提算法的跟踪性能取得了显著提升,与基准算法SiamFC相比,在OTB100数据集上,精度和成功率分别提高了0.100和0.096,在VOT2018数据集上,预期平均重叠率(EAO)提高了0.077,跟踪速度达到了48帧/s。 展开更多

关键词 siamese网络 视觉跟踪 残差二阶池化网络 二阶空间注意力网络 双分支响应策略

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长时视觉跟踪中基于双模板Siamese结构的目标漂移判定网络

13

作者 侯志强 王卓 +3 位作者 马素刚 赵佳鑫 余旺盛 范九伦 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1458-1467,共10页

在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态... 在长时视觉跟踪中,大部分目标丢失判定方法需要人为确定阈值,而最优阈值的选取通常较为困难,造成长时跟踪算法的泛化能力较弱。为此,该文提出一种无需人为选取阈值的目标漂移判定网络(DNet)。该网络采用Siamese结构,利用静态模板和动态模板共同判定跟踪结果是否丢失,其中,引入动态模板有效提高算法对目标外观变化的适应能力。为了对所提目标漂移判定网络进行训练,建立了样本丰富的数据集。为验证所提网络的有效性,将该网络与基础跟踪器和重检测模块相结合,构建了一个完整的长时跟踪算法。在UAV20L, LaSOT,VOT2018-LT和VOT2020-LT等经典的视觉跟踪数据集上进行了测试,实验结果表明,相比于基础跟踪器,在UAV20L数据集上,跟踪精度和成功率分别提升了10.4%和7.5%。 展开更多

关键词 长时跟踪 深度学习 目标漂移判定网络 siamese结构 双模板

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融合通道互联空间注意力的Siamese网络跟踪算法 被引量：1

14

作者 崔洲涓 安军社 崔天舒 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期253-265,共13页

基于Siamese网络的跟踪算法在跟踪精度和速度方面展现出巨大的潜力,然而要使离线训练的模型适应在线跟踪仍然面临着挑战。为了提升复杂场景下算法的特征提取以及判别能力,提出了一种融合通道-互联-空间注意力的Siamese网络实时跟踪算法... 基于Siamese网络的跟踪算法在跟踪精度和速度方面展现出巨大的潜力,然而要使离线训练的模型适应在线跟踪仍然面临着挑战。为了提升复杂场景下算法的特征提取以及判别能力,提出了一种融合通道-互联-空间注意力的Siamese网络实时跟踪算法。首先构建以深度卷积网络VGG-Net-16作为主干网络的Siamese跟踪框架,增加特征提取能力;接着设计通道-互联-空间注意力模块,增强模型的适应能力与判别能力;然后加权融合多层响应图,获取更精准的跟踪结果;最后使用大规模数据集对网络进行端到端的训练,在通用数据集OTB-2015上进行跟踪测试。实验结果表明:与当前主流算法相比,所提算法具有较强的稳健性,能更好地适应目标外观变化、相似物干扰、目标遮挡等复杂场景,在NVIDIA RTX 2060 GPU上,跟踪速度平均达到37FPS,满足实时性要求。 展开更多

关键词 目标跟踪 siamese网络 深度卷积网络 通道注意力 互联注意力 空间注意力

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一种文本幽默对比的Siamese双向GRU注意力模型 被引量：1

15

作者 顾艳 夏鸿斌 刘渊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期1017-1021,共5页

传统的幽默计算任务依赖人工构造特征,容易造成丢失特征,且主要集中在幽默判断。而基于深度学习的Siamese双向GRU注意力模型是对成对的幽默文本进行对比,判断哪一条语句更具有幽默性。首先,利用文本处理器对文本进行词嵌入训练;其次,使... 传统的幽默计算任务依赖人工构造特征,容易造成丢失特征,且主要集中在幽默判断。而基于深度学习的Siamese双向GRU注意力模型是对成对的幽默文本进行对比,判断哪一条语句更具有幽默性。首先,利用文本处理器对文本进行词嵌入训练;其次,使用双向GRU模型来获取每个单词的注释;最后,在全连接层执行幽默比较任务。在Semeval-2017 Task6-#HashtagWars数据集上进行实验,采用accuracy作为评估指标。实验结果表明,该模型与其他相关模型在幽默文本对比上有较明显提升。 展开更多

关键词 人工智能 自然语言理解 双向GRU 注意力机制 siamese架构

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基于补偿注意力机制的Siamese网络跟踪算法

16

作者 安玉 葛海波 +2 位作者 何文昊 马赛 程梦洋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期187-196,共10页

为了应对视觉目标跟踪中常见的目标尺寸变化、运动模糊、目标被遮挡、目标受相似物干扰等问题,提出一种基于补偿注意力机制的Siamese网络跟踪算法CDAM-Siam。首先采用Res Net-50网络构建Siamese的骨干网络以进行不同层次的特征提取,加... 为了应对视觉目标跟踪中常见的目标尺寸变化、运动模糊、目标被遮挡、目标受相似物干扰等问题,提出一种基于补偿注意力机制的Siamese网络跟踪算法CDAM-Siam。首先采用Res Net-50网络构建Siamese的骨干网络以进行不同层次的特征提取,加深网络同时充分利用不同层所提取的特征;其次在骨干网络中融入具有补偿机制的双重注意力网络CDAM,强化特征图中的有效特征并减弱一些边缘特征,以提高CDAM-Siam算法面对复杂场景时的鲁棒性;最后构建特征融合网络并将其添加到主干网络中,对来自不同层次的特征图进行有效融合以获得高分辨率和信息丰富的特征图,最终实现准确的目标跟踪。在GOT-10K和You Tube-BB数据集上对CDAM-Siam算法进行训练后,在OTB100数据集上进行检测,结果表明,CDAM-Siam的跟踪成功率和精度分别达到68.3%和89.5%,在面临跟踪任务中的常见挑战时其仍能保持较好的跟踪效果,跟踪速度可达56帧/s,满足实时跟踪需求;在VOT2018数据集中的测试结果显示,该算法的准确率、鲁棒性和平均重叠率分别可达53.8%、39.4%和26.5%。 展开更多

关键词 目标跟踪 siamese网络 Res Net-50网络 注意力机制 特征融合

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基于特征融合和分块注意力的无人机跟踪算法

17

作者 刘芳 杨雨妍 王鑫 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第5期1566-1578,共13页

无人机(UAV)已被广泛应用于各类领域中,目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。提出一种基于特征融合和分块注意力的无人机跟踪算法,旨在解决无人机在目标跟踪时面临的外观变化和外界因素干扰等问题。采用Siamese网络提取模板图像和搜索... 无人机(UAV)已被广泛应用于各类领域中,目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。提出一种基于特征融合和分块注意力的无人机跟踪算法,旨在解决无人机在目标跟踪时面临的外观变化和外界因素干扰等问题。采用Siamese网络提取模板图像和搜索图像的方向梯度直方图(HOG)特征、颜色(CN)特征和深度卷积特征,自适应计算3种特征权重的大小,增强融合特征的表达能力。采用改进的特征分块注意力机制,增强模板图像特征信息中有效区域的关注度,实现更有效地目标相似度匹配。为降低计算成本,将输出特征向量转换到YCbCr空间后进行离散余弦变换(DCT)并保留低频分量,得到特征响应图,进行分类回归得到最终目标位置。实验表明:所提算法可以降低外观变化、外界因素干扰对跟踪性能的影响,提升目标跟踪的准确性。 展开更多

关键词 无人机 目标跟踪 特征融合 特征分块注意力 siamese网络

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基于改进的ResNet网络和特征融合的目标跟踪算法

18

作者 孟伟君 孙思维 马素刚 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期105-112,共8页

为了增强利用残差网络提取的目标特征,在ATOM50算法基础上提出了一种基于改进的ResNet网络和特征融合的目标跟踪算法。在ResNet-50骨干网络中使用结合无批处理归一化和位置感知循环卷积的增强瓶颈块,有效增强了全局信息的捕获能力,并减... 为了增强利用残差网络提取的目标特征,在ATOM50算法基础上提出了一种基于改进的ResNet网络和特征融合的目标跟踪算法。在ResNet-50骨干网络中使用结合无批处理归一化和位置感知循环卷积的增强瓶颈块,有效增强了全局信息的捕获能力,并减缓了跟踪过程中的偏移累积;对提取的特征采用注意力特征融合模块,通过融合浅层特征的细节和深层特征的语义信息,进一步增强特征对目标的表达能力。利用OTB2015、VOT2018和LaSOT数据集对所提算法进行验证,在OTB2015上成功率和精确度分别达到了70.2%和91.1%,与基准算法ATOM50相比,成功率和精确度分别提升了1.2%和1.5%;在VOT2018数据集上,期望平均重叠率提升了4.4%;在LaSOT数据集上,成功率和精确度分别提升了2.4%和2.9%;在OTB2015数据集上的平均跟踪速度达到34.3 f/s,确保了实时跟踪。 展开更多

关键词 深度学习 视觉跟踪 siamese网络 批量归一化 注意力机制 改进ResNet网络

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基于双向滤波和Camshift算法的红外激光图像弱小运动目标智能跟踪检测

19

作者 张丽 王小宇 《红外技术》 北大核心 2025年第9期1160-1166,共7页

红外激光图像中弱小运动目标特征帧差很小,当前目标跟踪算法面对弱小目标的可能位置和运动轨迹混乱,检测失真。提出基于双向滤波和Camshift算法的红外激光图像弱小运动目标智能跟踪检测方法。利用双向滤波算法结合双向扩散和冲击滤波方... 红外激光图像中弱小运动目标特征帧差很小,当前目标跟踪算法面对弱小目标的可能位置和运动轨迹混乱,检测失真。提出基于双向滤波和Camshift算法的红外激光图像弱小运动目标智能跟踪检测方法。利用双向滤波算法结合双向扩散和冲击滤波方法,增强红外激光图像。选取Camshift算法,利用HSV颜色模型分析增强后红外激光图像的颜色概率密度分布特征,提取红外激光图像中弱小目标的位置和形状特征信息,完成弱小运动目标轮廓检测。依据弱小运动目标轮廓检测结果,基于全卷积Siamese网络,在红外激光视频序列中实现运动目标的连续跟踪。实验结果表明,该方法可以精准检测红外激光图像中的弱小运动目标,精准跟踪目标运动轨迹,满足跟踪实时性需求。 展开更多

关键词 双向滤波 CAMSHIFT算法 红外激光图像 弱小运动目标 智能跟踪检测 siamese网络

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基于CNN的改进行人重识别技术 被引量：2

20

作者 熊炜 冯川 +3 位作者 熊子婕 王娟 刘敏 曾春艳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期665-672,共8页

针对行人重识别研究中训练样本的不足,为提高识别精度及泛化能力,提出一种基于卷积神经网络的改进行人重识别方法。首先对训练数据集进行扩充,使用生成对抗网络无监督学习方法生成无标签图像;然后与原数据集联合作半监督卷积神经网络训... 针对行人重识别研究中训练样本的不足,为提高识别精度及泛化能力,提出一种基于卷积神经网络的改进行人重识别方法。首先对训练数据集进行扩充,使用生成对抗网络无监督学习方法生成无标签图像;然后与原数据集联合作半监督卷积神经网络训练,通过构建一个Siamese网络,结合分类模型和验证模型的特点进行训练;最后加入无标签图像类别分布方法,计算交叉熵损失来进行相似度量。实验结果表明,在Market-1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上,该方法相比原有的Siamese方法在Rank-1和mAP等性能指标上有近3～5个百分点的提升。当样本较少时,该方法具有一定应用价值。 展开更多

关键词 行人重识别 卷积神经网络 生成对抗网络 交叉熵 siamese

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