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Granger因果关系时空图推理的群体行为分析

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计算机学报 2023年第4期46卷 856-876页

作者：谢昭李骏吴克伟焦畅大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 合肥230601 工业安全与应急技术安徽省重点实验室(合肥工业大学) 合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601

因果关系普遍存在于群体交互行为中,体现出主动体行为对被动体行为的有向影响.因果关系检测的难点在于交互双方的行为具有复杂的时间动态性.现有方法使用循环神经网络,来描述交互关系的时间变化特性,并使用时间注意力机制,来描述时间依... 详细信息

因果关系普遍存在于群体交互行为中,体现出主动体行为对被动体行为的有向影响.因果关系检测的难点在于交互双方的行为具有复杂的时间动态性.现有方法使用循环神经网络,来描述交互关系的时间变化特性,并使用时间注意力机制,来描述时间依赖关系.上述方法忽视了对多人依赖关系的分析,难以区分交互双方中的主动行为者和被动行为者.本文设计了一种基于Granger因果关系的时空图推理模型,来学习交互双方的主动和被动关系.为了实现Granger因果关系检测,该模型对单个个体时序特征进行自回归建模,来描述行为对个体自己的依赖.该模型对两个个体时序特征进行相关回归建模,来描述行为对两个个体的依赖.该模型通过比较自回归误差和相关回归误差,当自回归误差明显大于相关回归误差,则说明相关个体改变了另一方个体的行为特征,从而检测出相关个体为主动个体,另一方为被动个体.相关回归模型考虑了多种时间延迟量的两个个体的时序特征序列,用于学习两个个体之间行为的时间延迟量.该时间延迟量用于将主动个体时间特征与被动个体时间特征进行对齐.时间对齐后的主动个体特征提供了被动个体的时间和空间上下文特征,并与被动个体特征进行通道级的融合.为了充分描述个体之间的外观模式,位置约束,因果关系的交互关系,该模型构建多尺度外观的因果图,并使用图推理学习融合上下文的个体特征和群体特征.本文对Granger因果关系检测进行消融分析,并说明时间延迟量,交互融合通道比例,多尺度图推理,能够有效改善个体特征、群体特征的描述能力.本文方法在Volleyball和Collective Activity数据集上优于现有群体行为识别方法.本文的可视化结果说明Granger因果关系可以捕获群体中关键的交互关系.

关键词：群体行为识别 Granger因果关系时间延迟依赖时空上下文图卷积推理

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雨夜条件下的红外可见光视频融合目标跟踪

仪器仪表学报 2016年第5期37卷 1131-1139页

作者：吴克伟段伟伟杨学志合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 光电控制技术重点实验室洛阳471009

针对雨夜条件下目标外观特性衰退,造成目标搜索与跟踪过程中难以适应混杂背景干扰及雨滴突变干扰的问题,提出了一种基于背景抑制的红外可见光融合目标跟踪方法。该方法考虑了目标跟踪时间和空间两方面的外观分布特性,采用了多通道成像... 详细信息

针对雨夜条件下目标外观特性衰退,造成目标搜索与跟踪过程中难以适应混杂背景干扰及雨滴突变干扰的问题,提出了一种基于背景抑制的红外可见光融合目标跟踪方法。该方法考虑了目标跟踪时间和空间两方面的外观分布特性,采用了多通道成像数据对前景目标进行特征表示,有效抑制了夜间条件下的混杂背景干扰。在目标模型更新过程中,本文通过分析雨滴突变造成的目标表示变化规律,采用突变检测模型,降低了雨滴突变对模型更新的干扰。实验采用了真实环境采集的雨夜条件的红外可见光视频,实验结果说明,本文方法优于现有目标跟踪方法,能够有效提高雨夜条件下的目标跟踪精度。

关键词：目标跟踪红外可见光视频融合背景抑制突变检测雨夜条件

Grenander时间结构学习与推理优化下的行为识别

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软件学报 2022年第5期33卷 1865-1879页

作者：吴克伟高涛谢昭郭文斌大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230601 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601

针对现有基于视频整体时间结构建模的行为识别方法中,存在的时间噪声信息和歧义信息干扰现象,从而引起行为类别识别错误的问题,提出一种新型的Grenander推理优化下时间图模型(temporal graph model with Grenander inference,TGM-GI).首... 详细信息

针对现有基于视频整体时间结构建模的行为识别方法中,存在的时间噪声信息和歧义信息干扰现象,从而引起行为类别识别错误的问题,提出一种新型的Grenander推理优化下时间图模型(temporal graph model with Grenander inference,TGM-GI).首先,构建3D CNN-LSTM模块,其中3D CNN用于行为的动态特征提取,LSTM模块用于该特征的时间依赖关系优化.其次,在深度模块基础上,利用Grenander理论构建了行为识别的时间图模型,并设计了两个模块分别处理慢行为时间冗余和异常行为干扰问题,实现了时间噪声抑制下的时间结构提议.随后,设计融合特征约束和语义约束的Grenander测度,并提出一种时序增量形式的Viterbi算法,修正了行为时间模式中的歧义信息.最后,采用基于动态时间规划的模式匹配方法,完成了基于时间模式的行为识别任务.在UCF101和Olympic Sports两个公认数据集上,与现有多种基于深度学习的行为识别方法进行比较,该方法获得了最好的行为识别正确率.该方法优于基准的3D CNN-LSTM方法,在UCF101数据集上识别精度提高6.41%,在Olympic Sports数据集上识别精度提高5.67%.

关键词：行为识别时间模式 Grenander时间图模型深度模型动态时间规划

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光伏并网系统二次功率扰动分析及抑制策略

太阳能学报 2015年第10期36卷 2335-2340页

作者：张旺徐志威吴克伟河南省电力勘测设计院郑州450007

传统的单相单级光伏并网系统普遍存在二次功率扰动问题,会对光伏阵列的输出功率造成不利影响。基于对二次功率扰动的详细分析,在传统的并网逆变器结构上增加二次功率解耦电路,并给出该改进电路的系统控制策略。分析证明,该新型逆变器拓... 详细信息

传统的单相单级光伏并网系统普遍存在二次功率扰动问题,会对光伏阵列的输出功率造成不利影响。基于对二次功率扰动的详细分析,在传统的并网逆变器结构上增加二次功率解耦电路,并给出该改进电路的系统控制策略。分析证明,该新型逆变器拓扑能有效降低二次功率扰动,抑制直流电压的二次纹波分量,进而提高能量利用效率,改善并网电流质量。仿真和实验验证该新型逆变器拓扑及其控制策略的合理性和有效性。

关键词：光伏阵列单相逆变器二次功率扰动功率解耦电路

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独立子空间中的场景特征增量学习方法

计算机研究与发展 2013年第11期50卷 2287-2294页

作者：谢昭凌然吴克伟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

针对特征提取与场景描述在场景分类任务中的重要性,提出了一种独立子空间内的场景特征增量学习方法,采用基于独立子空间分析的无监督学习方法获取结构化的特征基元,基元的优化过程融入增量学习的思想框架中,以解决大样本以及动态样本下... 详细信息

针对特征提取与场景描述在场景分类任务中的重要性,提出了一种独立子空间内的场景特征增量学习方法,采用基于独立子空间分析的无监督学习方法获取结构化的特征基元,基元的优化过程融入增量学习的思想框架中,以解决大样本以及动态样本下的学习难题.通过特征基元的非线性映射获取一种规则网格划分下的图像块状描述子,最后结合空间金字塔匹配模型构建层次化的场景描述,有效提高了场景图像分类的精确度.在OT场景图像集上的实验结果表明,所得特征基元能够用于构建低维高效的场景描述,通过详细讨论相关参数对优化过程以及分类性能的影响,并与多种典型模型下的实验结果进行对比,充分验证了该方法在场景分类任务中的有效性.

关键词：独立子空间分析增量学习特征基元空间金字塔匹配场景分类

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多时间尺度一致性的弱监督时序动作定位

计算机工程与应用 2023年第10期59卷 151-161页

作者：郭文斌杨兴明蒋哲远吴克伟谢昭合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学工业安全与应急技术安徽省重点实验室合肥230009

由于弱监督时序动作定位模型使用视频级的标签作为监督信号,模型在识别出动作实例中最具区分性的视频片段时,也会将和视频级标签有关的背景片段误认为是动作,难以产生完整的动作提议。为了进一步检测动作片段,通过分析动作片段在多时间... 详细信息

由于弱监督时序动作定位模型使用视频级的标签作为监督信号,模型在识别出动作实例中最具区分性的视频片段时,也会将和视频级标签有关的背景片段误认为是动作,难以产生完整的动作提议。为了进一步检测动作片段,通过分析动作片段在多时间尺度上标记的一致性,提出了一种多时间尺度一致性的弱监督时序动作定位方法。对输入的视频帧提取RGB和光流的特征,设计一种多时间尺度的模块,使用不同尺寸的卷积核建模视频的时序关系。通过估计多时间尺度特征的时间类激活图,并对多分支的时间类激活图进行融合,获得多时间尺度一致性的动作预测标签。为了进一步优化模型预测的动作标签,采用迭代优化策略,在每次迭代中更新预测标签,并为模型训练提供有效的帧级监督信号。在THUMOS14和ActivityNet1.3数据集上进行实验验证,实验结果表明,方法性能优于现有弱监督时序动作定位方法。

关键词：弱监督时序动作定位多时间尺度一致性

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单对立色流运动下的抠图跟踪

仪器仪表学报 2015年第8期36卷 1908-1919页

作者：孙永宣吴克伟吴东涛谢昭合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

当目标与周围背景相似性较高,且目标运动形式复杂时,很难精确跟踪目标。针对传统目标跟踪方法因目标外观的不精确建模致使模型退化而产生漂移的问题,提出了一种单对立色流特征下的抠图跟踪方法。首先,根据彩色视频帧包含的丰富颜色信息... 详细信息

当目标与周围背景相似性较高,且目标运动形式复杂时,很难精确跟踪目标。针对传统目标跟踪方法因目标外观的不精确建模致使模型退化而产生漂移的问题,提出了一种单对立色流特征下的抠图跟踪方法。首先,根据彩色视频帧包含的丰富颜色信息,将单对立色颜色编码方式与Lo G兴趣点检测器结合,获取颜色兴趣点作为目标表示集合;其次,在目标运动预测阶段,通过估计相邻帧兴趣点的流匹配关系,获得预测帧的前景目标兴趣点估计;最后,利用获得的前景兴趣点估计进行抠图,重新划分当前帧的前背景标记,并对模型进行更新。该算法在Segtrack视频跟踪数据集上进行验证,定性定量分析了跟踪目标快速运动,目标形变和光照干扰下的跟踪效果。实验结果表明该算法可有效提高形变目标跟踪的准确性,优于当前目标跟踪的先进算法。

关键词：单对立色兴趣点流运动估计抠图目标轮廓跟踪

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熵域流形空间中的目标尺度感知策略

模式识别与人工智能 2011年第4期24卷 514-520页

作者：吴克伟谢昭高隽合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

针对场景中不同目标的尺度感知问题,提出一种基于熵度量的场景目标尺度感知计算模型.通过对熵域空间中流形分布的统计特性分析,描述图像流形空间中的目标分布规律,在四叉树金字塔描述的基础上,依据尺度感知评价函数,形成了多目标尺度感... 详细信息

针对场景中不同目标的尺度感知问题,提出一种基于熵度量的场景目标尺度感知计算模型.通过对熵域空间中流形分布的统计特性分析,描述图像流形空间中的目标分布规律,在四叉树金字塔描述的基础上,依据尺度感知评价函数,形成了多目标尺度感知计算过程.实验结果说明,四叉树空间金字塔近似人类视觉感知的层次结构,基于熵域流形空间的目标描述可以有效实现目标尺度感知.

关键词：目标感知尺度空间.熵域区间流形

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基于层次化Conformer的语音合成

计算机科学 2024年第2期51卷 161-171页

作者：吴克伟韩超孙永宣彭梦昊谢昭大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 合肥230601 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室(合肥工业大学) 合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601

语音合成需要将输入语句的文本转换为包含音素、单词和语句的语音信号。现有语音合成方法将语句看作一个整体,难以准确地合成出不同长度的语音信号。通过分析语音信号中蕴含的层次化关系,分别设计基于Conformer的层次化文本编码器和基于... 详细信息

语音合成需要将输入语句的文本转换为包含音素、单词和语句的语音信号。现有语音合成方法将语句看作一个整体,难以准确地合成出不同长度的语音信号。通过分析语音信号中蕴含的层次化关系,分别设计基于Conformer的层次化文本编码器和基于Conformer的层次化语音编码器,并提出了一种基于层次化文本-语音Conformer的语音合成模型。首先,该模型根据输入文本信号的长度,构建层次化文本编码器,包括音素级、单词级、语句级文本编码器3个层次,不同层次的文本编码器描述不同长度的文本信息;并使用Conformer的注意力机制来学习该长度信号中不同时间特征之间的关系。利用层次化的文本编码器,能够找出语句中不同长度需要强调的信息,有效实现不同长度的文本特征提取,缓解合成的语音信号持续时间长度不确定的问题。其次,层次化语音编码器包括音素级、单词级、语句级语音编码器3个层次。每个层次的语音编码器将文本特征作为Conformer的查询向量,将语音特征作为Conformer的关键字向量和值向量,来提取文本特征和语音特征的匹配关系。利用层次化的语音编码器和文本语音匹配关系,可以缓解不同长度语音信号合成不准确的问题。所提模型的层次化文本-语音编码器可以灵活地嵌入现有的多种解码器中,通过文本和语音之间的互补,提供更为可靠的语音合成结果。在LJSpeech和LibriTTS两个数据集上进行实验验证,实验结果表明,所提方法的梅尔倒谱失真小于现有语音合成方法。

关键词：语音合成文本编码器语音编码器层次化模型 Conformer