检索结果-南通市图书馆

作者：赵玉杰河北师范大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,公共安全,隐私安全受到人们的高度重视,生物特征识别技术也逐渐取代了传统的身份识别方式.而步态识别相较于其他生物特征识别技术,具有非接触性,可远距离识别,对图像质量要求低,难以伪装等无法替代的优点,并且对... 详细信息

随着大数据时代的到来,公共安全,隐私安全受到人们的高度重视,生物特征识别技术也逐渐取代了传统的身份识别方式.而步态识别相较于其他生物特征识别技术,具有非接触性,可远距离识别,对图像质量要求低,难以伪装等无法替代的优点,并且对未来安防,医疗的发展起着举足轻重的作用.所以步态识别具有深刻的研究意义和广阔的应用前景.直至现在,步态识别技术仍尚未成熟,目前大部分传统的基于非模型的步态识别算法都是进一步提取步态能量图的特征.这种图像相加再平均化的方法,容易丢失很多信息,并且忽视了人在行走过程中各个部位的动态变化特征.所以现有的步态识别算法没有很好地兼顾到时序性特征及算法的性能.基于此,本文进行了以下研究:1.设计了新的轮廓波.基于McChellan变换法,利用伯恩斯坦二阶多项式设计了一个扇形滤波器,从而得到一个新的轮廓波.该扇形滤波器具有较大的支撑集,接近理想频率特性,为后面步态识别性能的提升奠定了基础.2.提取了具有时序性的特征图.利用轮廓波对人体轮廓图进行特征提取,得到了多方向上的信息,这些信息能够充分代表一个人的步态特征.然后将各帧相同方向上的轮廓波系数串联起来,得到该对象沿时序性变化的特征图,有效解决了步态识别算法中缺乏时序性特征而导致识别准确率低的问题.3.找到了一种简化一条曲线或一组离散点的特征值描述的方法,即对差分后的数据应用矩估计法.将时空体积图转化成了一维矢量,得到了能够代表一组步态序列特征的向量.并采用LDA分类器达到了96.44%的识别准确率,验证了本文算法的有效性.

关键词：轮廓波扇形滤波器时序性特征矩估计步态识别

基于语义与分层特征融合的无参考图像质量评价

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基于语义与分层特征融合的无参考图像质量评价

作者：李瑶河北师范大学

学位级别：硕士

无参考图像质量评价又称盲图像质量评价（Blind Image Quality Assessment,BIQA）,指在没有原始图像参考也没有图像特征参考的情况下,只需要根据失真图像自身的特点对图像进行质量评价,其目的是使计算机能够像人类一样自动准确地感知图... 详细信息

无参考图像质量评价又称盲图像质量评价（Blind Image Quality Assessment,BIQA）,指在没有原始图像参考也没有图像特征参考的情况下,只需要根据失真图像自身的特点对图像进行质量评价,其目的是使计算机能够像人类一样自动准确地感知图像质量。BIQA作为一类实用性最高的IQA方法,是计算机视觉和图像处理中自动判断并捕获高质量图像的关键技术和重要研究内容。然而,因为在真实世界捕获的图像包含不同的内容和不同的失真类型,故对真实失真图像的无参考图像质量评价一直是一个具有挑战性的问题。绝大多数BIQA方法都侧重于如何预测合成图像质量,但在应用于现实世界的失真图像时表现性能便会降低。为了应对这一挑战,本文提出了一种基于语义与分层特征融合的无参考图像质量评价模型预测图像质量。本文将IQA模型分为特征提取、建立感知规则和质量预测三个部分,真实模拟了人类感知图像质量的过程:（1）针对不同失真在不同颜色空间的特征表象不同,引入多颜色空间感知失真特征,利用卷积神经网络结构的复杂性和网络映射能力的非线性特点去学习该特征,保证提取失真图像特征的准确性和多样性。（2）由于判断图像失真与否其实是基于图像的真实表达,所以理解图像内容有助于感知图像的质量,故而通过引入图像的语义信息来学习图像内容,并由参数网络根据图像语义特征制定质量感知规则。（3）考虑每个颜色空间所提取特征之间的相关性以及图像本身的失真特点,本文利用图像的语义特征,自适应地给不同颜色空间提取的特征向量分配权重。将融合后的图像特征作为预测图像质量网络的输入,并根据参数网络提供的参数进行质量预测,使得图像质量可以以一种自适应的方式进行估计,从而可以很好地推广到在真实世界捕获的不同失真图像上。（4）由于深度神经网络非常容易过拟合,为了提高BIQA模型的泛化能力,本文首次在质量评估网络中加入了R-Drop正则化,利用约束项调整模型的自由度,在保证预测准确性的同时更好地提升泛化性能。实验结果表明,本文方法在三个合成图像数据集和两个真实图像数据集上均取得了优越表现,在评估IQA模型性能指标的综合排名中达到最佳,通过实验分析进一步验证了本文算法的有效性与泛化性,为IQA任务提供了更广泛的应用前景。

关键词：无参考图像质量评价多颜色空间图像语义特征 R-Drop正则化

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基于小波卷积神经网络的语义分割

基于小波卷积神经网络的语义分割

作者：张宇河北师范大学

学位级别：硕士

图像语义分割是计算机视觉的核心任务,其基本思想是对图像中的每个像素点,按照该像素所属物体的类别分配一个标记。图像语义分割可以帮助计算机更好的理解图像中的内容,因此在机器人、无人驾驶等人工智能领域有广泛的应用。虽然现阶段... 详细信息

图像语义分割是计算机视觉的核心任务,其基本思想是对图像中的每个像素点,按照该像素所属物体的类别分配一个标记。图像语义分割可以帮助计算机更好的理解图像中的内容,因此在机器人、无人驾驶等人工智能领域有广泛的应用。虽然现阶段的语义分割技术逐渐趋于成熟,但某些特殊物体或场景的语义分割仍亟待深入研究,比如透明物体的语义分割因其透明特质而极具挑战性。近年来,卷积神经网络被广泛应用于图像语义分割领域,并在该领域产生了大量优秀的研究成果。然而由于卷积神经网络的下采样层存在信息丢失,这将影响语义分割的精度,尤其是对透明物体这类分割精度要求较高的目标。此外,卷积神经网络通过卷积层提取图像的局部信息,虽然可以通过加深网络来获得更大的感受野,但在单个网络层中始终缺少提取全局信息的有效方法。针对上述问题结合小波分析理论,本文提出了一种小波卷积神经网络。首先针对卷积神经网络中下采样层存在的信息丢失问题,提出了一种基于小波提升的下采样模块,保全了更多的有用信息。随后针对卷积神经网络中难以获取全局信息的问题,提出了一种基于上下文信息的自注意力模块,在获取全局信息的同时,充分考虑了自然图像具有的局部相似性质。最后在透明物体的语义分割任务中,与其他主流分割网络在分割精度方面和提取全局信息的方法上进行了实验对比,验证了本文所提模型的有效性。

关键词：小波分析小波提升卷积神经网络注意力机制透明物体语义分割

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基于认知诊断断的学生模型构建

基于认知诊断断的学生模型构建

作者：潘婧昕河北师范大学

学位级别：硕士

随着教育信息化进程的不断深入和近几年国家双减政策的逐步出台,如何利用大量收集到的线上与线下的教育数据,挖掘分析出每个学生的潜力与不足,给出准确且具有可解释性的个性化诊断结果,并根据结果为每位学生提供定制的学习内容和方法,... 详细信息

随着教育信息化进程的不断深入和近几年国家双减政策的逐步出台,如何利用大量收集到的线上与线下的教育数据,挖掘分析出每个学生的潜力与不足,给出准确且具有可解释性的个性化诊断结果,并根据结果为每位学生提供定制的学习内容和方法,实现真正意义上的“双减”,成为了当前个性化智能教育的研究重点。然而建立有针对性的学生诊断模型和个性化试题推荐系统面临着两个难点:第一个是如何在提高学生认知诊断结果准确性的基础上保证诊断模型的可解释性;第二个是如何在实际的教学过程中结合学生的诊断结果,给出个性化的试题推荐。本文针对这两个难点进行了系统和深入地研究,主要的研究结果如下;1.建立了结合图网络的学生认知诊断模型,通过结合神经网络与传统的认知诊断方法,在提高诊断结果准确性的同时保证了结果的可解释性;2.建立了基于认知诊断理论的试题推荐模型,该方法在传统的试题推荐系统中,结合了上一步对学生的认知诊断结果,实现了个性化分层次地试题推荐;3.将上述两个模型在真实数据集上进行了多次实验,实验结果证明了学生认知诊断与个性化试题推荐模型的有效性,最后展示了两个模型在实际教学中的应用过程。

关键词：学生建模认知诊断图卷积神经网络推荐系统

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视频序列图像的超分辨恢复

视频序列图像的超分辨恢复

作者：杨其荣河北工业大学

学位级别：硕士

视频图像超分辨率恢复技术在视频监控、卫星图像等领域具有十分重要的应用价值和广阔的应用前景。当CCD相机在对空间频率较丰富的景物进行采样时,由于CCD像元尺寸的限制,我们只能得到低分辨率图像。超分辨率图像恢复技术可以利用视频图... 详细信息

视频图像超分辨率恢复技术在视频监控、卫星图像等领域具有十分重要的应用价值和广阔的应用前景。当CCD相机在对空间频率较丰富的景物进行采样时,由于CCD像元尺寸的限制,我们只能得到低分辨率图像。超分辨率图像恢复技术可以利用视频图像序列中各帧之间的冗余信息,重构出超分辨率图像,消除和降低混频效应。本文主要围绕运动估计和插值算法这两个视频序列超分辨恢复的关键问题展开了较为深入的研究,从欠采样图像序列中恢复出高分辨率的图像,在分析目前存在的理论与方法后,对以下方面得到了新的改进算法: (1)运动估计是对描述时间变化模型的参数的估计,在多帧图像及视频序列的超分辨率恢复中,处于极为重要的地位。提高视频图像序列的空间分辨率主要取决于运动估计算子的精度,本文对各种运动估计方法进行了研究和比较,提出了基于时域与频域相结合的配准算法。 (2)通过运动估计确定了图像间点的对应关系,有必要对图像序列进行精确的配准。在本文超分辨率恢复算法中,对传统的双三次插值进行了改进,得到自适应双三次插值,从多幅低分辨率图像中获取一幅高分辨率图像,取得了很好的结果。

关键词：超分辨率恢复运动估计图像配准梯度插值

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基于OCR识别技术的建筑图集检索系统

基于OCR识别技术的建筑图集检索系统

作者：李瑶河北师范大学

学位级别：硕士

建筑图集是技术人员为避免重复性劳动而设计、试验或在实践中操作出来的常规通用做法,是工程建设标准化的重要组成部分。设计师在设计工程图纸时若需使用建筑图集上的内容,只需在图纸上标注图集编号,从而简化图纸表达。当建筑工程人员... 详细信息

建筑图集是技术人员为避免重复性劳动而设计、试验或在实践中操作出来的常规通用做法,是工程建设标准化的重要组成部分。设计师在设计工程图纸时若需使用建筑图集上的内容,只需在图纸上标注图集编号,从而简化图纸表达。当建筑工程人员在施工现场需要参考建筑图集时或查找翻阅纸质版或搜索查找电子版,既不方便工作效率也不高。随着移动互联网技术的不断发展,使用智能化方法让建筑工程人员查询图集方便高效,受到了广泛关注,移动端的建筑图集编号的智能识别与图集检索具有极高的研究价值和应用前景。本文所研究的系统是将OCR识别技术应用到建筑领域的一个开发项目,识别的目标是建筑图纸上的图集编号。因为建筑图纸多为蓝图,字体也为蓝色,前景信息和背景信息不易区分,图纸经过建筑施工者长时间的使用还会出现破损、褪色等情况,再加之图集编号的特殊编码规则,存在圆形、分割线,上下数字编码以及图集编号被施工图周围的其它图形和数字干扰等问题,使得OCR技术无法直接运用,也给图集编号的定位和识别带来了极大的挑战。本文针对上述问题,并结合工程专业人员实际工作需要,提出了一种基于深度学习和图像预处理的OCR识别技术,把OCR技术的运用推广到一个新的领域。本文的主要工作包括以下几个方面:(1)系统架构设计。通过对用户需求、对图纸中图集编号周围存在大量随机字符和结构,传统定位会产生大量冗余信息、图集编号中的圆形特征造成识别不准确等问题进行深入研究分析,对系统进行设计。将系统的功能主要划分为六大模块其中包括用户登录注册、图像采集、图集编号检测、图集编号分割、图集编号识别、建筑图集检索。(2)系统实现的算法选取与技术采用。对图集编号检测,识别以及图集检索等关键模块中的流行算法做了充分的实验比较,最后选取了端到端的目标检测算法YOLOv3,提出了基于最大轮廓的圆的定位切割算法,采用了百度OCR文字识别技术并运用了阿里云0SS作为存储服务。(3)系统功能实现。系统实现采用客户端/服务器结构,将任务合理分配到Client端和Server端,其中客户端使用Android前端开发技术,服务端使用Python编写的Flask微型框架进行开发,实现了系统所有模块功能,实验测试表明整个系统达到了工程运用的预期效果。系统的运用为工程人员查询图集提供了方便,大大的提高了工作效率。也可以将本文所研究的内容应用到AR眼镜等智能设备中,做到真正的解放双手。因此该系统在建筑领域中具有很好的应用价值和发展前景。

关键词：光学字符识别建筑图集 YOLOv3检测 Android 对象存储服务 Flask

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一类三通道的紧小波框架的构造

一类三通道的紧小波框架的构造

作者：刘翠河北师范大学

学位级别：硕士

随着小波的发展,人们认识到满足紧支撑性,对称性和正交性的只有haar小波,于是人们放弃正交性,开始转向构造小波框架.紧小波框架满足A=B=1时不会产生冗余,进而人们开始转向此类紧小波框架的设计,并且在理论和应用上取得了一些成果.Chui... 详细信息

随着小波的发展,人们认识到满足紧支撑性,对称性和正交性的只有haar小波,于是人们放弃正交性,开始转向构造小波框架.紧小波框架满足A=B=1时不会产生冗余,进而人们开始转向此类紧小波框架的设计,并且在理论和应用上取得了一些成果.Chui和He在文献[1]证明了尺度函数相应的laurent多项式P(z)满足不等式(Sub-QMF条件):是存在三个通道的紧框架的充分条件.近年来,我们开始关注紧框架滤波器参数化设计,从低通滤波器出发来构造紧框架,这样更能选择具有较好性质的低通滤波器.基于这种考虑,王海辉的文章[10]中给出了一系列带有参数的四个通道的紧小波框架滤波器.文献[10]中同时给出了满足上述Sub-QMF条件的低通滤波器的形式.在此基础上,本文采用文章[1]中所提到的利用Householder矩阵构造滤波器的方法,将其应用于一组带有参数的长度为4且具有较好性质的低通滤波器,给出了一组带有参数的三个通道紧框架的公式.低通滤波器形式为:其中参数r满足范围:0≤r<(?).当参数r取不同值时,得到相应的紧框架,且另个高通的长度也为4.两个高通为:其中:我们选用了当参数r=0.2时具有相对较好的对称性和光滑性的紧框架(2.2式),与其它融合方法的实验进行比较,通过直观观察和客观数据分析体现了研究三个通道紧小波框架的必要性.

关键词：多分辨分析紧框架图像融合

基于AdaBoost算法的人脸检测技术研究

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基于AdaBoost算法的人脸检测技术研究

作者：张良河北师范大学

学位级别：硕士

人脸检测是指对输入图像或视频序列进行检测，以确定其是否包含人脸，并对包含人脸的数据提取其大小、形状、姿态和位置等信息的过程。人脸检测技术是机器视觉、模式识别和人工智能等领域的重要课题之一，是人脸识别的前提、众多分类问... 详细信息

人脸检测是指对输入图像或视频序列进行检测，以确定其是否包含人脸，并对包含人脸的数据提取其大小、形状、姿态和位置等信息的过程。人脸检测技术是机器视觉、模式识别和人工智能等领域的重要课题之一，是人脸识别的前提、众多分类问题的基础，在身份识别、安全防护、视频检索和智能视频分析等众多领域都有着重要的应用价值。本文从目前应用最广泛的基于Adaboost的人脸检测算法出发，提出了一种基于多线程的Adaboost多特征级联检测算法。首先，本文对基于Haar-Like特征的Adaboost算法进行了介绍和说明，对其进行了详细的试验和分析，并实验证明此算法具有训练时间长、复杂背景下误检率高、检测时间短等特点。其次，本文将MB-LBP（Multi-Block LBP，多块LBP，是对LBP算子的一种扩展，使LBP算子对图像具有整体分析的能力）特征应用到人脸检测中，并利用AdaBoost算法对其训练和检测的方法进行实验，在实验过程中发现采用MB-LBP的Adabbost算法具有训练时间短、误检率低、检测时间长的特点，总结出MB-LBP特征在对人脸特征的表征上要优于Haar-Like特征，但检测速度却低于采用Haar-Like特征的Adaboost算法。最后，本文根据Haar-Like特征和MB-LBP特征各自的特点，并为了进一步缩短训练和检测时间，提出了一种基于多线程的AdaBoost多特征级联检测算法。实验证明，此算法在有效降低了误检率的同时大大提高了训练和检测速度，是一种有效的人脸检测算法。

关键词：人脸检测 Gentle Adaboost MB-LBP 多线程

体育解析系统中虚拟人动作的编辑、修改及视频合成

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体育解析系统中虚拟人动作的编辑、修改及视频合成

作者：李磊河北工业大学

学位级别：硕士

在以往的体育解析与诊断系统中,通常是用两台摄像机对运动员的技术动作进行实地拍摄,并将其两组图像序列合成转化成为三维数据,然后仅通过对运动参数的解析给教练以参考。然而在实际应用中人们更希望提供教练能对参数进行修改,甚至直接... 详细信息

在以往的体育解析与诊断系统中,通常是用两台摄像机对运动员的技术动作进行实地拍摄,并将其两组图像序列合成转化成为三维数据,然后仅通过对运动参数的解析给教练以参考。然而在实际应用中人们更希望提供教练能对参数进行修改,甚至直接用鼠标对动作进行编辑的功能,实现教练对动作的设计和指导。并将其修改的结果通过虚拟人表现出来,再与运动员的动作进行视频合成,给运动员以直观的演示。 2003年我们承担了河北省《运动技术可视化实时生物力诊断与仿真指导系统研究》,对体育解析与诊断系统软件进行了研发,实现了关节点的手工标记法和自动识别法,运动参数的解析和虚拟人动作重现,用逆向动力学计算关节点的位置及从图片中提取运动人体轮廓等功能。本文是对该系统做了进一步的修改和完善,包括以下三部分内容。 1.虚拟人动画:实现虚拟人动画的常用方法是手工标示法、运动捕获方法和自动识别方法。为了减少手工标示的工作量,回避运动捕获的高成本和弥补自动识别的精度误差。本文提出了基于插值原理的方法,其采用样条插值技术处理位置的平移变化,采用四元数插值技术处理方向的旋转变化。 2.虚拟人动作的设计与修改:当教练员需要对运动员的某一时刻的某一关节点进行修改时,为了保持整个动作的协调性和前后动作的连贯性,需要对该帧的其他关节点和前后帧的动作做相应的自动匹配。为此本文提出了基于运动自身的自相似方法和基于正态分布的关节点曲线调整方法。从运动员自身的运动曲线中提取特征信息,然后进行自动调整使其结果能最大限度地符合运动员自身特点。 3.视频合成:传统的alpha图像合成算法往往使作为运动参照的背景图像在融合之后不够清晰。本文提出了一种新的图像融合算法—Newalpha算法。此方法的优点在于它既保存了原始图片中的清晰背景又使融合后的图像平滑自然。同时,本文还开发了一套视频处理系统,它能够实现视频图像的慢放、及同帧显示不同时刻的动作等操作。

关键词：数字图像体育解析与仿真系统虚拟现实技术视频合成关键帧

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车牌识别中图像超分辨复原方法的研究

车牌识别中图像超分辨复原方法的研究

作者：李宾河北工业大学

学位级别：硕士

车辆牌照识别是车辆检测中的一个重要环节,它在交通管理中占有重要的地位,有着多种应用。车辆牌照识别首先是要看清楚车牌图像,提高图像质量,再进行车牌识别,才会有很好的识别效果。要看清楚车牌图像,有一种方法就是超分辨复原。本文针... 详细信息

车辆牌照识别是车辆检测中的一个重要环节,它在交通管理中占有重要的地位,有着多种应用。车辆牌照识别首先是要看清楚车牌图像,提高图像质量,再进行车牌识别,才会有很好的识别效果。要看清楚车牌图像,有一种方法就是超分辨复原。本文针对车牌图像退化现象,基于小波分析和超分辨分析等图像增强技术的图像处理方法,对于车牌图像超分辨复原技术开展了较为深入的研究,从低分辨率图像中复原出高分辨率图像,通过分析目前存在的理论与方法,就以下方面得到了新的改进算法:(1)一般的车牌图像会存在图像退化的现象,经过预处理的图像可能仍然无法识别或大幅降低识别准确性,所以需要提高图像的分辨率以得到较高质量车牌图像。提高图像的空间分辨率主要取决于超分辨技术,本文对各种超分辨方法进行了研究和比较,提出了基于小波域的超分辨复原改进算法。(2)超分辨方法可以得到较高分辨率的图像,对于车牌图像序列通过运动估计分析出图像间点的运动信息,再通过运动补偿得到一幅超分辨率车牌图像。本文利用超分辨率和运动估计相结合的算法,该算法由对低分辨率图像的估计到高分辨率图像的运动补偿,得到了很好的结果。

关键词：车牌识别超分辨运动估计