图像阈值分割方法研究进展20年(1994—2014) 被引量：138

1

作者 吴一全 孟天亮 吴诗婳 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第1期1-23,共23页

阈值分割是图像分割领域中使用最为普遍的一类简单而有效的方法,多年来受到许多学者的广泛关注,发表了大量的研究成果。作者曾于20年前对1962-1992年阈值分割的研究状况做了一个阶段性的回顾与总结。时至今日,阈值分割方法已经获得了巨... 阈值分割是图像分割领域中使用最为普遍的一类简单而有效的方法,多年来受到许多学者的广泛关注,发表了大量的研究成果。作者曾于20年前对1962-1992年阈值分割的研究状况做了一个阶段性的回顾与总结。时至今日,阈值分割方法已经获得了巨大的发展,新思路、新方法层出不穷。本文旨在对近20年来阈值分割领域常用的一些方法再次进行概括和分类,其中包括近年来新提出的阈值分割方法,也包括对经典方法的改进。文中给出了这些方法的基本思想和公式,阐明了各种方法的特点及其适用范围,以期为今后阈值分割的相关研究提供一些思路和启迪。 展开更多

关键词 图像处理 阈值分割 图像直方图 准则函数 空间特征 熵 优化算法

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基于Gestalt优化的红外视频时空显著性检测

2

作者 王鑫 张春燕 宁晨 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1021-1031,共11页

针对红外视频时空显著性检测问题,提出一种基于Gestalt优化的方法。设计基于多尺度局部稀疏表示和局部对比度测量的方法计算红外视频的空间显著性;为提取视频中显著性目标的运动信息,设计基于多帧对称差分的算法计算时间显著性;为得到... 针对红外视频时空显著性检测问题,提出一种基于Gestalt优化的方法。设计基于多尺度局部稀疏表示和局部对比度测量的方法计算红外视频的空间显著性;为提取视频中显著性目标的运动信息,设计基于多帧对称差分的算法计算时间显著性;为得到初始时空显著图,设计基于交互一致性的融合策略将空间显著图和时间显著图进行自适应融合;提出基于Gestalt优化的最终时空显著图计算方法。实验结果表明,提出算法能有效检测红外视频的时空显著性。 展开更多

关键词 红外 显著性检测 稀疏表示 Gestalt理论

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基于隐式视角转换的视频异常检测 被引量：4

3

作者 冷佳旭 谭明圮 +1 位作者 胡波 高新波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期142-148,共7页

目前,基于深度学习的视频异常检测方法都是在单一视角下对视频片段中的异常行为或异常事物进行检测,忽视了视角信息在视频异常检测中的重要性。在单一视角下,当异常事物被遮挡或异常行为不明显时,现有算法的性能将难以得到保证。为此,... 目前,基于深度学习的视频异常检测方法都是在单一视角下对视频片段中的异常行为或异常事物进行检测,忽视了视角信息在视频异常检测中的重要性。在单一视角下,当异常事物被遮挡或异常行为不明显时,现有算法的性能将难以得到保证。为此,文中首次将视角转换的概念引入到视频异常检测中,通过级联网络结构在多视角下进行异常判断来提升模型的鲁棒性。针对受限于数据集没有多视角的监督信息,难以实现真正的显式的视角转换问题,提出了一种基于隐式视角转换的视频异常检测方法.对初步检测结果为正常的目标帧,利用其与特定帧的光流信息,通过光流映射实现目标帧到特定帧视角的隐式视角转换,并对视角转换后的目标帧进行二次异常检测。通过多个视角来判定目标帧是否异常,为视频异常检测提供了一种新的思路。实验结果表明,所提方法对异常数据的反应更灵敏,具有更鲁棒的正常数据拟合能力,在UCSD Ped2和CUHK Avenue数据集上的AUC值分别达到了97.0%和88.9%。 展开更多

关键词 视频异常检测 隐式视角转换 光流映射 多视角检测 深度学习

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三分解模型与算法及其在图像恢复中的应用 被引量：1

4

作者 杨章静 张凡龙 +3 位作者 张辉 杨国为 李佐勇 罗立民 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第12期1940-1949,共10页

针对现有图像恢复方法无法同时分离出稠密噪声和稀疏噪声的不足,提出了一种三分解模型(tridecomposition model,Tri-Decom)。该模型目的是将矩阵分解为三个分量矩阵,其中第一个矩阵表示干净数据,具有低秩性质,通过核范数刻画;第二个矩... 针对现有图像恢复方法无法同时分离出稠密噪声和稀疏噪声的不足,提出了一种三分解模型(tridecomposition model,Tri-Decom)。该模型目的是将矩阵分解为三个分量矩阵,其中第一个矩阵表示干净数据,具有低秩性质,通过核范数刻画;第二个矩阵表示噪声数据,具有稀疏性质,通过L1范数刻画;第三个矩阵也表示噪声,但具有稠密性质,通过F范数刻画。通过不同的刻画函数可将观测数据分成干净数据、稀疏噪声和稠密噪声。为求解模型,设计了一种基于乘子交替方向法的求解算法,该算法可有效求解变量可分离的优化问题。该算法用于处理受到大稀疏噪声和小稠密噪声破坏的图像数据,在人脸图像和监控视频等领域的实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 鲁棒主分量分析 稀疏 低秩 混合噪声

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基于QR分解的NSCT域指纹图像脆弱水印算法 被引量：2

5

作者 史骏鹏 吴一全 《应用科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期735-744,共10页

为保证指纹信息在网络传输中的安全性,提出一种基于QR分解的非下采样contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)域指纹图像脆弱水印算法.首先用Arnold变换和Logistic置乱对指纹水印进行双重加密待用.将宿主图像进行两层... 为保证指纹信息在网络传输中的安全性,提出一种基于QR分解的非下采样contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)域指纹图像脆弱水印算法.首先用Arnold变换和Logistic置乱对指纹水印进行双重加密待用.将宿主图像进行两层NSCT分解,提取出低频分量进行分块处理,对所有分块都进行QR分解,得到多个上三角矩阵.由于图像QR分解后大部分信息集中于上三角矩阵的首行元素,具有较好的信息保真能力,因此将加密后的指纹水印嵌入上三角矩阵.实验结果表明,该算法在保证不可感知性的前提下,对于常规图像处理和一般几何攻击都具有很好的脆弱性,并且能够精确地定位出篡改区域. 展开更多

关键词 脆弱水印 指纹图像 NSCT变换 QR分解 篡改定位

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基于深度学习的视频超分辨率重构进展综述 被引量：6

6

作者 冷佳旭 王佳 +2 位作者 莫梦竟成 陈泰岳 高新波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期123-133,共11页

视频超分辨率是根据给定的低分辨率视频序列恢复其对应的高分辨率视频帧的过程。近年来,VSR在深度学习的驱动下取得了重大突破。为了进一步促进VSR的发展,文中对基于深度学习的VSR算法进行了归类、分析和比较。首先,根据网络结构将现有... 视频超分辨率是根据给定的低分辨率视频序列恢复其对应的高分辨率视频帧的过程。近年来,VSR在深度学习的驱动下取得了重大突破。为了进一步促进VSR的发展,文中对基于深度学习的VSR算法进行了归类、分析和比较。首先,根据网络结构将现有方法分为两大类,即基于迭代网络的VSR和基于递归网络的VSR,并对比分析了不同网络模型的优缺点。然后,全面介绍了VSR数据集,并在一些常用的公共数据集上对已有算法进行了总结和比较。最后,对VSR算法中的关键问题进行了分析,并对其应用前景进行了展望。 展开更多

关键词 视频超分辨率 深度学习 卷积神经网络 帧间信息

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基于模糊推理的电气设备红外图像分割 被引量：6

7

作者 曾水玲 唐敏之 《红外技术》 CSCD 北大核心 2023年第5期446-454,共9页

使用模糊理论处理电气设备红外图像分割的不确定性,提出了一种基于模糊推理的电气设备红外图像分割算法。首先分别利用电气设备红外图像故障区域的像素灰度、像素点与图像质心的马氏距离以及图像膨胀操作定义了强度特征、全局故障可能... 使用模糊理论处理电气设备红外图像分割的不确定性,提出了一种基于模糊推理的电气设备红外图像分割算法。首先分别利用电气设备红外图像故障区域的像素灰度、像素点与图像质心的马氏距离以及图像膨胀操作定义了强度特征、全局故障可能性特征和局部灰度特征;然后根据特征的模糊语言值制定了27条模糊规则,设计了一种模糊推理红外图像分割算法;最后,从主观和客观评价指标上将算法与传统Otsu算法和FCM算法进行了对比。实验表明,该算法的分割精度和误分割率比其他两种算法都有一定的改善,同时该算法能够滤除图像中具有高亮度的干扰区域,对具有小亮度差和小面积故障区域的红外图像有较好的分割效果。 展开更多

关键词 模糊推理 红外图像分割 马氏距离 图像膨胀

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基于压缩感知的多特征加权目标跟踪算法 被引量：16

8

作者 王松林 项欣光 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期929-932,共4页

针对被跟踪目标运动、纹理或环境变化时,采用基于压缩感知目标跟踪算法目标易漂移、丢失的问题,提出了改进的压缩感知目标跟踪算法。通过压缩感知算法提取灰度和纹理特征,计算特征对样本分类结果并更新特征的权值,使用加权过的特征寻找... 针对被跟踪目标运动、纹理或环境变化时,采用基于压缩感知目标跟踪算法目标易漂移、丢失的问题,提出了改进的压缩感知目标跟踪算法。通过压缩感知算法提取灰度和纹理特征,计算特征对样本分类结果并更新特征的权值,使用加权过的特征寻找目标在下一帧的位置。对不同视频的测试结果表明,提出的算法在目标运动、纹理或环境变化的情况下跟踪准确,在目标大小80×120像素时平均帧速为25 fps。与传统的压缩感知跟踪算法和其他跟踪算法相比,所提出的算法在目标运动、纹理或环境变化时能快速准确地获取跟踪目标,并具有更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 压缩感知 特征提取 特征加权 漂移

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基于卷积神经网络的人脸性别识别 被引量：25

9

作者 汪济民 陆建峰 《现代电子技术》 北大核心 2015年第7期81-84,共4页

人脸性别识别是人脸识别的重要组成部分,但是人脸识别容易受到光照、旋转、平移、遮挡等因素的影响。将卷积神经网络引入到人脸性别识别中,该网络的结构具有稀疏连接和权值共享的优点,卷积层和采样层交替进行,简化了模型的复杂度。实验... 人脸性别识别是人脸识别的重要组成部分,但是人脸识别容易受到光照、旋转、平移、遮挡等因素的影响。将卷积神经网络引入到人脸性别识别中,该网络的结构具有稀疏连接和权值共享的优点,卷积层和采样层交替进行,简化了模型的复杂度。实验表明,该方法的网络结构有效地克服了旋转、遮挡等因素的影响,具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸性别识别 卷积神经网络 稀疏连接 权值共享

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基于单模态的多尺度特征融合人体行为识别方法 被引量：3

10

作者 刘锁兰 田珍珍 +2 位作者 王洪元 林龙 王炎 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期3236-3243,共8页

针对人体行为识别任务中未能充分挖掘超距关节点之间潜在关联的问题,以及使用多模态数据带来的高昂训练成本的问题,提出一种单模态条件下的多尺度特征融合人体行为识别方法。首先,将人体的原始骨架图进行全局特征关联,并利用粗尺度的全... 针对人体行为识别任务中未能充分挖掘超距关节点之间潜在关联的问题,以及使用多模态数据带来的高昂训练成本的问题,提出一种单模态条件下的多尺度特征融合人体行为识别方法。首先,将人体的原始骨架图进行全局特征关联,并利用粗尺度的全局特征捕获远距离关节点间的联系;其次,对全局特征关联图进行局部划分以得到融合了全局特征的互补子图(CSGF),利用细尺度特征建立强关联,并形成多尺度特征的互补;最后,将CSGF输入时空图卷积模块中提取特征,并聚合提取后的结果以输出最终的分类结果。实验结果表明,在行为识别权威数据集NTU RGB+D60上,所提方法的准确率分别为89.0%(X-sub)和94.2%(X-view);在具有挑战性的大规模数据集NTU RGB+D120上,所提方法的准确率分别为83.3%(X-sub)和85.0%(X-setup),与单模态下的ST-TR(Spatial-Temporal TRansformer)相比,分别提升1.4和0.9个百分点,与轻量级SGN(Semantics-Guided Network)相比,分别提升4.1和3.5个百分点。可见,所提方法能够充分挖掘多尺度特征的协同互补性,并有效提高单模态条件下模型的识别准确率和训练效率。 展开更多

关键词 人体行为识别 骨架关节点 图卷积网络 单模态 多尺度 特征融合

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基于SIFT和NMF-SVD的NSCT域抗几何攻击水印算法 被引量：6

11

作者 吴一全 史骏鹏 陶飞翔 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第7期961-969,共9页

为了进一步提高水印算法的鲁棒性,提出了一种在无下采样Contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)域中利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征点进行几何攻击校正,并结合非负矩阵分解(non-... 为了进一步提高水印算法的鲁棒性,提出了一种在无下采样Contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)域中利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征点进行几何攻击校正,并结合非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的图像抗几何攻击水印算法。该算法首先对RGB宿主图像进行两层NSCT并分别提取低频部分的红色分量和蓝色分量;然后充分利用非负矩阵的线性无关性和稀疏性以及奇异矩阵的稳定性,对蓝色低频分量进行水印的嵌入;最后利用红色低频分量的SIFT特征点信息对宿主图像进行几何攻击校正,恢复水印的同步信息后再提取水印。大量的实验结果表明,该算法在保证不可感知性的前提下,对于常规图像处理具有更好的鲁棒性能,并能有效地抵抗各类几何攻击和组合攻击。 展开更多

关键词 数字水印 无下采样Contourlet变换 非负矩阵分解 奇异值分解 尺度不变特征变换

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基于关键帧节点自适应分区与关联的行为识别算法 被引量：3

12

作者 刘锁兰 田珍珍 +1 位作者 顾嘉晖 周岳靖 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第11期3498-3502,3508,共6页

基于视频的人体行为识别任务中由于大部分画面并不包含重要的判别信息,这对识别应用的准确性造成严重干扰。关键姿态帧既能表达视频又能降低计算量,且骨骼数据相比于图像包含更多维度的信息。因此,提出一种基于关键帧骨骼节点自适应分... 基于视频的人体行为识别任务中由于大部分画面并不包含重要的判别信息,这对识别应用的准确性造成严重干扰。关键姿态帧既能表达视频又能降低计算量,且骨骼数据相比于图像包含更多维度的信息。因此,提出一种基于关键帧骨骼节点自适应分区与关联的行为识别算法。首先构建自适应池化深度网络以评估帧的重要性获取关键姿态帧序列;其次通过节点自学习模型建立非自然连接状态下的节点间关联;最后将改进的时空信息应用于STGCN并使用softmax分类识别。在开源的大规模数据集NTU-RGB+D和Kinetics上与几种典型技术进行比对,验证了所提方法在减少冗余数据量的同时能保留关键动作信息,且动作识别准确率平均提高了0.63%~11.81%。 展开更多

关键词 行为识别 关键姿态 自适应 节点关联 STGCN

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基于退化四元小波变换的纸币识别 被引量：1

13

作者 盖杉 罗立民 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第5期699-703,共5页

针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法。该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作... 针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法。该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别。本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求。 展开更多

关键词 退化四元小波变换 特征提取 支持向量机 纸币识别

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基于注意力机制及类别层次结构的弱监督目标定位 被引量：4

14

作者 冯迅 杨健 +1 位作者 周涛 宫辰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期4916-4929,共14页

弱监督目标定位是指仅利用图像级的类别标注信息来训练目标定位器,而不需要使用精确的目标位置标注信息来进行算法训练.当前的一些方法往往只能定位出目标对象中最具鉴别性的部分而无法准确地标识出完整的目标对象,或者易受背景无关信... 弱监督目标定位是指仅利用图像级的类别标注信息来训练目标定位器,而不需要使用精确的目标位置标注信息来进行算法训练.当前的一些方法往往只能定位出目标对象中最具鉴别性的部分而无法准确地标识出完整的目标对象,或者易受背景无关信息干扰从而导致定位结果不精确.为了解决上述问题,提出一种基于注意力机制和类别层次结构的弱监督目标定位方法.该方法通过对卷积神经网络的注意力图进行均值分割提取更完整的目标区域.进一步,通过类别层次结构网络实现对背景区域注意力的削弱,从而提高对感兴趣目标的定位精度.基于多个网络结构和公共数据集上的大量实验结果表明,相比目前已有的弱监督定位方法,所提方法在多个评价指标下均能够获得更好的定位效果. 展开更多

关键词 弱监督目标定位 网络注意力 背景干扰 层次结构网络 卷积神经网络(CNN)

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弱对齐的跨光谱人脸检测 被引量：3

15

作者 闫梦凯 钱建军 杨健 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期135-147,共13页

跨光谱人脸检测在活体人脸识别、体温筛查等领域有着重要的应用价值.众所周知,可见光人脸易于检测,然而红外人脸难于检测,因此借助可见光图像的人脸检测结果进而完成红外人脸检测是一种有效的解决方案.但是跨光谱图像之间不可避免的存... 跨光谱人脸检测在活体人脸识别、体温筛查等领域有着重要的应用价值.众所周知,可见光人脸易于检测,然而红外人脸难于检测,因此借助可见光图像的人脸检测结果进而完成红外人脸检测是一种有效的解决方案.但是跨光谱图像之间不可避免的存在偏差,导致检测精度不高.为了解决这一问题,提出了一种弱对齐跨光谱图像的人脸检测算法,该方法基于跨光谱图像之间的偏差设计了候选框布置策略,并在此基础上提出了跨光谱特征表示方法用于选取最优候选框.此外,本文还构建了一个跨光谱人脸数据集.最后,在跨光谱人脸数据集和OTCBVS人脸数据集上的实验结果证明,该方法能够较好地完成红外图像人脸检测任务. 展开更多

关键词 弱对齐 跨光谱 人脸检测 计算机视觉

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基于Baseline SVD主动学习算法的推荐系统 被引量：3

16

作者 季芸 胡雪蕾 《现代电子技术》 北大核心 2015年第12期8-11,共4页

推荐系统是一种解决信息过载的新型技术,为了解决推荐系统中新用户带来的冷启动问题,提出一种基于主动学习的推荐系统。主动学习方法能有效减少需要标记的样本数量,快速建立模型,在此选择将主动学习方法和Baseline SVD推荐算法结合起来... 推荐系统是一种解决信息过载的新型技术,为了解决推荐系统中新用户带来的冷启动问题,提出一种基于主动学习的推荐系统。主动学习方法能有效减少需要标记的样本数量,快速建立模型,在此选择将主动学习方法和Baseline SVD推荐算法结合起来,通过记录模型训练得到的预估评价的改变程度,认为改变最大的样例即是最具有信息量的样例,供新用户标记,并重新训练模型。通过与其他选择策略进行实验比较,证实了该方法确实有效解决了新用户带来的冷启动问题。 展开更多

关键词 推荐系统 主动学习 BASELINE SVD 样例选择

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基于注意力机制的乳腺X线摄影分类方法 被引量：4

17

作者 盛龙帅 李策 李欣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期166-170,共5页

环境的日益恶化导致癌症的发病率不断升高,2018年全球乳腺癌的发病率在所有癌症中已经位居首位。乳腺X线摄影价格实惠且易于操作,目前被认作是最好的乳腺癌筛查方法,也是早期发现乳腺癌最有效的方法。针对乳腺X线摄影不容易分辨、特征... 环境的日益恶化导致癌症的发病率不断升高,2018年全球乳腺癌的发病率在所有癌症中已经位居首位。乳腺X线摄影价格实惠且易于操作,目前被认作是最好的乳腺癌筛查方法,也是早期发现乳腺癌最有效的方法。针对乳腺X线摄影不容易分辨、特征不明显等特点,提出了基于RNN+CNN的注意力记忆网络对其进行分类。注意力记忆网络包含注意力记忆模块和卷积残差模块。注意力记忆模块中,注意力模块提取乳腺X线摄影的特征,记忆模块在RNN网络加入注意力权重来模拟人对所提取关键信息的重点突出;卷积残差模块使用CNN对图像进行分类。该方法创新之处在于:提出注意力记忆网络用于乳腺X线摄影图像分类;所设计网络在RNN+CNN结构上引入注意力权重,提取图像关键信息以增强特征描述。在乳腺X线摄影INbreast数据集上的实验结果显示,注意力记忆网络的运行时间比预训练的Inceptionv2、ResNet50、VGG16网络少50%以上,同时达到更高的分类准确率。 展开更多

关键词 乳腺X线摄影 注意力机制 卷积神经网络 循环神经网络 预训练

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结合总变差和组稀疏性的压缩感知重构方法 被引量：1

18

作者 朱俊 陈长伟 《兵器装备工程学报》 CAS 2017年第11期114-117,128,共5页

为了提高图像重建的质量,基于压缩感知理论,提出了一种基于总变差和组稀疏性的图像重建方法,同时考虑图像像素灰度值的梯度稀疏性和重叠图像块的非局部相似性两种先验知识。为了准确挖掘先验知识,本文选择非凸lp范数描述,并利用交替方... 为了提高图像重建的质量,基于压缩感知理论,提出了一种基于总变差和组稀疏性的图像重建方法,同时考虑图像像素灰度值的梯度稀疏性和重叠图像块的非局部相似性两种先验知识。为了准确挖掘先验知识,本文选择非凸lp范数描述,并利用交替方向乘子法求解产生的重构模型。实验结果表明,与当前主流的重建算法相比,所提算法能够获得更高的图像重构结果。 展开更多

关键词 压缩感知 总变差 组稀疏性 交替方向乘子算法

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基于混沌蜂群优化的指纹匹配算法 被引量：1

19

作者 史骏鹏 吴一全 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期613-618,共6页

为了进一步加快指纹匹配算法的运算速度、提高识别效率,提出了一种基于混沌蜂群优化和可变界限盒的指纹匹配算法。首先,结合人工蜂群优化算法收敛速度快、控制参数少、能够避免局部最优等优点以及混沌策略的类随机性、高遍历性等特点,... 为了进一步加快指纹匹配算法的运算速度、提高识别效率,提出了一种基于混沌蜂群优化和可变界限盒的指纹匹配算法。首先,结合人工蜂群优化算法收敛速度快、控制参数少、能够避免局部最优等优点以及混沌策略的类随机性、高遍历性等特点,在指纹点匹配中引入混沌蜂群优化算法,并设计兼顾了匹配精度和运算时间的适应度函数;然后利用适应度函数估计出指纹特征匹配的几何变换参数并进行指纹点特征的粗匹配;最后,利用可变界限盒进行精匹配,避免指纹图像局部形变带来的影响。大量实验结果表明,与基于局部特征的指纹匹配算法、基于遗传算法优化的指纹匹配算法相比,本文提出的算法所需运算时间更短,匹配精度更高。 展开更多

关键词 指纹识别 特征点匹配 群智能优化 人工蜂群 混沌策略 可变界限盒 适应度函数 极坐标

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标签噪声鲁棒学习算法研究综述 被引量：7

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作者 宫辰 张闯 王启舟 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2020年第3期20-26,共7页

在机器学习领域,监督学习算法在理论层面和工程应用中均取得了丰硕的成果,但此类算法的效果严重依赖训练样本的标签质量,在实际问题中获取具有高质量标签的训练样本通常费时费力。为节省人力物力,网络爬虫、众包方法等替代方法被用于对... 在机器学习领域,监督学习算法在理论层面和工程应用中均取得了丰硕的成果,但此类算法的效果严重依赖训练样本的标签质量,在实际问题中获取具有高质量标签的训练样本通常费时费力。为节省人力物力,网络爬虫、众包方法等替代方法被用于对训练数据的采集。不幸的是,这些替代方法获取的数据往往存在大量的错误标注,即标签噪声,由此带来了很多潜在的问题。因此,对标签噪声鲁棒学习算法的研究,在推广机器学习工程应用、降低机器学习算法部署成本方面具有重要的意义。本文对标签噪声鲁棒学习算法的最新研究成果进展进行了全面综述,分别从标签噪声的产生、影响、分类等方面进行了详细的总结,对每类标签噪声的处理方法进行了介绍,并对每类处理方法的优缺点进行分析。 展开更多

关键词 人工智能 机器学习 弱监督学习 标签噪声 深度学习 鲁棒学习算法

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