基于小样本学习的图像分类技术综述 被引量：101

1

作者 刘颖 雷研博 +3 位作者 范九伦 王富平 公衍超 田奇 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期297-315,共19页

图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述,根据不同的建模方式,将现有算法分为卷积神经网络模... 图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述,根据不同的建模方式,将现有算法分为卷积神经网络模型和图神经网络模型两大类,其中基于卷积神经网络模型的算法包括四种学习范式:迁移学习、元学习、对偶学习和贝叶斯学习;基于图神经网络模型的算法原本适用于非欧几里得结构数据,但有部分学者将其应用于解决小样本下欧几里得数据的图像分类任务,有关的研究成果目前相对较少.此外,本文汇总了现有文献中出现的数据集并通过实验结果对现有算法的性能进行了比较.最后,讨论了小样本图像分类技术的难点及未来研究趋势. 展开更多

关键词 迁移学习 元学习 对偶学习 贝叶斯学习 图神经网络

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图像超分辨率技术的回顾与展望 被引量：24

2

作者 刘颖 朱丽 +3 位作者 林庆帆 李莹华 王富平 卢津 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第2期181-199,共19页

图像超分辨率(SR)是计算机视觉中提高图像和视频分辨率的一类重要技术。近年来,得益于神经网络的成功,基于深度学习的图像超分辨率技术正在蓬勃发展,这无疑是超分辨率技术研究的主流方向。对超分辨率工作进行综述。首先,总结目前已有的... 图像超分辨率(SR)是计算机视觉中提高图像和视频分辨率的一类重要技术。近年来,得益于神经网络的成功,基于深度学习的图像超分辨率技术正在蓬勃发展,这无疑是超分辨率技术研究的主流方向。对超分辨率工作进行综述。首先,总结目前已有的超分辨率技术,根据其输入输出进行分类介绍;其次,将基于深度学习的单图像超分辨率技术分为有监督学习和无监督学习两类进行论述,并对部分具有代表性的最新超分辨率重建技术进行总结分类介绍;然后,讨论了超分辨率技术的相关问题,即性能评价指标、标准数据集,进而对几种典型算法进行实验对比;最后,对图像超分辨率算法未来的研究趋势进行展望。 展开更多

关键词 深度学习 图像超分辨率 有监督学习 无监督学习

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人脸去遮挡新技术研究综述 被引量：9

3

作者 刘颖 张艺轩 +2 位作者 佘建初 王富平 林庆帆 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第10期1773-1794,共22页

刑侦工作中,若犯罪嫌疑人的人脸图像存在遮挡,人脸特征点遭到破坏,精确去除遮挡区域成为提高人脸识别技术的重要一步。因此,人脸去遮挡有着重要的研究意义。对人脸去遮挡技术最新进展进行阐述,并基于2016年首次提出的基于深度学习图像... 刑侦工作中,若犯罪嫌疑人的人脸图像存在遮挡,人脸特征点遭到破坏,精确去除遮挡区域成为提高人脸识别技术的重要一步。因此,人脸去遮挡有着重要的研究意义。对人脸去遮挡技术最新进展进行阐述,并基于2016年首次提出的基于深度学习图像修复算法,介绍从2017年至今学者们提出的各类人脸去遮挡融合算法。首先根据遮挡方式的不同将现有算法分类为随机遮挡和规则遮挡的人脸修复,接着根据算法中预测生成网络的不同,进一步分为基于卷积神经网络(CNN)和基于生成式对抗网络(GAN),并对各类融合算法从模型网络特点、优缺点以及适用场景进行分析,给出一些融合算法的选择建议,从网络结构和适用范围方面对比总结规则遮挡算法和随机遮挡算法。然后介绍并汇总常用的图像修复效果评价指标和数据集,通过列举各类修复算法的实验结果,提炼并分析其定量指标和视觉效果,说明了近年来的人脸去遮挡技术取得了较大的进展。最后结合现有算法和实际需求,从数据集、算法、评价指标等五方面指出人脸去遮挡技术的未来发展趋势。 展开更多

关键词 人脸去遮挡 深度学习 卷积神经网络(CNN) 生成式对抗网络(GAN)

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轮胎花纹图像检索技术综述

4

作者 刘颖 张帅 +2 位作者 葛瑜祥 王富平 李大湘 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期52-60,共9页

轮胎花纹图像检索在交通事故处理及刑事案件侦破中是获取破案信息的重要手段,虽然基于内容的图像检索技术已发展数十年,但由于轮胎花纹图像数据的来源及应用场景特殊等因素,目前这方面的研究文献并不多。在研究近年来轮胎花纹图像检索... 轮胎花纹图像检索在交通事故处理及刑事案件侦破中是获取破案信息的重要手段,虽然基于内容的图像检索技术已发展数十年,但由于轮胎花纹图像数据的来源及应用场景特殊等因素,目前这方面的研究文献并不多。在研究近年来轮胎花纹图像检索领域相关文献的基础上,对该领域的技术现状进行总结分析。首先,围绕轮胎花纹纹理特征提取和高层语义特征提取两项关键技术描述了该领域的主要研究成果,并总结了轮胎花纹数据库以及检索性能评价指标。然后,分别针对轮胎花纹低层特征和高层特征提取进行实验对比并分析结果。最后,结合现有技术及实际应用需求,分析了该领域的技术发展趋势并指出了未来的研究方向。 展开更多

关键词 轮胎花纹图像检索 纹理特征 高层语义特征 轮胎花纹数据库

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基于深度学习的小目标检测研究与应用综述 被引量：112

5

作者 刘颖 刘红燕 +4 位作者 范九伦 公衍超 李莹华 王富平 卢津 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期590-601,共12页

目标检测在基于传统手工特征及深度学习算法上已经取得较大发展,然而针对小目标检测的研究近几年才开始出现,研究成果较少,且大都是在已有目标检测算法基础上进行改进,以提高小目标检测的检测精度.小目标像素点少,本身携带的特征少,多... 目标检测在基于传统手工特征及深度学习算法上已经取得较大发展,然而针对小目标检测的研究近几年才开始出现,研究成果较少,且大都是在已有目标检测算法基础上进行改进,以提高小目标检测的检测精度.小目标像素点少,本身携带的特征少,多次下采样后就更难进行特征提取,因而小目标检测面临极大挑战.小目标检测在自动驾驶、遥感图像检测、刑侦等领域都有广泛应用需求,对于小目标检测技术的研究有重要的实用价值.本文对小目标检测的现有研究成果进行了详细综述.首先,将现有算法按照检测需要的阶段数分为一阶段、二阶段、多阶段,描述了RetinaNet、CornerNet-Lite、特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)等算法的原理并进行了对比分析.其次,本文描述了小目标检测技术在不同领域的应用情况,并汇总了MS COCO、PASCAL VOC、DOTA、KITTI等数据集及算法性能评价指标.最后,总结了小目标检测面临的挑战,并展望了未来的研究方向. 展开更多

关键词 小目标检测 尺度变换 特征金字塔 深度学习 特征提取 卷积神经网络

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区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法 被引量：14

6

作者 赵凤 张咪咪 刘汉强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1106-1113,共8页

现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入... 现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入多目标进化聚类,提出图像区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法。该算法首先利用超像素策略获得图像的区域信息,然后结合部分监督信息,设计融合区域信息和监督信息的适应度函数,接着通过多目标进化策略对多个适应度函数进行优化得到最优解集。最后构造融合区域信息与监督信息的最优解评价指标,实现从最优解集中选取一个最优解。实验结果表明:与已有多目标进化聚类算法相比,该算法不但分割效果有所提升,而且运行效率得以提高。 展开更多

关键词 图像分割 多目标进化 模糊聚类 半监督聚类 区域信息

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图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法 被引量：2

7

作者 赵凤 程艳阳 +1 位作者 刘汉强 刘琳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第9期1750-1762,共13页

粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信... 粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于确定粗糙模糊聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。 展开更多

关键词 图像分割 粗糙模糊聚类 抑制式学习 图像信息 自适应阈值

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多模态的情感分析技术综述 被引量：44

8

作者 刘继明 张培翔 +2 位作者 刘颖 张伟东 房杰 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第7期1165-1182,共18页

情感分析是指利用计算机自动分析确定人们所要表达的情感,其在人机交互和刑侦破案等领域都能发挥重大作用。深度学习和传统特征提取算法的进步为利用多种模态进行情感分析提供了条件。结合多种模态进行情感分析可以弥补单模态情感分析... 情感分析是指利用计算机自动分析确定人们所要表达的情感,其在人机交互和刑侦破案等领域都能发挥重大作用。深度学习和传统特征提取算法的进步为利用多种模态进行情感分析提供了条件。结合多种模态进行情感分析可以弥补单模态情感分析的不稳定性以及局限性等缺点,能够有效提高准确度。近年来,研究者多用面部表情信息、文本信息以及语音信息三种模态进行情感分析。主要从这三种模态对多模态情感分析技术进行综述:首先对多模态情感分析的基本概念以及研究现状进行简要介绍;其次总结了常用的多模态情感分析数据集;然后分别对现有的基于面部表情信息、文本信息和语音信息的单模态情感分析技术进行简要叙述;接下来详细介绍了模态融合技术,并依据不同的模态融合方式对多模态情感分析技术的现有成果进行重点描述;最后讨论了多模态情感分析存在的问题以及未来的发展方向。 展开更多

关键词 多模态 情感分析 模态融合

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结合边缘信息和门卷积的人脸修复算法 被引量：6

9

作者 王富平 李文楼 +2 位作者 刘颖 卢津 公衍超 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第1期150-162,共13页

针对任意形状遮挡下人脸修复,现有方法容易产生边缘模糊和恢复结果失真等问题。提出了一种结合边缘信息和门卷积的人脸修复算法。首先,通过先验人脸知识产生遮挡区域的边缘图,以约束人脸修复过程。其次,利用门卷积在部分像素缺失下的精... 针对任意形状遮挡下人脸修复,现有方法容易产生边缘模糊和恢复结果失真等问题。提出了一种结合边缘信息和门卷积的人脸修复算法。首先,通过先验人脸知识产生遮挡区域的边缘图,以约束人脸修复过程。其次,利用门卷积在部分像素缺失下的精确局部特征描述能力,设计面向图像修复的门卷积深度生成对抗网络(GAN)。该模型由边缘连接生成对抗网络和图像修复生成对抗网络两部分组成。边缘连接网络利用二值遮挡图和待修复图像及其边缘图的多源信息进行训练,实现对缺失边缘图像的自动补全和连接。图像修复网络以补全的边缘图为引导信息,联合遮挡图像进行缺失区域修复。实验结果表明:相比其他算法,该算法修复效果更好,其评价指标比当前基于深度学习的图像修复算法更优。 展开更多

关键词 人脸修复 Canny边缘 门卷积 深度学习 生成对抗网络(GAN)

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基于深度学习的面部修复技术综述 被引量：4

10

作者 刘颖 佘建初 +4 位作者 公衍超 卢津 王富平 林庆帆 李莹华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第1期9-14,共6页

传统图像修复算法在修复区域涉及复杂非重复结构(如面部)时,不能准确捕捉到高级语义。近三年来基于深度学习的方法被应用于图像修复中,其修复结果的结构相似性较传统方法提高了10%以上。首先阐述了面部修复技术的研究发展历程,主要介绍... 传统图像修复算法在修复区域涉及复杂非重复结构(如面部)时,不能准确捕捉到高级语义。近三年来基于深度学习的方法被应用于图像修复中,其修复结果的结构相似性较传统方法提高了10%以上。首先阐述了面部修复技术的研究发展历程,主要介绍了基于深度学习的面部修复算法,将其分为无监督和有监督两大类方法,在每一类中重点对近年来涌现的各种面部修复算法进行分析和总结;然后归纳了当前主流的六类图像数据集,以及算法性能评价指标;最后讨论了面部修复技术的未来研究方向。 展开更多

关键词 面部图像修复 深度学习 生成对抗网络 卷积神经网络

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反卷积YOLOv3算法及其在刑侦领域的应用 被引量：1

11

作者 胡明娣 许天倚 +1 位作者 张中茂 杨洁 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第8期199-205,共7页

针对YOLOv3在刑侦领域车辆目标检测中对远距离小目标检测效果较弱的问题,提出反卷积YOLOv3算法。对Darknet-53输出的小尺度特征图反卷积后与大尺度特征图进行特征融合,得到更多小目标的特征信息,用add代替concat进行特征融合从而增加描... 针对YOLOv3在刑侦领域车辆目标检测中对远距离小目标检测效果较弱的问题,提出反卷积YOLOv3算法。对Darknet-53输出的小尺度特征图反卷积后与大尺度特征图进行特征融合,得到更多小目标的特征信息,用add代替concat进行特征融合从而增加描述图像每维度信息量;利用K-means++对车辆目标数据集聚类分析后重设预设框;在公安部重点实验室现场勘验图片库中与YOLOv3、SSD、Faster RCNN算法进行对比实验。结果表明,相较上述三种算法其精确度分别提升3.72、6.53、3.98百分点,召回率分别提升4.92、8.29、5.82百分点。 展开更多

关键词 YOLOv3 刑侦领域 车辆目标检测 特征融合

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深度学习跨模态图文检索研究综述 被引量：24

12

作者 刘颖 郭莹莹 +3 位作者 房杰 范九伦 郝羽 刘继明 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第3期489-511,共23页

随着深度神经网络的兴起,多模态学习受到广泛关注。跨模态检索是多模态学习的重要分支,其目的在于挖掘不同模态样本之间的关系,即通过一种模态样本来检索具有近似语义的另一种模态样本。近年来,跨模态检索逐渐成为国内外学术界研究的前... 随着深度神经网络的兴起,多模态学习受到广泛关注。跨模态检索是多模态学习的重要分支,其目的在于挖掘不同模态样本之间的关系,即通过一种模态样本来检索具有近似语义的另一种模态样本。近年来,跨模态检索逐渐成为国内外学术界研究的前沿和热点,是信息检索领域未来发展的重要方向。首先,聚焦于深度学习跨模态图文检索研究的最新进展,对基于实值表示学习和基于二进制表示学习方法的发展动态进行了详细介绍,其中,基于实值表示的方法用于提升跨模态语义相关性,进而提高跨模态检索准确度,基于二进制表示学习的方法用于提升跨模态图文检索效率,减小存储空间;其次,总结了跨模态检索领域常用的公开数据集,对比了不同算法在不同数据集上的性能表现;此外,总结并分析了跨模态图文检索技术在公安、传媒及医学等领域的具体应用情况;最后,结合现有技术探讨了该领域的发展趋势及未来研究方向。 展开更多

关键词 跨模态检索 深度学习 特征学习 图文匹配 实值表示 二进制表示

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基于融合特征的现勘图像检索结果优化算法 被引量：10

13

作者 刘颖 胡丹 +2 位作者 范九伦 王富平 李大湘 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期296-301,共6页

刑侦现勘图像数据库是具有保密性高、图像内容罕见等极具行业特色的图像数据库.针对现勘图像内容复杂、目标物体不明确的特点,提出了DCT-DCT波纹理特征,并与HSV颜色直方图特征、GIST特征相融合构成融合特征.与常用的图像特征相比,DCT-DC... 刑侦现勘图像数据库是具有保密性高、图像内容罕见等极具行业特色的图像数据库.针对现勘图像内容复杂、目标物体不明确的特点,提出了DCT-DCT波纹理特征,并与HSV颜色直方图特征、GIST特征相融合构成融合特征.与常用的图像特征相比,DCT-DCT波纹理特征能够得到较高的检索效率,而融合特征的平均检索查准率高于构成其本身的三种特征的平均检索查准率.最后,将语义分析技术引入到检索过程中,提出基于检索结果优化的现勘图像检索算法,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对查询图像进行语义提取,并对初次检索的结果进行语义分析,根据初检结果中语义类别的占比选择二次检索方案,该算法能在按例查询的基础上进一步提高平均检索查准率. 展开更多

关键词 刑侦现勘图像 现勘图像检索 多特征融合 检索方法 支持向量机

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基于图文融合的多模态舆情分析 被引量：11

14

作者 刘颖 王哲 +3 位作者 房杰 朱婷鸽 李琳娜 刘继明 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第6期1260-1278,共19页

由于互联网以及移动手机的不断普及,人们逐渐进入到一个参与式的网络时代,越来越多的人们喜欢在网络上通过文本和图像的方式发布自己的观点、评论以及情感。对于这些文本和图像信息进行有效分析,不仅可以帮助企业更好地提高产品的质量,... 由于互联网以及移动手机的不断普及,人们逐渐进入到一个参与式的网络时代,越来越多的人们喜欢在网络上通过文本和图像的方式发布自己的观点、评论以及情感。对于这些文本和图像信息进行有效分析,不仅可以帮助企业更好地提高产品的质量,而且有利于为政府决策和社会生产生活提供指导。对基于多模态图文融合的网络舆情情感分析进行了综述。首先对舆情分析的基本概念进行了概括;其次对社交媒体上单模态的文本和视觉舆情情感分析的过程进行了说明;然后对基于图文融合的舆情分析算法进行了总结,并按照不同融合策略,将其分为特征层融合、决策层融合和线性回归模型;另外总结了针对社交媒体的多模态情感分析的常用数据集;最后讨论了网络舆情分析的难点以及未来研究方向。 展开更多

关键词 网络舆情分析 图文融合 情感分析 多模态

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基于迁移学习及特征融合的轮胎花纹图像分类 被引量：9

15

作者 刘颖 张帅 范九伦 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1401-1406,共6页

为提高图像分类性能,解决因训练数据不足导致卷积神经网络模型过拟合的问题,提出一种基于迁移学习和特征融合的轮胎花纹图像分类算法。将HSV颜色直方图、GIST描述子与方向梯度直方图结合作为轮胎图像低层特征;将迁移学习引入卷积神经网... 为提高图像分类性能,解决因训练数据不足导致卷积神经网络模型过拟合的问题,提出一种基于迁移学习和特征融合的轮胎花纹图像分类算法。将HSV颜色直方图、GIST描述子与方向梯度直方图结合作为轮胎图像低层特征;将迁移学习引入卷积神经网络模型训练中,通过轮胎图像数据集对预训练模型参数微调,获得适用于轮胎花纹图像的新模型,提取全连接层特征作为图像高层特征;将低层和高层特征融合作为轮胎图像最终特征用于训练SVM分类器,实现高效分类。实验结果表明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 轮胎花纹图像分类 迁移学习 卷积神经网络 高层特征 特征融合

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现勘图像检索综述 被引量：21

16

作者 刘颖 胡丹 范九伦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期761-768,共8页

现勘图像检索是进行证据图像比对以获取物证信息的重要手段.本文基于目前应用广泛的现勘图像数据库,根据图像内容将图像分为鞋印、指纹、纹身等种类.并通过对现勘图像的两项关键技术即低层数字特征提取和高层语义分析的总结,从颜色特征... 现勘图像检索是进行证据图像比对以获取物证信息的重要手段.本文基于目前应用广泛的现勘图像数据库,根据图像内容将图像分为鞋印、指纹、纹身等种类.并通过对现勘图像的两项关键技术即低层数字特征提取和高层语义分析的总结,从颜色特征、纹理特征、边缘提取等方面综述了现勘图像低层数字特征提取技术,从利用语义模板和数据库本体结构、机器学习算法、引入人工反馈三大类高层语义提取技术综述了现勘图像高层语义分析的研究成果.最后,结合公安行业利用现勘图像获取物证线索的实际应用需求,指出了通过引入公安行业先验知识来提高检索效率等研究方向. 展开更多

关键词 现勘图像检索 现勘图像数据库 低层数字特征 高层语义特征

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基于外观模型的目标跟踪算法研究进展 被引量：6

17

作者 李娜 赵祥模 +2 位作者 赵凤 刘卫华 王倩 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第3期524-533,共10页

基于视觉的目标跟踪是模式识别、计算机视觉、机器学习等多个学科的交叉研究课题,在视频监控、视频压缩编码、视频检索、智能交通等领域有着十分广泛的应用。为了使国内外同行对基于外观模型的目标跟踪方法有一个较为全面的了解,对其进... 基于视觉的目标跟踪是模式识别、计算机视觉、机器学习等多个学科的交叉研究课题,在视频监控、视频压缩编码、视频检索、智能交通等领域有着十分广泛的应用。为了使国内外同行对基于外观模型的目标跟踪方法有一个较为全面的了解,对其进行了系统总结。在介绍跟踪算法原理的基础上,重点阐述了两大类基于外观模型的目标跟踪方法:产生式方法和判别式方法,深入讨论了其中的典型算法和研究成果,并对这些算法在公开数据集上的测试结果进行了分析比较,最后展望了该领域未来的发展方向。 展开更多

关键词 目标跟踪 外观模型 产生式方法 判别式方法

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复杂环境下基于边缘扩张的条形码定位方法 被引量：9

18

作者 艾达 马宇豪 +2 位作者 刘颖 郭建林 周光军 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第2期338-345,共8页

条形码识别技术已广泛应用于人们日常生活和工业生产中。针对基于图像处理的条形码定位和识别过程中会受到光照环境、画面内容、镜头对焦等因素的影响导致识别效果不理想的问题,提出了一种利用边缘特性对条形码图像进行扩张处理与判别... 条形码识别技术已广泛应用于人们日常生活和工业生产中。针对基于图像处理的条形码定位和识别过程中会受到光照环境、画面内容、镜头对焦等因素的影响导致识别效果不理想的问题,提出了一种利用边缘特性对条形码图像进行扩张处理与判别的定位方法。首先使用改进的Sobel算子提取图像的边缘特征,对条形码边缘进行区域扩张处理,以增大连通性;然后应用图像中连通区域的形状特征对条形码区域进行判别;最后应用Radon变换对倾斜的条形码进行校正以利于条形码识别。实验结果显示,提出方法在公开数据集的对比实验中定位准确率有显著提升。在智能手机应用中,通过定位条形码区域,使得解码运算量降低,识别时间平均减少26.1%,较好地满足了实际应用的需求。 展开更多

关键词 图像处理 边缘提取 边缘区域扩张 RADON变换 条形码定位

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融合局部聚合描述符和全局特征的现勘图像分类算法 被引量：5

19

作者 刘颖 倪天宇 +2 位作者 王富平 刘卫华 艾达 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第3期1118-1124,共7页

针对低层特征对图像内容描述不够精确而导致现勘图像分类准确率不高的不足,提出一种融合局部聚合描述符(vector of locally aggregated descriptors,VLAD)和全局特征的现勘图像分类算法。首先,分别提取HSV颜色直方图和局部二值模式(loca... 针对低层特征对图像内容描述不够精确而导致现勘图像分类准确率不高的不足,提出一种融合局部聚合描述符(vector of locally aggregated descriptors,VLAD)和全局特征的现勘图像分类算法。首先,分别提取HSV颜色直方图和局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征作为图像全局特征;然后,对现勘图像进行密集采样,提取每个子区域的尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征,利用VLAD方法对提取的密集SIFT特征进行编码;最后,将全局特征和VLAD特征融合,并采用直方图相交核函数的支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。针对现勘5K、轮胎5K和Corel-1K数据集,比较提出算法与基于低层特征、基于词袋模型、基于空间金字塔模型特征分类方法的性能。结果表明:提出的算法分类精度优于对比算法。 展开更多

关键词 图像全局特征 尺度不变特征变换特征 局部聚合描述符 支持向量机 现勘图像分类

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深度EM胶囊网络全重叠手写数字识别与分离 被引量：3

20

作者 姚红革 董泽浩 +1 位作者 喻钧 白小军 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2996-3005,共10页

基于胶囊网络的向量神经元思想和期望最大算法(Expectation-maximization,EM),设计了一种以EM为向量聚类算法的深度胶囊网络(Deep capsule network,DCN),实现了重叠手写数字的识别与分离.该网络由两部分组成,第1部分是“识别网络”,将E... 基于胶囊网络的向量神经元思想和期望最大算法(Expectation-maximization,EM),设计了一种以EM为向量聚类算法的深度胶囊网络(Deep capsule network,DCN),实现了重叠手写数字的识别与分离.该网络由两部分组成,第1部分是“识别网络”,将EM算法改为EM向量聚类算法,以替换原胶囊网络CapsNet中的迭代路由部分,这一改动优化了网络的运算过程,实现了重叠数字识别.第2部分是“重构网络”,由结构完全相同的两个并行网络组成,对双向量进行并行重构,实现了重叠数字的分离.实验结果显示,对于100%全重叠手写数字图片本网络识别率达到了96%,对比CapsNet在80%的重叠率下95%的识别率,本文网络在难度提升的情况下,识别率有明显提高,能够将完全重叠的两张手写数字进行图片进行准确地分离. 展开更多

关键词 深度胶囊网络 重叠数字识别 重叠数字分离 EM向量聚类

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