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多模型集成的弱监督语义分割算法

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第5期31卷 800-807页

作者：熊昌镇智慧北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室北京100144

为减小池化操作造成空间信息丢失的影响,提高基于迁移学习的弱监督语义分割算法的性能,提出一种多模型集成的弱监督图像语义分割算法.该算法在迁移学习算法的基础上,利用多尺度图像的高层语义特征和单尺度图像的高中层相结合的卷积特征... 详细信息

为减小池化操作造成空间信息丢失的影响,提高基于迁移学习的弱监督语义分割算法的性能,提出一种多模型集成的弱监督图像语义分割算法.该算法在迁移学习算法的基础上,利用多尺度图像的高层语义特征和单尺度图像的高中层相结合的卷积特征,分别训练2个差异化的同质型基分割模型,并与原迁移学习训练的分割模型进行加权平均,集成构造最后的分割模型.同时结合预测类别可信度调整语义分割中对应类别像素的可信度,抑制分割图中的假正例区域,提高分割的精度.在VOC2012数据集上进行实验的结果表明,验证集上的平均重叠率为55.3%,测试集上的平均重叠率为56.9%,比原迁移学习算法分别提升6.1%和11.1%,也优于其他以类标为弱监督信息的语义分割算法.

关键词：语义分割弱监督学习迁移学习模型集成

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融合多尺度信息的弱监督语义分割及优化

通信学报 2019年第1期40卷 163-171页

作者：熊昌镇智慧北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室北京100144

为提高弱监督语义分割算法精度,提出一种融合多尺度特征的分割及优化算法。首先,基于迁移学习算法构建多尺度特征模型,类别预测时引入新分类器,减少因预测目标类信息错误导致分割失败的情况;其次,将多尺度模型与原迁移学习模型进行加权... 详细信息

为提高弱监督语义分割算法精度,提出一种融合多尺度特征的分割及优化算法。首先,基于迁移学习算法构建多尺度特征模型,类别预测时引入新分类器,减少因预测目标类信息错误导致分割失败的情况;其次,将多尺度模型与原迁移学习模型进行加权集成,增强模型泛化性能;最后,结合预测类可信度调整分割图中相应类像素的可信度,规避假正例分割区域。在VOC2012验证集上的平均交并比为58.8%,测试集上的平均交并比为57.5%,同比原迁移学习模型分别提升12.9%和12.3%,也优于其他以类标作为监督信息的语义分割算法。

关键词：深度学习弱监督学习模型融合多尺度特征模型优化

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融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪算法

光学学报 2019年第4期39卷 278-286页

作者：熊昌镇卢颜闫佳庆北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室北京100144

为提升融合梯度直方图特征和颜色属性特征的有效卷积操作跟踪算法(ECO-HC)的跟踪精度和速度,提出一种融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪方法。根据梯度直方图和颜色属性的不同特性加权融合相关滤波响应值,采用自适应迭代方法预测目... 详细信息

为提升融合梯度直方图特征和颜色属性特征的有效卷积操作跟踪算法(ECO-HC)的跟踪精度和速度,提出一种融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪方法。根据梯度直方图和颜色属性的不同特性加权融合相关滤波响应值,采用自适应迭代方法预测目标位置;融合多尺度搜索区域,目标上下文特征和目标预测失败时重定位方法进一步提高跟踪精度。在标准数据集OTB-100上进行算法评估,实验结果表明,所提算法的平均距离精度为89.2%,平均重叠率精度为80.6%,比ECO-HC算法分别高3.6%和2.1%。中央处理器的跟踪速度达65.2 frame/s,优于实验中对比的其他跟踪算法。所提算法有效地提高了跟踪精度,在严重遮挡、光照变化等干扰下,仍能较好地跟踪目标。

关键词：机器视觉相关滤波加权融合自适应迭代上下文特征重定位

基于动态位置编码和注意力增强的目标跟踪算法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第12期58卷 2427-2437页

作者：熊昌镇郭传玺王聪北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室北京100144

为了充分利用模板和搜索区域之间的位置信息以及提高融合特征的表征能力,提出使用动态位置编码和多域注意力特征增强的方法.在注意力模块内部嵌入带有卷积操作的位置编码模块,随注意力计算更新位置编码,提高自身空间结构信息的利用率.... 详细信息

为了充分利用模板和搜索区域之间的位置信息以及提高融合特征的表征能力,提出使用动态位置编码和多域注意力特征增强的方法.在注意力模块内部嵌入带有卷积操作的位置编码模块,随注意力计算更新位置编码,提高自身空间结构信息的利用率.引入多域注意力增强模块,在空间维度上使用不同空洞率和步长的平行卷积进行采样,以应对不同大小的目标物,并聚合通道注意力增强后的特征.在解码器中加入空间域注意力增强模块,为预测头提供更精确的分类回归特征.本算法在GOT-10K数据集上的平均重叠度(AO)为73.9%;在TrackingNet、UAV123和OTB100数据集上分别取得了82.7%、69.3%和70.9%的曲线下面积(AUC).与主流算法的对比结果表明,融合了动态位置编码和通道、空间注意力增强的跟踪模型可以有效提升模板和搜索区域间的信息交互,提高跟踪的精度.

关键词： transformer 注意力机制目标跟踪模型位置编码孪生网络

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基于不规则块的纹理合成方法

计算机研究与发展 2007年第4期44卷 701-706页

作者：熊昌镇黄静齐东旭中山大学信息科学与技术学院北京师范大学珠海分校信息技术与软件工程学院珠海519085

为了很好地保持纹理的边界结构特征,提出了一种利用人眼的视觉特性,采用不规则块、随机覆盖法和曲线最优匹配的纹理合成新方法.新方法分两个步骤:首先根据人眼的视觉特性,采用智能选择工具从样本纹理中抽取出具有明显边界特征的不规则块... 详细信息

为了很好地保持纹理的边界结构特征,提出了一种利用人眼的视觉特性,采用不规则块、随机覆盖法和曲线最优匹配的纹理合成新方法.新方法分两个步骤:首先根据人眼的视觉特性,采用智能选择工具从样本纹理中抽取出具有明显边界特征的不规则块,然后采用随机覆盖法和曲线最优匹配法来决定如何把不规则块拷贝到目标纹理中.和已有的合成方法相比,新方法能更好地保持纹理的边界结构特征.实验表明该方法可以快速高效地合成高质量的纹元式纹理.

关键词：纹理合成不规则块最优匹配法纹元式纹理

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自适应特征选择的分层卷积视觉跟踪

光子学报 2019年第3期48卷 166-173页

作者：熊昌镇车满强葛金鹏北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室北京100144 广州海格通信集团股份有限公司广州510663

为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度,减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响,提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征,将相关滤波训练与预测合并,在视频序列的每一帧计算上一... 详细信息

为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度,减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响,提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征,将相关滤波训练与预测合并,在视频序列的每一帧计算上一帧目标区域与非目标区域的卷积特征均值比,选取满足特征均值比要求的卷积通道特征训练相关滤波分类器,根据分类器与目标特征的最大响应值预测目标位置;最后根据预测结果稀疏更新目标初始帧特征,作为后续帧训练分类器的依据.在OTB-100标准数据集上对算法进行测试,实验结果表明本文算法的平均距离精度为91%,平均重叠率精度为64.4%,平均速度为21.7帧/秒,比原分层卷积相关滤波跟踪算法分别高出7.3、8.2个百分点和11.3帧/秒,该算法的平均距离精度比高精度的连续卷积跟踪算法(CCOT)高1.2个百分点,跟踪速度是CCOT的近20倍.本文算法可以有效提升分层卷积跟踪算法的速度和精度,在目标发生遮挡、快速运动等干扰时能稳定跟踪到目标.

关键词：机器视觉视觉跟踪相关滤波卷积神经网络通道选择

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基于各向异性高斯分布的视觉跟踪算法

浙江大学学报（工学版） 2020年第2期54卷 301-310页

作者：熊昌镇卢颜闫佳庆北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室北京100144

为了提高使用传统特征的有效卷积操作算法(ECOhc)的跟踪性能,提出基于各向异性高斯分布的视觉跟踪算法.该方法根据不同目标的形状比构造水平和垂直方向上带宽不同的各向异性高斯函数,利用该函数训练跟踪器预测目标位置,提高算法的跟踪精... 详细信息

为了提高使用传统特征的有效卷积操作算法(ECOhc)的跟踪性能,提出基于各向异性高斯分布的视觉跟踪算法.该方法根据不同目标的形状比构造水平和垂直方向上带宽不同的各向异性高斯函数,利用该函数训练跟踪器预测目标位置,提高算法的跟踪精度;提取颜色直方图特征跟踪预测新的目标位置,并在决策层加权融合2个预测位置,进一步提高跟踪精度.在标准数据集OTB-100、VOT2016中测试算法,本研究算法在数据集OTB-100上的平均距离精度为89.6%,平均重叠率为83.7%,比ECOhc算法分别提高4.67%、6.62%;本研究算法在数据集VOT2016上的平均期望重叠率为33.3%,比ECOhc算法提高3.42%.所提算法能有效提高目标跟踪的精度,在遇到遮挡、光线变化、变形等干扰时仍能稳定跟踪目标.

关键词：视觉跟踪相关滤波各向异性高斯分布颜色直方图加权融合

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正交U变换及其快速算法

中国图象图形学报 2011年第8期16卷 1552-1560页

作者：郭芬红熊昌镇中山大学信息科学与技术学院广州510275 北方工业大学数学系北京100144 北方工业大学自动化系北京100144

采用递推方法构造一种正交变换,称之为U变换,该变换含有分段常数基向量、分段一次多项式基向量以及分段二次多项式基向量,是对Walsh变换、斜变换的推广。根据递推方式,可以得到相应的快速算法。利用平移复制算子和Kronecher积的性质,推... 详细信息

采用递推方法构造一种正交变换,称之为U变换,该变换含有分段常数基向量、分段一次多项式基向量以及分段二次多项式基向量,是对Walsh变换、斜变换的推广。根据递推方式,可以得到相应的快速算法。利用平移复制算子和Kronecher积的性质,推导基于Kronecher积的快速算法和正交U变换的直接分解算法。将该变换应用于图像压缩中,构造基于人类视觉系统的量化表,实验结果表明,正交U变换的图像压缩性能明显优于斜变换的图像压缩性能,与DCT变换的图像压缩性能相当,为图像压缩提供了一种新的选择。

关键词：图像压缩正交变换 Kronecher积快速算法

全相位双正交离散Tchebichef变换图像编码与重构算法

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通信学报 2010年第S1期31卷 17-25页

作者：郭芬红熊昌镇中山大学信息科学与技术学院广东广州510275 北方工业大学数学系北京100144 北方工业大学自动化系北京100144

为解决JPEG编码中量化表不易设计和低码率下重建图像的方块效应问题,结合Tchebichef函数系良好的数据逼近性能和全相位数字滤波器的零相位特性,构造了基于Tchebichef系统的全相位双正交变换(APBTT),提出了基于APBTT的低码率图像编码与... 详细信息

为解决JPEG编码中量化表不易设计和低码率下重建图像的方块效应问题,结合Tchebichef函数系良好的数据逼近性能和全相位数字滤波器的零相位特性,构造了基于Tchebichef系统的全相位双正交变换(APBTT),提出了基于APBTT的低码率图像编码与重构算法。该编码算法采用均匀的量化间隔或预处理的变换矩阵对变换系数进行量化,简化并加速了图像编码过程。采用均值滤波器对重构图像块边界像素进行平滑处理可有效地消除图像的方块效应,无需复杂的图像后处理技术。APBTT的图像编码结果和编码速度方面要优于DCT-JPEG编码算法,特别适用于低码率图像压缩的应用场合。

关键词：图像编码 Tchebichef系统全相位双正交离散Tchebichef变换离散余弦变换