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基于深度卷积判别网络的人脸比对方法
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作者 谷凤伟 陆军 +1 位作者 刘子玄 蔡成涛 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1770-1782,共13页
针对实际应用中人脸比对面临着场景复杂性高、光照、遮挡等问题,为了提高人脸比对准确率,本文提出了一种基于深度卷积判别网络的人脸比对算法MTC-FaceNetSDM。建立了MTC-FaceNetSDM的深度卷积神经网络,在FaceNet网络前端中融合多任务级... 针对实际应用中人脸比对面临着场景复杂性高、光照、遮挡等问题,为了提高人脸比对准确率,本文提出了一种基于深度卷积判别网络的人脸比对算法MTC-FaceNetSDM。建立了MTC-FaceNetSDM的深度卷积神经网络,在FaceNet网络前端中融合多任务级联卷积神经网络得到MTC-FaceNet网络,实现实际场景中的人脸检测提取目标人脸;利用深度卷积神经网络获取高维人脸深度特征,并将FaceNet网络的欧氏距离模块替换为所提出的相似度判别模块SDM,用于高维人脸特征向量比对;最终,利用自制的人脸数据集C-facev1,结合CASIA-WebFace人脸数据集对本文人脸比对算法进行训练,使用人脸数据集LFW和CASIA-FaceV5对训练后的模型进行性能评估。实验结果表明:本文所设计的MTC-FaceNetSDM的人脸比对准确率比MTC-FaceNet整体提高1.48%,对中国人脸比对准确率提高3.80%,可实现多人种的人脸比对,同时该算法具备良好的鲁棒性和泛化能力,达到优良的人脸比对效果,可实际应用于人脸验证系统。 展开更多
关键词 人脸比对 深度卷积判别网络 多任务级联卷积神经网络 相似度判别模块 人脸特征向量
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针对鱼眼图像的FastSAM多点标注算法 被引量:1
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作者 乔人杰 蔡成涛 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1427-1433,共7页
为了解决多点表示方法在鱼眼图像人体检测过程中标注成本高的问题,本文提出了基于FastSAM的多点标注算法,将鱼眼图像数据集本身的矩形框标注作为提示引导框,与原图一起作为输入,通过FastSAM获取较为准确的目标分割标注,根据分割标注与... 为了解决多点表示方法在鱼眼图像人体检测过程中标注成本高的问题,本文提出了基于FastSAM的多点标注算法,将鱼眼图像数据集本身的矩形框标注作为提示引导框,与原图一起作为输入,通过FastSAM获取较为准确的目标分割标注,根据分割标注与矩形框的IoU评估分割信息的准确性,对于不准确的个体进一步补全纠错。针对多点表示无法处理中心点不在目标内的问题,提出了基于凸包的多点表示回归策略,直接通过分割信息获取多点表示标注信息,同时设计了相对应的标签分配机制和损失函数。本文的方法可以节省大量的人工成本,同时通过实验验证该算法具有可行性。 展开更多
关键词 多点标注 鱼眼图像 人体检测 FastSAM 凸包 提示矩形框 标签分配 损失函数
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基于加幂积分法的水面船舶有限时间轨迹跟踪控制
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作者 曾道辉 蔡成涛 《船舶》 2024年第2期9-18,共10页
针对具有在模型参数不确定性和未知时变扰动下的水面船舶,该文提出1种基于扩张状态观测器的有限时间轨迹跟踪控制方案。首先,基于反步法和加幂积分法,提出了1种新的有限时间控制律,所设计的控制器通过采用连续反馈,可确保水面船舶的轨... 针对具有在模型参数不确定性和未知时变扰动下的水面船舶,该文提出1种基于扩张状态观测器的有限时间轨迹跟踪控制方案。首先,基于反步法和加幂积分法,提出了1种新的有限时间控制律,所设计的控制器通过采用连续反馈,可确保水面船舶的轨迹跟踪误差在有限时间内收敛到原点附近的邻域内;其次,在李雅普诺夫意义下严格证明了闭环控制系统的有限时间稳定性;最后,通过仿真比较表明了所提出的控制方案的优越性。 展开更多
关键词 水面船舶 轨迹跟踪 扩张状态观测器 有限时间控制器 加幂积分法
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点邻域尺度差异描述的点云配准算法 被引量:9
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作者 陆军 陈坤 范哲君 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期128-134,共7页
针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺... 针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺度差异描述符,特征描述符计算简单且节省时间。在关键点选取方面,根据曲面形状指数设计了一种寻找关键点的方法,提取的点具有很好的代表性。在对应关系寻找方面,提出一种基于欧式距离的对应点二重筛选方法,找出对应点对集,设计了基于全局距离的全局最优点云变换矩阵求取方法。实验结果表明,点邻域尺度差异描述的点云配准算法具有良好的配准精度和稳健的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 点云配准 点邻域尺度差异 形状指数 二重筛选 全局最优
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基于修正辅助变量法的船舶操纵响应模型辨识 被引量:4
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作者 曾道辉 蔡成涛 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期161-171,共11页
为了解决有色噪声干扰对船舶操纵响应模型参数的有偏估计问题,本文提出一种递推修正辅助变量最小二乘法对船舶操纵二阶响应模型进行参数辨识。算法在递推辅助变量最小二乘法的基础上,针对辨识模型引入动态滤波模型改善有色噪声的统计特... 为了解决有色噪声干扰对船舶操纵响应模型参数的有偏估计问题,本文提出一种递推修正辅助变量最小二乘法对船舶操纵二阶响应模型进行参数辨识。算法在递推辅助变量最小二乘法的基础上,针对辨识模型引入动态滤波模型改善有色噪声的统计特性,使得系统被估参数值在有色噪声干扰的情况下也能无偏趋近于参数真值。为了验证所提算法的有效性,在实船Z形试验数据的基础上,将递推修正辅助变量最小二乘法、递推辅助变量最小二乘法、增广最小二乘法和标准最小二乘法所辨识得到的模型的进行比较。结果表明:递推修正辅助变量最小二乘法的辨识模型相比其余三者的辨识模型与船舶实际航向角的拟合精度和泛化精度更高,对应的均方根拟合误差和均方根泛化误差分别可达到1°和2°以下,最大绝对误差分别在3°和4°以下。 展开更多
关键词 船舶操纵响应模型 参数辨识 有色噪声 辅助变量 最小二乘法 滤波模型 无偏估计 Z形试验
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自航船模点云数据集的海上船舶检测 被引量:1
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作者 何芸倩 夏桂华 +2 位作者 冯鸿超 向晶 胡乃元 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1156-1162,1168,共8页
为了进行激光雷达海上目标检测的算法研究,本文利用自主航行船模与激光雷达等效采集海上场景点云数据,制作了船舶点云数据集。利用深度学习方法,提出了一种适用于船舶点云目标检测的点结构轻量型目标检测网络LASSD,并通过网络剪枝的方... 为了进行激光雷达海上目标检测的算法研究,本文利用自主航行船模与激光雷达等效采集海上场景点云数据,制作了船舶点云数据集。利用深度学习方法,提出了一种适用于船舶点云目标检测的点结构轻量型目标检测网络LASSD,并通过网络剪枝的方式提升了速度并缩减了所需的计算资源。提出一种基于候选目标的高阶点云特征局部注意力模块,弥补网络剪枝带来的精度损失。实验表明:本文的LASSD网络仅使用5.3×106的参数量在船舶数据集中达到79.42%的精度,在检测中单幅场景仅花费13.5 ms,检测精度以及运行速度能够在实际应用中提供实时有效的检测结果。 展开更多
关键词 激光雷达 船舶 海上环境 点云 计算机视觉 目标检测 数据集 深度学习
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