融合VR-眼动的施工现场隐患识别视觉注意与搜索特征研究 被引量：4

1

作者 郑霞忠 石博元 +1 位作者 陈云 胡其林 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1087-1095,共9页

为探究施工现场隐患识别视觉注意与搜索特征,提升识别绩效水平,融合虚拟现实(Virtual Reality,VR)和眼动追踪技术,开展VR施工场景内的隐患识别试验,收集不同隐患识别经验群体的眼动数据;运用统计学方法,对比分析累计注视时间、注视百分... 为探究施工现场隐患识别视觉注意与搜索特征,提升识别绩效水平,融合虚拟现实(Virtual Reality,VR)和眼动追踪技术,开展VR施工场景内的隐患识别试验,收集不同隐患识别经验群体的眼动数据;运用统计学方法,对比分析累计注视时间、注视百分比等眼动指标的差异性,揭示隐患识别经验与注意力资源分配方式的内在联系;基于眼动轨迹匹配法,聚类首次视觉搜索轨迹,结合施工现场空间布局,探究隐患识别经验影响下搜索习惯的差异。结果表明:经验知识水平对隐患识别绩效具备驱动作用,但隐患专业度过低则会弱化经验知识的效果;被试的注意资源大多集中于具有视觉显著性特征的无关要素,仅有小部分分配于隐患,然而,具有较高经验知识水平的被试对隐患信息更加敏感,分配于隐患的注意资源占比更高;相较于新手组同一区域多次重复的搜索习惯,专家组大多采用某一区域的详细搜索再切换到下一区域的方式。 展开更多

关键词 安全社会工程 隐患识别 虚拟现实(VR) 眼动试验 识别特征

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基于多层次图对比学习的序列推荐模型

2

作者 余肖生 王智鑫 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期106-114,共9页

针对现有的基于对比学习的序列推荐模型只考虑了项目和项目或者序列和序列这一个层级的表示学习,而没有办法学习到精细的、易于区分的用户与项目表示的问题,提出一种基于多层次图对比学习的序列推荐(MLGCL-SR)模型。首先,根据用户点击... 针对现有的基于对比学习的序列推荐模型只考虑了项目和项目或者序列和序列这一个层级的表示学习,而没有办法学习到精细的、易于区分的用户与项目表示的问题,提出一种基于多层次图对比学习的序列推荐(MLGCL-SR)模型。首先,根据用户点击项目的顺序构建项目转移图,并对它进行嵌入表示;其次,利用优化后的双向门控图神经网络(BI-GGNN)在嵌入的项目转移图上进行用户的表示学习;最后,对主要推荐预测任务通过交叉熵损失函数进行参数更新,并使用多层次对比学习任务在嵌入层、节点层、序列层三个层次辅助推荐预测任务进行参数更新,其中在嵌入层和节点层辅助推荐预测任务进行更好的项目表示,而在序列层辅助推荐预测任务进行更好的用户表示。在3个基准数据集Sports、Beauty、Toys上的实验结果表明,相较于对比的最优模型MCLRec(Meta-optimized Contrastive Learning for sequential Recommendation),MLGCL-SR模型在命中率(HR)和归一化折损累计增益(NDCG)指标上有了显著的提升,在能较好反映推荐效果的NDCG@10指标上分别提升了14.2%、19.1%和23.1%,验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 推荐系统 序列推荐 对比学习 双向门控图神经网络

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基于迁移学习及通道先验注意力机制的地质构造识别

3

作者 刘俊杰 马凯 +4 位作者 黄泽华 田苗 邱芹军 陶留锋 谢忠 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期107-120,共14页

针对平面地质图件中地质构造背景复杂、符号表示多样化而导致识别效果不佳的问题,本文提出一种基于迁移学习和通道先验注意力机制的地质构造识别模型MsAttenEfficientNet。该模型以EfficientNet为主干网络架构,并使用通道先验注意力(cha... 针对平面地质图件中地质构造背景复杂、符号表示多样化而导致识别效果不佳的问题,本文提出一种基于迁移学习和通道先验注意力机制的地质构造识别模型MsAttenEfficientNet。该模型以EfficientNet为主干网络架构,并使用通道先验注意力(channel prior convolution attention,CPCA)模块替换EfficientNet特征提取模块MBConv中的压缩和激励网络(squeeze-and-excitation net,SENet),使模型能够动态地分配通道和空间注意力权重,更准确地捕捉到图像中的重要区域和空间结构;其次对顶层预测模块进行改进,引入Swish激活函数和Dropout层,加强模型的泛化性能;最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度,并利用迁移学习实现特征参数共享。通过在地质构造数据集GeoStr18上进行训练及测试,实验结果表明,MsAttenEfficientNet模型对地质构造的识别精准率为96.92%,召回率为96.89%,F 1分数为96.90%,优于ResNet50、ShuffleNetV2和DenseNet121等主流分类识别模型,可有效用于地质构造识别。 展开更多

关键词 图像识别 地质构造 EfficientNet网络 通道先验注意力 迁移学习

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基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

4

作者 徐光柱 刘高飞 +3 位作者 匡婉 万秋波 马国亮 雷帮军 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期376-387,共12页

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车... 为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。 展开更多

关键词 深度学习 卷积网络 视觉目标检测 非约束车牌定位 车牌顶点检测

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自适应脉冲耦合神经网络与匹配滤波器相结合的视网膜血管分割 被引量：15

5

作者 徐光柱 张柳 +2 位作者 邹耀斌 夏平 雷帮军 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期756-764,共9页

针对眼底图像中血管与背景间对比度低以及血管自身结构复杂等因素对视网膜血管分割所带来的问题,本文提出了一种具有自适应连接值的脉冲耦合神经网络(PCNN)与高斯匹配滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先,利用对比度受限制的自适应... 针对眼底图像中血管与背景间对比度低以及血管自身结构复杂等因素对视网膜血管分割所带来的问题,本文提出了一种具有自适应连接值的脉冲耦合神经网络(PCNN)与高斯匹配滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先,利用对比度受限制的自适应直方图均衡化(CLAHE)技术与二维高斯匹配滤波器对血管区域的对比度进行有效增强。然后,利用经验阈值选择出一定的血管区域作为初始种子区域。接着,将带有快速连接机制的PCNN与种子区域增长思想相结合,通过自适应动态设置PCNN中的连接强度系数和停止条件,实现眼底图像中血管区域的自动生长。整个算法在DRIVE视网膜图像库中进行了测试,实验结果表明,相比于不使用动态连接强度系数与停止条件的方法,所提出算法的灵敏度从49.79%提高至70.39%,准确度从95%提高到95.39%。证明了该算法具有较好的分割精确度和应用价值。 展开更多

关键词 视网膜图像处理 血管分割 脉冲耦合神经网络(PCNN) 高斯匹配滤波器 快速连接

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PCNN与形态匹配增强相结合的视网膜血管分割 被引量：11

6

作者 徐光柱 王亚文 +3 位作者 胡松 陈鹏 周军 雷帮军 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期71-82,共12页

针对人工手动提取视网膜血管工作量大,主观性强等问题,本文提出了一种将区域生长思想、脉冲耦合神经网络(PCNN)、高斯滤波器组及Gabor滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先将二维高斯滤波器组、二维Gabor匹配滤波器相结合,对视网膜... 针对人工手动提取视网膜血管工作量大,主观性强等问题,本文提出了一种将区域生长思想、脉冲耦合神经网络(PCNN)、高斯滤波器组及Gabor滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先将二维高斯滤波器组、二维Gabor匹配滤波器相结合,对视网膜血管区域进行形态匹配增强,提升血管与背景的对比度。然后将带有快速连接机制的PCNN与区域生长思想相结合,每次从未处理的像素点中选取亮度最大的作为种子,使用自适应的连接系数及停止条件,实现眼底图像中血管的自动分割。整个算法在DRIVE眼底数据库上的实验结果显示,平均准确度、灵敏度、特异性分别达到93.96%、78.64%、95.64%,分割结果中血管断点少,微小血管清晰,具有较好的应用前景。 展开更多

关键词 视网膜血管分割 脉冲耦合神经网络 区域生长 高斯匹配滤波器组 GABOR滤波器

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基于S变换的非平稳微小运动自动放大 被引量：8

7

作者 雷林 李乐鹏 +2 位作者 杨敏 董方敏 孙水发 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1460-1465,共6页

现有的欧拉视频微小运动放大方法没有考虑视频中运动信息的自动检测,在实现运动放大时需要人为选取感兴趣运动信息处理的合适参数,比如滤波器截止频率、放大倍数等。对于一般的视频,通常无法直观地确定这些参数,而是通过试错来完成。为... 现有的欧拉视频微小运动放大方法没有考虑视频中运动信息的自动检测,在实现运动放大时需要人为选取感兴趣运动信息处理的合适参数,比如滤波器截止频率、放大倍数等。对于一般的视频,通常无法直观地确定这些参数,而是通过试错来完成。为此,基于S变换提出了一种视频序列中非平稳微小运动的自动放大方法:基于S变换自动确定带通滤波器的即时相关参数并设计了相应的动态滤波器,在此基础上实现了视频微小运动的全自动放大。首先,通过S变换分析出视频中微小运动在各个时刻的瞬时频率;然后,对视频在不同时刻呈现不同频率的情况进行动态带通滤波处理;最后,放大经过带通滤波后的感兴趣运动信息,实现微小运动放大。此外,对于抗噪性能分析,提出了一种视频区域信噪比评价方法。实验结果表明,所提方法在对实际视频进行放大处理时,能够根据运动信息频率的变化自动地获取滤波器、放大倍数等参数,无需人工参与;运动放大后可以动态地展现运动目标的放大效果。同时,准确的动态滤波器在一定程度上能够抑制噪声干扰,使得运动放大效果更加理想。 展开更多

关键词 欧拉视频放大 S变换 自动检测 动态带通滤波 信噪比

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弱监督学习下的目标检测算法综述 被引量：11

8

作者 周小龙 陈小佳 +1 位作者 陈胜勇 雷帮军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期49-57,共9页

目标检测是计算机视觉领域的基本问题之一,基于监督学习的目标检测算法是当前目标检测的主流算法。在现有的研究中,高精度的图像标记是强监督学习目标检测能够获得良好性能的前提。然而,实际场景中背景的复杂性以及目标的多样性等因素,... 目标检测是计算机视觉领域的基本问题之一,基于监督学习的目标检测算法是当前目标检测的主流算法。在现有的研究中,高精度的图像标记是强监督学习目标检测能够获得良好性能的前提。然而,实际场景中背景的复杂性以及目标的多样性等因素,使得图像标注任务非常费时费力。随着深度学习的不断发展,如何通过低成本的图像标注获得良好的训练结果成为当前的研究重点。文中主要综述了基于图像级别标签的弱监督目标检测算法,首先介绍了目标检测的发展历程,主要基于强监督学习对目标检测算法进行了阐述并指出其训练数据的局限性;然后从图像分割、多示例学习以及卷积神经网络3个方面对弱监督目标检测方法进行了分析,从显著性学习、多网络协作学习等角度对多示例学习和卷积神经网络进行了详细的描述;最后通过实验对弱监督学习下的多种主流方法进行了横向比较,并且将其与当前主流的强监督目标检测算法进行了比较。实验结果表明:弱监督学习已经取得了很大的进步,卷积神经网络的应用极大地促进了弱监督目标检测算法的发展,逐步替代了传统的多示例学习方法,尤其是采用了联合算法之后在Pascal VOC 2007上的准确率有了显著提高,达到了79.3%。但是由于其性能依然低于强监督学习下的目标检测算法,因此弱监督目标检测依然有很大的发展空间。基于卷积神经网络的联合算法逐渐成为当前基于弱监督学习的目标检测的主流方法。 展开更多

关键词 目标检测 弱监督学习 图像分割 多示例学习 卷积神经网络

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基于多尺度多方向Gabor变换的Tsallis熵阈值分割方法 被引量：5

9

作者 邹耀斌 张进玉 +2 位作者 周欢 孙水发 夏平 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期707-717,共11页

为了能在统一框架内处理无模态、单模态、双模态或者多模态直方图情形下的自动阈值选取问题,该文提出一种基于多尺度多方向Gabor变换的Tsallis熵阈值分割方法(MGTE)。该方法先通过Gabor变换得到多尺度乘积图像,然后利用内外轮廓图像从... 为了能在统一框架内处理无模态、单模态、双模态或者多模态直方图情形下的自动阈值选取问题,该文提出一种基于多尺度多方向Gabor变换的Tsallis熵阈值分割方法(MGTE)。该方法先通过Gabor变换得到多尺度乘积图像,然后利用内外轮廓图像从多尺度乘积图像中重构1维直方图,并在重构1维直方图上采用Tsallis熵计算模型来选取4个方向Tsallis熵取最大值时对应的阈值,最后对4个方向的阈值进行加权求和作为最终分割阈值。将提出的方法和5个分割方法在4幅合成图像和40幅真实世界图像上进行了实验。结果表明提出的方法虽然计算效率不占优势,但它的分割适应性和分割精度有明显的提高。 展开更多

关键词 阈值分割 GABOR变换 Tsallis熵差 多尺度乘积

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YOLOv3与顶点偏移估计相结合的车牌定位 被引量：6

10

作者 徐光柱 匡婉 +3 位作者 李兴维 万秋波 石勇涛 雷帮军 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期569-579,共11页

深层卷积神经网络(deep convolutional neural networks, DCNN)因其能够自动学习图像有效特征,被广泛应用于视觉目标检测.为克服DCNN目标检测算法大多因采用矩形检测框,而无法有效地应对非约束环境下倾斜性车牌的准确定位问题.提出一种... 深层卷积神经网络(deep convolutional neural networks, DCNN)因其能够自动学习图像有效特征,被广泛应用于视觉目标检测.为克服DCNN目标检测算法大多因采用矩形检测框,而无法有效地应对非约束环境下倾斜性车牌的准确定位问题.提出一种可同时输出矩形目标检测框与关键点的车牌定位解决方案,并具体以YOLOv3所用网络为对象,通过扩展其输出维度,增设车牌顶点相对于矩形检测输出框角点的偏移量损失,在保留其高效计算性能的前提下,训练使其可同时输出矩形检测框及车牌顶点,实现精准定位.在广泛使用的大型非约束性车牌数据集CCPD上的实验结果显示,所提算法不仅可以准确检测车牌顶点,而且能够在Base,Tilt和Weather子集上取得99%以上的定位精度.该方法还可扩展至其他需同时输出目标检测框及关键点的应用领域,具有较好的应用价值. 展开更多

关键词 深度学习 非约束车牌定位 视觉目标检测 点偏移估计 YOLOv3

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基于3D人眼模型的视线跟踪技术综述 被引量：11

11

作者 周小龙 汤帆扬 +1 位作者 管秋 华敏 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1579-1589,共11页

针对基于3D人眼模型的视线跟踪技术进行了综述.首先对视线跟踪技术及其常见应用进行了概述;然后简单阐述了现有视线跟踪方法及其分类;重点分析基于3D人眼模型的视线跟踪方法,并根据硬件配置的不同,将基于3D人眼模型的方法分为单摄像头... 针对基于3D人眼模型的视线跟踪技术进行了综述.首先对视线跟踪技术及其常见应用进行了概述;然后简单阐述了现有视线跟踪方法及其分类;重点分析基于3D人眼模型的视线跟踪方法,并根据硬件配置的不同,将基于3D人眼模型的方法分为单摄像头无光源、单摄像头单光源、单摄像头多光源、多摄像头多红外光源及基于RGB-D摄像机5类进行概述,对比分析了现有的基于3D人眼模型的视线跟踪技术;最后对基于3D人眼模型的视线跟踪技术的难点及发展趋势进行了简单的分析与总结. 展开更多

关键词 视线跟踪 3D人眼模型 头部姿态估计 RGB-D摄像机

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基于ICEEMDAN-ACF的自适应MEMS陀螺信号去噪方法 被引量：3

12

作者 王伟 冉昌艳 +2 位作者 孙水发 祝执 罗志会 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第9期112-118,共7页

针对基于EMD的MEMS陀螺信号去噪方法中存在模态混叠、Hurst指数筛选法和相关系数筛选法无法准确筛选含噪本征模态函数(IMF)的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解-自相关函数(ICEEMDAN-ACF)的自适应MEMS陀螺信号去噪... 针对基于EMD的MEMS陀螺信号去噪方法中存在模态混叠、Hurst指数筛选法和相关系数筛选法无法准确筛选含噪本征模态函数(IMF)的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解-自相关函数(ICEEMDAN-ACF)的自适应MEMS陀螺信号去噪方法。首先使用ACF自适应阈值判断信号信噪比,对于包含低能量高频成分的低信噪比信号使用小波软阈值预降噪,之后使用ICEEMDAN算法将陀螺信号分解为多个IMF和一个余项,使用ACF自适应阈值筛选噪声主导IMF,剔除噪声主导IMF后重构陀螺信号。实验表明:文中改进算法在低、中、高信噪比条件下的去噪效果均优于小波软阈值法、EMD-Hurst指数法、EMD-相关系数法和EMD-ACF法。 展开更多

关键词 MEMS陀螺 信号去噪 ICEEMDAN 自适应阈值 自相关函数 随机噪声

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基于级联CNNs的非约束车牌精确定位 被引量：3

13

作者 徐光柱 匡婉 +3 位作者 万秋波 雷帮军 吴正平 马国亮 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第9期1665-1675,共11页

为解决单一深层卷积神经网络用于非约束场景下车牌定位时,所输出的矩形检测框对非正面车牌定位效果不佳的问题,提出将目标检测与目标分类CNN网络级联,通过检测网络得到感兴趣区域,接着利用轻量级分类网络,将车牌顶点检测问题转化为回归... 为解决单一深层卷积神经网络用于非约束场景下车牌定位时,所输出的矩形检测框对非正面车牌定位效果不佳的问题,提出将目标检测与目标分类CNN网络级联,通过检测网络得到感兴趣区域,接着利用轻量级分类网络,将车牌顶点检测问题转化为回归问题。首先,利用YOLOv3网络进行粗定位,获取图像中所有车牌的候选区域;然后,使用基于MobileNetV3改进的轻量级神经网络定位候选区域中的车牌顶点,实现车牌区域精定位;最后,通过透视变换将车牌区域投影到矩形框内实现车牌校正。实验结果表明,所提出的级联CNNs能够有效解决单一CNN目标检测网络仅能输出矩形检测框,而不适用于非约束车牌定位的问题,具有较好的应用价值。 展开更多

关键词 非约束车牌定位 卷积神经网络 YOLOv3 MobileNetV3

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平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法 被引量：2

14

作者 邹耀斌 孟祥丹 +1 位作者 孙水发 陈鹏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1841-1858,共18页

受目标和背景的大小比例、噪声或者随机细节等因素影响,灰度图像的灰度直方图可能呈现出无峰、单峰、双峰或者多峰模式。为了在统一框架内处理这4种不同直方图模式下的自动阈值选择问题,提出了一种平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵... 受目标和背景的大小比例、噪声或者随机细节等因素影响,灰度图像的灰度直方图可能呈现出无峰、单峰、双峰或者多峰模式。为了在统一框架内处理这4种不同直方图模式下的自动阈值选择问题,提出了一种平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法。该方法首先利用平稳小波对原始图像进行水平、垂直和对角方向的多尺度变换,再对各个方向的高频子带进行多尺度乘积运算构造出融合图像;然后通过内外轮廓图像对融合图像进行采样重构一维直方图;最后计算重构直方图所对应的指数Renyi熵,并取最大值对应的阈值作为最终分割阈值。提出的方法与4种自动阈值分割方法、2种聚类分割方法以及2种活动轮廓分割方法进行了比较。在16幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明:在合成图像集中,相比于分割精度第2的方法,平均马修斯相关系数提高了41.2%;在真实世界图像集中,相比于分割精度第二的方法,平均马修斯相关系数提高了20.8%。提出的方法具有更稳健的分割适应性,且在分割精度方面明显优于其他8个分割方法。 展开更多

关键词 阈值分割 指数Renyi熵 平稳小波域 多尺度乘积

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多模图像联合非局部滤波快速算法 被引量：2

15

作者 杨元琴 魏宁 董方敏 《图学学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期74-78,共5页

提出一种新的基于非局部均值的多模图像滤波方法。在该方法中,对于噪声图像滤波采用非局部均值方法,其中对于噪声图像块之间灰度相似测度权重由另一幅图像引导计算。实验结果表明,该方法比基于局部的图像去噪方法如双边滤波算法有更好... 提出一种新的基于非局部均值的多模图像滤波方法。在该方法中,对于噪声图像滤波采用非局部均值方法,其中对于噪声图像块之间灰度相似测度权重由另一幅图像引导计算。实验结果表明,该方法比基于局部的图像去噪方法如双边滤波算法有更好地去噪效果。通过构造联合积分图像对提出算法进行加速,与原始算法相比其显著提速两个数量级,加速算法的复杂度不受滤波器大小影响,易于在并行系统中实现。 展开更多

关键词 图像去噪 联合双边滤波 非局部滤波 积分图像

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皮尔逊相关性最大化导向的自动阈值分割方法 被引量：3

16

作者 邹耀斌 齐慧康 孙水发 《电子测量技术》 北大核心 2023年第17期109-117,共9页

现有阈值分割方法大多只适应于处理某种特定灰度分布模式的图像,为了在统一框架内处理不同灰度分布模式情形下的自动阈值选择问题,提出了一种皮尔逊相关性最大化导向的自动阈值分割方法。该方法首先对原始图像进行边缘检测以产生参考模... 现有阈值分割方法大多只适应于处理某种特定灰度分布模式的图像,为了在统一框架内处理不同灰度分布模式情形下的自动阈值选择问题,提出了一种皮尔逊相关性最大化导向的自动阈值分割方法。该方法首先对原始图像进行边缘检测以产生参考模板图像;然后对不同阈值下的二值图像进行轮廓提取以产生对应的轮廓图像;最后采用皮尔逊相关系数衡量不同轮廓图像与参考模板图像之间的相似性,并将相似性取最大值时所对应的阈值作为最终分割阈值。提出的方法和新近提出的3个阈值方法和4个非阈值方法进行了比较。在具有不同灰度分布模式的4幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明:在合成图像集中,相比于分割精度第2的方法,平均误分类率降低了0.140 3;在真实世界图像集中,相比于分割精度第2的方法,平均误分类率降低了0.121 5。提出的方法虽然在计算效率方面不占有优势,但它对不同灰度分布模式的图像具有更灵活的分割适应性,能获得精度更高的分割结果图像。 展开更多

关键词 阈值分割 图像间相似性 模板匹配 皮尔逊相关系数

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U-Net与自适应阈值脉冲耦合神经网络相结合的眼底血管分割方法 被引量：1

17

作者 徐光柱 林文杰 +3 位作者 陈莎 匡婉 雷帮军 周军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期825-832,共8页

由于眼底血管结构复杂多变,且图像中血管与背景对比度低,眼底血管分割存在巨大困难,尤其是微小型血管难以分割。基于深层全卷积神经网络的U-Net能够有效提取血管图像全局及局部信息,但由于其输出为灰度图像,并采用硬阈值实现二值化,这... 由于眼底血管结构复杂多变,且图像中血管与背景对比度低,眼底血管分割存在巨大困难,尤其是微小型血管难以分割。基于深层全卷积神经网络的U-Net能够有效提取血管图像全局及局部信息,但由于其输出为灰度图像,并采用硬阈值实现二值化,这会导致血管区域丢失、血管过细等问题。针对这些问题,提出一种结合U-Net与脉冲耦合神经网络(PCNN)各自优势的眼底血管分割方法。首先使用迭代式U-Net模型凸显血管,即将U-Net模型初次提取的特征与原图融合的结果再次输入改进的U-Net模型进行血管增强;然后,将U-Net输出结果视为灰度图像,利用自适应阈值PCNN对其进行精准血管分割;在U-Net模型中引入Batch Normalization和Dropout,提高训练速度,有效缓解过拟合问题。实验结果表明,所提方法的AUC在DRVIE、STARE和CHASE_DB1数据集上分别为0.9796,0.9809和0.9827。该方法可以提取更多的血管细节,且具有较强的泛化能力和良好的应用前景。 展开更多

关键词 全卷积神经网络 眼底血管分割 脉冲耦合神经网络 U-Net 医学图像分割

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提高图像篡改检测区域选取性能的FCR-CNN模型 被引量：5

18

作者 魏晓燕 左鑫兰 +3 位作者 但志平 吴义熔 董方敏 孙水发 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期560-568,共9页

图像篡改检测不同于目标检测,篡改检测更加关注篡改伪像这一目标而非图像内容本身,需要学习更加丰富的特征.为提高图像篡改检测区域选取性能,提出一种将特征金字塔网络(feature pyramid networks, FPN)模型与级联区域卷积神经网络(casca... 图像篡改检测不同于目标检测,篡改检测更加关注篡改伪像这一目标而非图像内容本身,需要学习更加丰富的特征.为提高图像篡改检测区域选取性能,提出一种将特征金字塔网络(feature pyramid networks, FPN)模型与级联区域卷积神经网络(cascade region-convolutional neural networks, Cascade R-CNN)模型相结合的FCR-CNN模型.首先将FPN模型提取的多尺度篡改特征输入到区域建议网络(region proposal network, RPN),然后由RPN输出篡改分类分数和区域建议框,最后将区域建议框输入到3阶段Cascade R-CNN进行检测.此外,系统地对FCR-CNN模型的损失函数进行了分析.基于CASIA, Columbia和NC2016数据集,与其他算法进行对比实验,结果表明, FCR-CNN模型能够有效地检测与定位篡改区域;其中,在CASIA数据集上,其与FPN模型和Cascade R-CNN模型相比, F1分数分别提高了6.0%和7.5%. 展开更多

关键词 图像篡改检测 特征金字塔网络 级联区域卷积网络 区域建议框

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反馈式ICM神经网络和FPF相结合的剪影识别 被引量：1

19

作者 李迪 徐光柱 +3 位作者 王亚文 雷帮军 邹耀斌 夏平 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期1089-1096,共8页

为能有效地表示目标轮廓,同时在泛化与鉴别之间做好平衡,将具有生物视觉神经系统的交叉视觉皮层模型神经网络(intersecting cortical model nueral network,ICMNN)与分数幂指数滤波器(fractional power filter,FPF)相结合,设计了一种利... 为能有效地表示目标轮廓,同时在泛化与鉴别之间做好平衡,将具有生物视觉神经系统的交叉视觉皮层模型神经网络(intersecting cortical model nueral network,ICMNN)与分数幂指数滤波器(fractional power filter,FPF)相结合,设计了一种利用反馈式ICMNN分离目标轮廓,并使用FPF实现快速相关的剪影识别系统。首先利用ICMNN对原图像处理得到边缘激发的剪影图像,接着利用经训练集合训练好的FPF对ICMNN输出进行相关运算,得到相关面。为了有效减少相似形状带来的误识别错误,将首次检测到的相关峰值点所对应的原图区域通过反馈方式进行增强,再把增强的结果馈入系统,多次迭代后,可有效减少误识别。研究结果表明:该剪影识别系统能较好地应对目标旋转与尺度变化带来的影响,具有较好的应用价值。 展开更多

关键词 剪影识别 交叉视觉皮质模型神经网络 反馈式交叉视觉皮质模型 分数幂指数滤波器

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融合响应模板和特征组合的鱼眼视频目标跟踪方法

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作者 周小龙 黄诚斌 +2 位作者 邵展鹏 陈胜勇 雷帮军 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1067-1074,共8页

鱼眼摄像机的广泛应用使得鱼眼视频目标跟踪受到了越来越多的关注,然而其特殊的成像原理造成的严重畸变给目标跟踪带来了不利的影响.为了降低鱼眼镜头视频图像的畸变对跟踪结果的影响,提出一种基于响应模板和特征组合的鱼眼视频目标跟... 鱼眼摄像机的广泛应用使得鱼眼视频目标跟踪受到了越来越多的关注,然而其特殊的成像原理造成的严重畸变给目标跟踪带来了不利的影响.为了降低鱼眼镜头视频图像的畸变对跟踪结果的影响,提出一种基于响应模板和特征组合的鱼眼视频目标跟踪方法.首先基于多个样本对应的响应值合成响应模板,构建基于响应模板的分类器;然后提取目标的HoG特征和Color Name特征分别训练分类器,综合考虑2个分类器的响应来确定目标位置;最后在分类器训练前用成像模型对变形的目标进行矫正.在鱼眼视频数据集上的实验结果表明,该方法能够在实时性的基础上很好地降低图像畸变以及目标变形的影响,获得良好的跟踪表现. 展开更多

关键词 目标跟踪 鱼眼视频 图像畸变 相关滤波

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