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目标搜索与识别的视觉注意网络与学习方法

机械工程学报 2019年第11期55卷 123-130页

作者：吕杰罗芳颖袁泽剑西安交通大学电子与信息工程学院

提出一种循环视觉注意网络来同时进行目标搜索和识别。该网络能够从图像中自动选择一个局部观测序列,通过融合局部详细表观和粗略上下文视觉信息,实现视觉目标的高精度定位与识别,比传统的滑动窗口和全图卷积的方法具有更高的目标搜索... 详细信息

提出一种循环视觉注意网络来同时进行目标搜索和识别。该网络能够从图像中自动选择一个局部观测序列,通过融合局部详细表观和粗略上下文视觉信息,实现视觉目标的高精度定位与识别,比传统的滑动窗口和全图卷积的方法具有更高的目标搜索效率。此外,提出了一种混合损失函数来对网络参数进行端到端的多任务学习,特别在视觉注视点序列损失函数中引入随机性和目标启发的组合策略,可以有效地挖掘更丰富的上下文信息,保证注意点快速接近视觉目标。建立了一个真实场景数据集来验证该模型在感兴趣目标和小目标搜索与识别的性能。试验结果表明,该方法通过几个注视点转移,就能够在一幅图像上预测一个视觉目标的准确边框,并在大图像上获得比较高的搜索速度。开放源代码用于该方法验证与比较分析。

关键词：注意力模型强化学习目标检测注意策略

一种用于计算机图形分离的自组织映射彩色量化方法

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西安交通大学学报 2003年第12期37卷 1230-1233页

作者：李青郑南宁游屈波袁泽剑西安交通大学电子与信息工程学院

提出了一种用于计算机图形分离的自组织映射彩色量化改进方法,该方法首先将自组织映射的输出神经元分成灰度组和彩色组分别进行初始化,在训练过程中分别训练灰度组和彩色组中的神经元,同时采用生长、修剪及合并方案来自适应地调整神经... 详细信息

提出了一种用于计算机图形分离的自组织映射彩色量化改进方法,该方法首先将自组织映射的输出神经元分成灰度组和彩色组分别进行初始化,在训练过程中分别训练灰度组和彩色组中的神经元,同时采用生长、修剪及合并方案来自适应地调整神经网络的结构.实验结果表明,该方法能够大大提高收敛速度和量化精度,满足了后续图像分割和识别的需要.

关键词：自组织映射彩色量化计算机图形分离

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一种改进的图像自适应非线性滤波方法

西安交通大学学报 2004年第2期38卷 162-166页

作者：张元林郑南宁袁泽剑西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

针对图像的保边光滑问题,分析了Perona Malik(PM)方程的非线性滤波扩散行为,利用保边正则化思想给出了由一种新的各向异性扩散方程所决定的图像自适应光滑算法.这种新的各向异性扩散滤波方法与PM方程的不同之处在于:扩散系数不是直接来... 详细信息

针对图像的保边光滑问题,分析了Perona Malik(PM)方程的非线性滤波扩散行为,利用保边正则化思想给出了由一种新的各向异性扩散方程所决定的图像自适应光滑算法.这种新的各向异性扩散滤波方法与PM方程的不同之处在于:扩散系数不是直接来源于图像的梯度幅值,而是在图像梯度模基础上恢复出图像的边缘信息.实验结果表明,所提方法对图像边缘的恢复结果要比PM的方法具有更高的可靠性和准确性.

关键词：各向异性扩散保边光滑非线性滤波

基于ICP算法和粒子滤波的未知环境地图创建

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自动化学报 2009年第8期35卷 1107-1113页

作者：祝继华郑南宁袁泽剑何永健西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049

为了实现移动机器人仅依靠激光测距仪和里程计实时地创建精确的栅格地图,本文提出了一种结合最近点迭代(Iterative closest point,ICP)算法和Rao-Blackwellized粒子滤波的同时定位与地图创建方法,该方法利用ICP算法对相邻两次激光扫描... 详细信息

为了实现移动机器人仅依靠激光测距仪和里程计实时地创建精确的栅格地图,本文提出了一种结合最近点迭代(Iterative closest point,ICP)算法和Rao-Blackwellized粒子滤波的同时定位与地图创建方法,该方法利用ICP算法对相邻两次激光扫描数据进行配准,并将配准结果代替误差较大的里程计读数,以改善基于里程计读数的建议分布函数;同时通过采用改进的抽样策略,提高了粒子滤波过程中的抽样效率,降低创建地图所需的粒子数,仿真结果表明了该方法的有效性。

关键词：同时定位与地图创建最近点迭代法 Rao-Blackwellized 粒子滤波建议分布函数

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基于水平差集的多精度图像表示及绘制

西安交通大学学报 2002年第4期36卷 357-360页

作者：程兵贾新春郑南宁袁泽剑西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

提出了一种图像的非线性尺度空间表示方法，并将其应用于时间要求严格的场景绘制．首先把图像分解为水平差集，对水平差集的连通分支赋予一个测度，然后根据测度从大到小对所有水平差集的所有连通分支进行排序．绘制时根据所排顺序依次... 详细信息

提出了一种图像的非线性尺度空间表示方法，并将其应用于时间要求严格的场景绘制．首先把图像分解为水平差集，对水平差集的连通分支赋予一个测度，然后根据测度从大到小对所有水平差集的所有连通分支进行排序．绘制时根据所排顺序依次将连通分支显示出来，根据时间的限制，显示的将是不同层次细节的图像．这种表示方法具有保形、保对比度的特点．最后，给出了实验结果，并探讨了此方法的局限性及改进方向．

关键词：水平差集多精度图像表示绘制

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基于层次MRF的MR图像分割(英文)

软件学报 2002年第9期13卷 1779-1786页

作者：张红梅袁泽剑蔡忠闽卞正中西安交通大学生命科学与技术学院陕西西安710049 西安交通大学人工智能与机器人研究所陕西西安710049 西安交通大学系统工程研究所陕西西安710049

核磁共振图像(MRI)的定量分析在神经疾病的早期治疗中有很重要作用.提出了一种基于层次Markov随机场模型的MRI图像分割新方法.在高层次的标记图象中采用了混合模型,即区域的内部用各向同性均匀MRF来建模,边界用各向异性非均匀MRF来建模... 详细信息

核磁共振图像(MRI)的定量分析在神经疾病的早期治疗中有很重要作用.提出了一种基于层次Markov随机场模型的MRI图像分割新方法.在高层次的标记图象中采用了混合模型,即区域的内部用各向同性均匀MRF来建模,边界用各向异性非均匀MRF来建模.所以方向性被引入到边界信息中,这样可以更准确的表达标记图象的特性;在低层次的像素图像中,不同区域中像素的灰度分布用不同的高斯纹理来描述.分割问题可以被转换成一种最大后验概率估计问题.采用基于直方图的DAEM算法来估计SNFM参数的全局最优值;并基于MRF先验参数的实际意义,提出一种近似的方法来简化这些参数的估计,实验显示该方法能获得更好的结果.

关键词：层次MRF MR图像分割层次马尔科夫随机场有限高斯混合体图像分割核磁共振图像最大后验估计神经疾病早期治疗

JPEG2000中高速Tier1编码器的VLSI设计

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固体电子学研究与进展 2006年第3期26卷 404-409页

作者：梅魁志郑南宁吴奇曾强袁泽剑西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049

提出并实现了一种用于JPEG2000编码芯片中高速Tier1编码器的并行流水结构。该编码器采用了双位平面并行编码、通道扫描的流水控制、状态变量实时产生电路以及列内并行上下文生成等技术,实现了一种0状态存储器的多并行流水位平面编码器;... 详细信息

提出并实现了一种用于JPEG2000编码芯片中高速Tier1编码器的并行流水结构。该编码器采用了双位平面并行编码、通道扫描的流水控制、状态变量实时产生电路以及列内并行上下文生成等技术,实现了一种0状态存储器的多并行流水位平面编码器;并行同步流水的多记号输入算术编码器以及不定算术编码周期下的多输入同步读取电路,使算术编码速度平均为1.3上下文编码记号对/时钟;对算术编码产生的压缩码流存储呈高效的宏流水线结构。该编码器在100MHz工作时钟下,最高编码速度为85M小波系数/s。用SMIC0.25μm工艺库综合时,门电路为6.3万门,片上存储器为26kb(码块大小32×32),关键路径为5.2ns。

关键词： JPEG2000 Tierl编码器位平面编码器算术编码器

基于一类集合算子的图象去噪方法及其快速实现

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中国图象图形学报（A辑） 2003年第2期8卷 129-134页

作者：袁泽剑郑南宁程兵权炜西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049

为了保留图象结构特征 ,消除图象中的脉冲型噪声 ,给出并讨论了一种基于单调集合算子的图象去噪方法 .该方法首先把原图象分解为一簇水平集 ,然后利用特定集合算子 ,对水平集进行滤波处理 ,最后用处理后的水平集重建图象 .该图象去噪方... 详细信息

为了保留图象结构特征 ,消除图象中的脉冲型噪声 ,给出并讨论了一种基于单调集合算子的图象去噪方法 .该方法首先把原图象分解为一簇水平集 ,然后利用特定集合算子 ,对水平集进行滤波处理 ,最后用处理后的水平集重建图象 .该图象去噪方法同传统的中值滤波、高斯滤波相比 ,具有保形、保对比度的特点 .另外 ,为了提高图象去噪方法的效率 ,提出了一种基于 Heap数据结构的快速算法 ,此算法的效率要明显地高于逐次取阈值的方法 .实验结果表明 ,单调集合滤波算子 ,在去除脉冲噪声和保持图象结构与对比度方面具有独特的性能。

关键词：计算机图象处理单调集合算子保对比度 eap数据结构图象去噪保形

一种特征矩阵的相似性度量方法及其在图像检索中的应用

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模式识别与人工智能 2006年第4期19卷 497-502页

作者：刘跃虎王飞刘晓东袁泽剑西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049

提出一种基于DP匹配的特征矩阵相似性度量方法。首先,在对象矩阵与样本矩阵的行向量之间采用一维DP匹配方法,产生一个相似行向量来替代对象矩阵。然后再用一维DP匹配计算相似行向量与样本矩阵的标准行向量之间的匹配距离。最后在匹配距... 详细信息

提出一种基于DP匹配的特征矩阵相似性度量方法。首先,在对象矩阵与样本矩阵的行向量之间采用一维DP匹配方法,产生一个相似行向量来替代对象矩阵。然后再用一维DP匹配计算相似行向量与样本矩阵的标准行向量之间的匹配距离。最后在匹配距离上定义两个特征矩阵的相似度。此方法本质上是将二维特征矩阵的匹配问题转化为两个一维向量的DP匹配,适用于解决二维对象的识别和检索问题。在图像检索系统平台中对本文给出的相似性度量方法进行验证,结果表明此方法是有效的。

关键词：特征矩阵动态规划匹配相似性度量图像检索