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基于区域空间与词汇加权的图像自动标注

天津大学学报 2011年第3期44卷 248-256页

作者：柯逍李绍滋厦门大学智能科学与技术系厦门361005 福建省仿脑智能系统重点实验室厦门361005

图像自动标注是图像检索与图像理解中重要而又极具挑战性的问题.针对现有模型忽略了图像不同区域对图像整体贡献程度的差异性,提出了基于区域空间加权的标注方法,改善了图像的区域特征生成概率估计.此外,针对现有模型未考虑词汇本身重... 详细信息

图像自动标注是图像检索与图像理解中重要而又极具挑战性的问题.针对现有模型忽略了图像不同区域对图像整体贡献程度的差异性,提出了基于区域空间加权的标注方法,改善了图像的区域特征生成概率估计.此外,针对现有模型未考虑词汇本身重要性以及词汇分布对标注性能的影响,提出了基于词汇固定权值的标注方法、基于平滑词汇频率的标注方法以及基于词汇TF-IDF加权的标注方法,对词汇的生成概率估计部分进行了改进.综合以上区域空间改进与词汇改进,提出了WDVRM图像标注模型.通过在Corel数据库进行的实验,验证了WDVRM模型的有效性.

关键词：图像自动标注区域加权词汇加权相关模型

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基于数据均衡的增进式深度自动图像标注

软件学报 2017年第7期28卷 1862-1880页

作者：周铭柯柯逍杜明智福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116

自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,提出了基于栈式自动编码器(stacked auto-enco... 详细信息

自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,提出了基于栈式自动编码器(stacked auto-encoder,简称SAE)的自动图像标注算法,提升了标注效率和标注效果.主要针对图像标注数据不平衡问题,提出两种解决思路:对于标注模型,提出一种增强训练中低频标签的平衡栈式自动编码器(B-SAE),较好地改善了中低频标签的标注效果.并在该模型的基础上提出一种分组强化训练B-SAE子模型的鲁棒平衡栈式自动编码器算法(RB-SAE),提升了标注的稳定性,从而保证模型本身具有较强的处理不平衡数据的能力;对于标注过程,以未知图像作为出发点,首先构造未知图像的局部均衡数据集,并判定该图像的高低频属性以决定不同的标注过程,局部语义传播算法(SP)标注中低频图像,RB-SAE算法标注高频图像,形成属性判别的标注框架(ADA),保证了标注过程具有较强的应对不平衡数据的能力,从而提升整体图像标注效果.通过在3个公共数据集上进行实验验证,结果表明,该方法在许多指标上相比以往方法均有较大提高.

关键词： SAE(stacked auto-encoder) 深度学习数据均衡图像标注语义传播

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基于判别模型与生成模型的层叠图像自动标注

模式识别与人工智能 2011年第3期24卷 305-313页

作者：柯逍李绍滋曹冬林厦门大学信息科学与技术学院智能科学与技术系厦门361005 厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室厦门361005 福州大学数学与计算机科学学院福州350108

图像自动标注是模式识别与计算机视觉等领域中重要而又具有挑战性的问题.针对现有模型存在数据利用率低与易受正负样本不平衡影响等问题,提出了基于判别模型与生成模型的新型层叠图像自动标注模型.该模型第一层利用判别模型对未标注图... 详细信息

图像自动标注是模式识别与计算机视觉等领域中重要而又具有挑战性的问题.针对现有模型存在数据利用率低与易受正负样本不平衡影响等问题,提出了基于判别模型与生成模型的新型层叠图像自动标注模型.该模型第一层利用判别模型对未标注图像进行主题标注,获得相应的相关图像集;第二层利用提出的面向关键词的方法建立图像与关键词之间的联系,并使用提出的迭代算法分别对语义关键词与相关图像进行扩展;最后利用生成模型与扩展的相关图像集对未标注图像进行详细标注.该模型综合了判别模型与生成模型的优点,通过利用较少的相关训练图像来获得更好的标注结果.在Corel 5K图像库上进行的实验验证了该模型的有效性.

关键词：图像自动标注层叠模型相关图像扩展语义扩展

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基于相关视觉关键词的图像自动标注方法研究

计算机研究与发展 2012年第4期49卷 846-855页

作者：柯逍李绍滋曹冬林福州大学数学与计算机科学学院福州350108 厦门大学智能科学与技术系福建厦门361005

图像自动标注是计算机视觉与模式识别等领域中的重要问题.针对现有模型未对文本关键词的视觉描述形式进行建模,导致标注结果中大量出现与图像视觉内容无关的标注词等问题,提出了基于相关视觉关键词的图像自动标注模型VKRAM.该模型将标... 详细信息

图像自动标注是计算机视觉与模式识别等领域中的重要问题.针对现有模型未对文本关键词的视觉描述形式进行建模,导致标注结果中大量出现与图像视觉内容无关的标注词等问题,提出了基于相关视觉关键词的图像自动标注模型VKRAM.该模型将标注词分为非抽象标注词与抽象标注词.首先建立非抽象标注词的视觉关键词种子,并提出了一个新方法抽取非抽象标注词对应的视觉关键词集合;接着根据抽象关键词的特点,运用提出的基于减区域的算法抽取抽象关键词对应的视觉关键词种子与视觉关键词集合;然后提出一个自适应参数方法与快速求解算法用于确定不同视觉关键词的相似度阈值;最后将上述方法相结合并用于图像自动标注中.该模型能从一定程度上解决标注结果中出现的大量无关标注词问题.实验结果表明,该模型在大多数指标上相比以往模型均有所提高.

关键词：图像自动标注视觉关键词自适应阈值相关模型抽象标注词非抽象标注词

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基于时空交叉感知的实时动作检测方法

电子学报 2024年第2期52卷 574-588页

作者：柯逍缪欣郭文忠福州大学计算机与大数据学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350003

时空动作检测依赖于视频空间信息与时间信息的学习.目前,最先进的基于卷积神经网络(Convolutionsl Neural Networks,CNN)的动作检测器采用2D CNN或3D CNN架构,取得了显著的效果.然而,由于网络结构的复杂性与时空信息感知的原因,这些方... 详细信息

时空动作检测依赖于视频空间信息与时间信息的学习.目前,最先进的基于卷积神经网络(Convolutionsl Neural Networks,CNN)的动作检测器采用2D CNN或3D CNN架构,取得了显著的效果.然而,由于网络结构的复杂性与时空信息感知的原因,这些方法通常采用非实时、离线的方式.时空动作检测主要的挑战在于设计高效的检测网络架构,并能有效地感知融合时空特征.考虑到上述问题,本文提出了一种基于时空交叉感知的实时动作检测方法.该方法首先通过对输入视频进行乱序重排来增强时序信息,针对仅使用2D或3D骨干网络无法有效对时空特征进行建模,提出了基于时空交叉感知的多分支特征提取网络.针对单一尺度时空特征描述性不足,提出一个多尺度注意力网络来学习长期的时间依赖和空间上下文信息.针对时序和空间两种不同来源特征的融合,提出了一种新的运动显著性增强融合策略,对时空信息进行编码交叉映射,引导时序特征和空间特征之间的融合,突出更具辨别力的时空特征表示.最后,基于帧级检测器结果在线计算动作关联性链接.本文提出的方法在两个时空动作数据集UCF101-24和JHMDB-21上分别达到了84.71%和78.4%的准确率,优于现有最先进的方法,并达到73帧/秒的速度.此外,针对JHMDB-21数据集存在高类间相似性与难样本数据易于混淆等问题,本文提出了基于动作表示的关键帧光流动作检测方法,避免了冗余光流的产生,进一步提升了动作检测准确率.

关键词：实时动作检测多尺度注意力时空交叉感知

基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法

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模式识别与人工智能 2019年第2期32卷 97-107页

作者：刘秉瀚李振达柯逍福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最... 详细信息

提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最后,得到一个可以解决多个分类的DCNN网络,用于人体姿态估计.文中方法对人体表示更灵活,有效提升关节点的检测率及正确检测的比率.

关键词：深度学习深度卷积神经网络人体姿态估计图像模型

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多尺度特征融合与极限学习机的玉米种子检测

中国图象图形学报 2016年第1期21卷 24-38页

作者：柯逍杜明智福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

目的玉米种子等农作物检测是农业信息化领域中一个关键问题,为了能够快速和准确地实现对其检测,提出基于多尺度特征融合与极限学习机的玉米种子无损检测算法。方法首先对种子特征的描述采用局部特征和全局特征相结合的特点,局部特征采... 详细信息

目的玉米种子等农作物检测是农业信息化领域中一个关键问题,为了能够快速和准确地实现对其检测,提出基于多尺度特征融合与极限学习机的玉米种子无损检测算法。方法首先对种子特征的描述采用局部特征和全局特征相结合的特点,局部特征采用多尺度方向梯度直方图特征,而在全局特征上则提取HSV颜色模型特征。其次,针对传统的BP神经网络以及SVM等存在训练时间长、检测速度慢的不足,采用极限学习机作为其检测算法。此外,为了避免样本在训练时带来的过多时间消耗,该检测模型上采用了并行训练算法。再次,针对原始图像分辨率过高问题所带来的检测时间以及内存消耗较大的问题,采用一种基于局部均值的图像缩小算法。最后,针对该文采用的滑动窗口扫描可能带来的同一对象多窗口重叠的问题,提出了一种基于模糊聚类的局部窗口融合算法。结果仿真结果表明,提出的方法可实现对玉米种子的准确检测,对检测样本的测试精度达到97.66%,同时误差控制在0.1%。结论相比传统的方法,提出的方法在检测速度、检测准确率上均有所改善,无需严格的硬件设备要求并且对玉米种子检测时不会产生任何损伤。

关键词：极限学习机特征融合目标检测窗口融合模糊聚类

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融合深度特征和语义邻域的自动图像标注

模式识别与人工智能 2017年第3期30卷 193-203页

作者：柯逍周铭柯牛玉贞福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

传统图像标注方法中人工选取特征费时费力,传统标签传播算法忽视语义近邻,导致视觉相似而语义不相似,影响标注效果.针对上述问题,文中提出融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法.首先构建基于深度卷积神经网络的统一、自适应深度特... 详细信息

传统图像标注方法中人工选取特征费时费力,传统标签传播算法忽视语义近邻,导致视觉相似而语义不相似,影响标注效果.针对上述问题,文中提出融合深度特征和语义邻域的自动图像标注方法.首先构建基于深度卷积神经网络的统一、自适应深度特征提取框架,然后对训练集划分语义组并建立待标注图像的邻域图像集,最后根据视觉距离计算邻域图像各标签的贡献值并排序得到标注关键词.在基准数据集上实验表明,相比传统人工综合特征,文中提出的深度特征维数更低,效果更好.文中方法改善传统视觉近邻标注方法中的视觉相似而语义不相似的问题,有效提升准确率和准确预测的标签总数.

关键词：语义邻域图像标注卷积神经网络(CNN) 深度特征

基于3D卷积的图像序列特征提取与自注意力的车牌识别方法

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智能科学与技术学报 2021年第3期3卷 268-279页

作者：曾淦雄柯逍福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116

近年来,基于自注意力机制的神经网络在计算机视觉任务中得到广泛的应用。随着智能交通系统的广泛应用,面对复杂多变的交通场景,车牌识别任务的难度不断提高,准确识别的需求更加迫切。因此提出一个基于自注意力的免矫正的车牌识别方法T-... 详细信息

近年来,基于自注意力机制的神经网络在计算机视觉任务中得到广泛的应用。随着智能交通系统的广泛应用,面对复杂多变的交通场景,车牌识别任务的难度不断提高,准确识别的需求更加迫切。因此提出一个基于自注意力的免矫正的车牌识别方法T-LPR。首先对图像进行切片和序列化,并使用3D卷积对切片序列进行特征提取,从而得到图像的嵌入向量序列。然后将嵌入向量序列输入基于Transformer Encoder的编码器中,学习各个嵌入向量之间的关系并输出最终的编码结果。最后使用分类器进行分类。在多个公共数据集上的实验结果表明,所提方法对各类困难场景下的车牌识别都非常有效。

关键词：车牌识别图像嵌入向量自注意力免矫正