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联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法 被引量：13
1
作者 雷大江 杜加浩 +1 位作者 张莉萍 李伟生 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期237-244,共8页
为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后... 为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼接输入到具有多流融合架构的金字塔模块进行图像重构。金字塔模块由多个骨干网络组成,可以在不同的空间感受野下进行特征提取,能够多尺度学习图像信息。最后,构建空间光谱预测子网融合金字塔模块输出的高级特征和网络前端的低级特征得到具有高空间分辨率的MS图像。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法生成的融合图像在主观目视检验和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。 展开更多
关键词 遥感图像融合 频谱特征提取子网 金字塔模块 多流融合架构 空间光谱预测子网
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结合马尔科夫场和格拉姆矩阵特征的写实类图像风格迁移 被引量：6
2
作者 曾宪华 陆宇喆 +1 位作者 童世玥 徐黎明 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-9,共9页
风格迁移是一门将参考图像的风格迁移到目标图像上的技术,但将风格迁移算法应用于写实类照片时,生成的图像却会因为纹理扭曲严重而表现得不真实或是生成的图像整体缺少美感,为了解决此类问题,提出一种基于卷积神经网络的风格迁移算法.首... 风格迁移是一门将参考图像的风格迁移到目标图像上的技术,但将风格迁移算法应用于写实类照片时,生成的图像却会因为纹理扭曲严重而表现得不真实或是生成的图像整体缺少美感,为了解决此类问题,提出一种基于卷积神经网络的风格迁移算法.首先,为了高效融合不同层信息作为特征表达使生成图像饱满丰富,用聚合方法结合了图像较浅层和较深层的特征;然后,使用全局风格损失和局部风格损失来构建总风格损失项,这样能使生成图像保持风格全局一致性,同时也保留了局部细节信息,其中全局风格损失是由格拉姆矩阵表达,而局部风格损失由马尔科夫随机场表达.为了限制图像结构的变化,将图像变化约束在颜色空间的局部仿射中.还提出一种基于神经网络的语义分割模块来约束图像不同语义区域处的纹理溢出,该模块自动生成输入图像的语义分割映射,节约人为手工构造语义区域的时间.实验结果表明,该方法在不同的风格场景下均能产生真实且美观的图像. 展开更多
关键词 风格迁移 深度学习 写实类照片 自动语义分割
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极区电离层对流速度的浅层神经网络建模与分析
3
作者 王平 李洁 +4 位作者 韩冰 胡泽骏 高新波 刘建军 胡红桥 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期1197-1213,共17页
电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射,与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获... 电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射,与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获取到的二维电离层对流速度对其进行建模研究.模型输入为行星际磁场三分量、太阳风速度、太阳风密度和地磁指数六个空间物理参数,模型输出为二维对流速度.模型选择两种广泛应用于空间物理建模的浅层神经网络即广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)和误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络.实验结果显示,GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为174.96 m·s^(-1)和234.21 m·s^(-1),速度方向角均方根误差分别达到62.30°和88.07°,相比于对流速度最大值2000 m·s^(-1)和360°的方向角范围来说,其误差是可以接受的.外推性实验结果显示,在第24个太阳周期时,GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为305.35 m·s^(-1)和738.15 m·s^(-1),速度方向角均方根误差分别为82.01°和90.56°.实验结果表明,GRNN在时间外推性上的效果优于BP神经网络,更适用于预测对流速度.我们发现在四种典型空间环境条件下,利用GRNN模型预测的瞬时对流速度来构建的全域对流模式与现有统计模型构建的对流模式相似,从而验证预测的对流速度可以用于分析瞬时极区电离层对流. 展开更多
关键词 神经网络 电离层对流速度 预测建模 全域电离层对流模式 高频相干散射雷达
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基于人类视觉皮层双通道模型的驾驶员眼动行为识别 被引量：8
4
作者 申天啸 韩怡园 +1 位作者 韩冰 高新波 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期41-49,共9页
驾驶员的危险行为会增加交通事故的发生率,目前对驾驶员行为的研究中大多通过面部识别等方法对异常行为如疲劳驾驶、接电话等进行识别。这种方法仅客观地对驾驶员行为进行分类,而忽略了他们在驾驶过程中的主观心理。眼动仪是记录和分析... 驾驶员的危险行为会增加交通事故的发生率,目前对驾驶员行为的研究中大多通过面部识别等方法对异常行为如疲劳驾驶、接电话等进行识别。这种方法仅客观地对驾驶员行为进行分类,而忽略了他们在驾驶过程中的主观心理。眼动仪是记录和分析驾驶员眼动数据的有效工具,可以清晰地了解驾驶员的想法并总结其视觉认知模式。因为目前还没有针对驾驶员眼动行为的数据库,首先构建了真实道路场景下的眼动视频数据集VIPDAR_5,与传统数据相比,它存在更多的摄像机运动、光照变化、视线遮挡等情况。针对这些问题提出了一个基于人类视觉皮层双通路的模型TWNet,通过模拟视觉机制,提高了驾驶员眼动行为的识别性能。另一方面,通过自适应最大池化层和通道权重设置,减少参数,提高准确率。在VIPDAR_5数据集上的实验结果表明,与现有方法相比,该模型能有效识别驾驶员眼动行为。 展开更多
关键词 眼动视频数据库 行为识别 深度学习 道路安全 辅助驾驶 眼动追踪 人类视觉系统 行为研究
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基于可视数据的可信身份识别和认证方法 被引量：8
5
作者 彭春蕾 高新波 +1 位作者 王楠楠 李洁 《电信科学》 2020年第11期1-17,共17页
近年来,深度学习技术在基于视频和图像等可视数据的身份识别和认证任务(如人脸、行人识别等)中得到了广泛应用。然而,机器学习(特别是深度学习模型)容易受到特定的对抗攻击干扰,从而误导身份识别系统做出错误的判断。因此,针对身份识别... 近年来,深度学习技术在基于视频和图像等可视数据的身份识别和认证任务(如人脸、行人识别等)中得到了广泛应用。然而,机器学习(特别是深度学习模型)容易受到特定的对抗攻击干扰,从而误导身份识别系统做出错误的判断。因此,针对身份识别系统的可信认证技术研究逐渐成为当前的研究热点。分别从基于信息空间和物理空间的可视数据身份识别和认证攻击方法展开介绍,分析了针对人脸检测与识别系统、行人重识别系统的攻击技术及进展,以及基于人脸活体伪造和可打印对抗图案的物理空间攻击方法,进而讨论了可视数据身份匿名化和隐私保护技术。最后,在简要介绍现有研究中采用的数据库、实验设置与性能分析的基础上,探讨了可能的未来研究方向。 展开更多
关键词 身份识别 可视数据 可信认证 身份匿名化
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结合眼动信息和序列指纹的亚暴事件识别方法 被引量：2
6
作者 韩怡园 韩冰 高新波 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第1期187-197,共11页
极光亚暴的发生过程、效应和模型的研究一直是近30年来日地物理学中最受重视的核心前沿课题之一。Polar卫星携带的紫外成像仪(UVI)每年采集到的紫外极光图像数量非常庞大,自动且精确地从海量的紫外极光图像中识别亚暴事件是该领域亟需... 极光亚暴的发生过程、效应和模型的研究一直是近30年来日地物理学中最受重视的核心前沿课题之一。Polar卫星携带的紫外成像仪(UVI)每年采集到的紫外极光图像数量非常庞大,自动且精确地从海量的紫外极光图像中识别亚暴事件是该领域亟需解决的问题。目前已经有针对极光亚暴事件检测、识别等方面的研究,这些方法均有效利用了亚暴事件的物理特性,但都没有利用专家视觉认知信息作为先验。因此,以眼动信息作为专家知识的一种视觉直观表示,结合亚暴序列本身的物理特性,提出了结合眼动信息和序列指纹的亚暴事件识别方法。首先,利用眼动仪获取空间物理专家对极光亚暴序列认知的眼动信息;其次,根据亚暴事件的物理特征对其进行标记得到每个极光亚暴事件的序列指纹;最后,利用专家的眼动信息与序列指纹识别策略实现对亚暴事件的自动识别。同时,实验也表明了所提出的方法的有效性。 展开更多
关键词 极光亚暴 视觉认知 眼动信息 序列指纹 事件识别
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视觉身份隐私保护:人脸匿名化研究方法 被引量：1
7
作者 彭春蕾 苗紫民 +2 位作者 刘德成 王楠楠 高新波 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期2431-2452,共22页
随着深度学习的广泛应用,身份伪造技术的发展越来越迅猛.各种伪造的图像和视频在社交媒体平台上的传播直接影响了公共隐私安全,人脸身份隐私保护已成为当前研究热点.本文从基于图像和视频两个方面的匿名化方法阐述和归纳了人脸隐私保护... 随着深度学习的广泛应用,身份伪造技术的发展越来越迅猛.各种伪造的图像和视频在社交媒体平台上的传播直接影响了公共隐私安全,人脸身份隐私保护已成为当前研究热点.本文从基于图像和视频两个方面的匿名化方法阐述和归纳了人脸隐私保护研究现状,并将人脸图像匿名化方法从图像语义修改、图像语义保持、视觉可恢复以及深度学习过程中的人脸隐私保护四个方面进行分类,将人脸视频匿名化方法从聚焦面部区域隐私的视频匿名化方法和面向生物特征隐私的视频匿名化方法两个方面进行分类.在此基础上,本文进一步介绍目前广泛使用的数据集及匿名算法评价标准,分析现有人脸匿名技术生成人脸图像的可靠性和实用性,并对此领域的未来研究进行了展望. 展开更多
关键词 深度学习 身份伪造 隐私保护 人脸图像匿名 人脸视频匿名 公共安全
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