检索结果-南通市图书馆

计算机教育 2024年第1期 51-55页

作者：江颖吴维刚郑伟诗吴岸聪肖侬中山大学计算机学院广东广州510006

针对面向复杂的人工智能应用场景的研究生创新能力培养问题,分析面临的挑战和困难,提出“计算·AI+X”的新培养模式,介绍人才培养方法,阐述培养模式创新点,最后说明人才培养成效。

关键词：计算机研究生人工智能创新能力计算思维培养模式

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

生物特征模板保护综述

仪器仪表学报 2016年第11期37卷 2407-2420页

作者：毋立芳马玉琨周鹏郑伟诗北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 河南科技学院信息工程学院新乡453000 中山大学数据科学与计算机学院广州510275

近年来频繁出现的网络安全事件使得网络安全上升到国家战略的高度,可靠的互联网身份认证是互联网应用的关键环节,基于生物特征的身份认证技术可以保证用户物理身份和数字身份的一致性而受到关注。为了保护生物特征模板的安全性和隐私性... 详细信息

近年来频繁出现的网络安全事件使得网络安全上升到国家战略的高度,可靠的互联网身份认证是互联网应用的关键环节,基于生物特征的身份认证技术可以保证用户物理身份和数字身份的一致性而受到关注。为了保护生物特征模板的安全性和隐私性,近年来提出了生物特征模板保护研究。首先分析了生物特征识别系统面临的安全问题,对生物特征模板保护技术在生物特征识别系统中的定位和具体概念进行了介绍。其次,基于国内外的研究工作,归纳了各类生物特征模板保护技术的特点、效果和应用范围,包括生物哈希、不可逆变换法、密钥绑定以及密钥生成等;阐述了每类方法的主要思想、代表性工作以及主要特点,并从隐私性、实用性、敏感性、安全性和认证性能方面对其中的典型方法进行了总结对比;进一步介绍了多生物特征融合的模板保护算法,主要包括多模态生物特征和单模态生物特征的不同特征融合的模板保护方法。最后,对生物特征模板保护存在的问题进行了分析,并对进一步的研究方向进行了展望。

关键词：生物特征生物哈希不可逆变换密钥绑定

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于惯常速率的多类目标轨迹预测

华中科技大学学报（自然科学版） 2017年第10期45卷 100-104页

作者：叶汉荣刘梦源郑伟诗刘宏北京大学深圳研究生院物联网智能感知技术实验室广东深圳518055 中山大学物理学院广东广州510275 中山大学数据科学与计算机学院广东广州510006

为了解决监控视频中对大量不同类型的运动目标进行运动轨迹预测的问题,系统地提出了对多类目标的轨迹预测流程;在社交力模型的基础上,探讨了一种新的以惯常速率为聚类对象的运动模式特质分类方法,并应用这种方法在Stanford Drone数据库... 详细信息

为了解决监控视频中对大量不同类型的运动目标进行运动轨迹预测的问题,系统地提出了对多类目标的轨迹预测流程;在社交力模型的基础上,探讨了一种新的以惯常速率为聚类对象的运动模式特质分类方法,并应用这种方法在Stanford Drone数据库上取得了领先的结果.该方法可以使目标轨迹预测的研究对象拓展到除行人以外的其他任何移动目标,如汽车、自行车等运动物体,并对它们的运动轨迹进行有效预测.该方法在实现高精度预测的基础上,极大地缩短了目标分类所用的时间,分类效率的提高达5个数量级.

关键词：多目标跟踪轨迹预测运动模式特质多类目标分类社交力模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于二次多项式模型的人脸光照归一化

电子学报 2010年第8期38卷 1791-1797页

作者：谢晓华赖剑煌郑伟诗中山大学数学与计算科学学院广东广州510275 广东省信息安全技术重点实验室广东广州510275 中山大学信息科学与技术学院广东广州510275 伦敦大学玛丽皇后学院计算机系

根据人脸光照变化非线性的特性,本文提出用二次多项式模型来描述非正面光照条件下的人脸图像与正面光照条件下的人脸图像在对应象素点灰度之间的关系,进而提出一种人脸光照归一化方法.本方法的一个重要特点是独立于先验的物理模型而通... 详细信息

根据人脸光照变化非线性的特性,本文提出用二次多项式模型来描述非正面光照条件下的人脸图像与正面光照条件下的人脸图像在对应象素点灰度之间的关系,进而提出一种人脸光照归一化方法.本方法的一个重要特点是独立于先验的物理模型而通过建立统计回归模型来学习不同光照图像之间的关系.此外,提出用基于PCA的方法对光照归一化后的人脸图像进行加权补偿,进一步改善图像的视觉效果.在Extended YaleB和CMU-PIE人脸库上的实验结果表明,新方法在改善人脸视觉效果同时能大大提高人脸识别准确率.

关键词：人脸识别光照归一化二次多项式模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

非对称行人重识别:跨摄像机持续行人追踪

中国科学：信息科学 2018年第5期48卷 545-563页

作者：郑伟诗吴岸聪中山大学数据科学与计算机学院广州510006 中山大学电子与信息工程学院广州510006

行人重识别是实现跨摄像机场景大范围追踪行人的关键技术,利用该技术可以把行人的碎片化多场景轨迹连接起来.本文首先回顾了行人重识别的发展,列举了目前行人重识别研究的主要难点和挑战.然后进一步介绍了作者所在研究团队针对行人重识... 详细信息

行人重识别是实现跨摄像机场景大范围追踪行人的关键技术,利用该技术可以把行人的碎片化多场景轨迹连接起来.本文首先回顾了行人重识别的发展,列举了目前行人重识别研究的主要难点和挑战.然后进一步介绍了作者所在研究团队针对行人重识别发展的非对称度量学习理论,及基于非对称度量理论和思想所开展的面向开放性行人重识别的非对称行人重识别建模.与现有用于行人重识别的度量学习算法相比,现有算法通常忽略了摄像机特征变化的特性,而非对称度量的优点是可以学习具备建模不同视域特点非一致性能力的特征变换.非对称建模除了应用在一般的行人重识别问题上,还可以应用在跨模态行人重识别、低分辨率行人重识别、基于属性与图像匹配的行人重识别、无监督行人重识别和不完整行人重识别等问题上.最后,本文讨论了行人重识别未来的发展.

关键词：视频监控行人重识别行人跨视域追踪度量学习非对称

面向跨模态行人重识别的单模态自监督信息挖掘

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国图象图形学报 2022年第10期27卷 2843-2859页

作者：吴岸聪林城梽郑伟诗中山大学计算机学院广州510006

目的在智能监控视频分析领域中,行人重识别是跨无交叠视域的摄像头匹配行人的基础问题。在可见光图像的单模态匹配问题上,现有方法在公开标准数据集上已取得优良的性能。然而,在跨正常光照与低照度场景进行行人重识别的时候,使用可见光... 详细信息

目的在智能监控视频分析领域中,行人重识别是跨无交叠视域的摄像头匹配行人的基础问题。在可见光图像的单模态匹配问题上,现有方法在公开标准数据集上已取得优良的性能。然而,在跨正常光照与低照度场景进行行人重识别的时候,使用可见光图像和红外图像进行跨模态匹配的效果仍不理想。研究的难点主要有两方面:1)在不同光谱范围成像的可见光图像与红外图像之间显著的视觉差异导致模态鸿沟难以消除;2)人工难以分辨跨模态图像的行人身份导致标注数据缺乏。针对以上两个问题,本文研究如何利用易于获得的有标注可见光图像辅助数据进行单模态自监督信息的挖掘,从而提供先验知识引导跨模态匹配模型的学习。方法提出一种随机单通道掩膜的数据增强方法,对输入可见光图像的3个通道使用掩膜随机保留单通道的信息,使模型关注提取对光谱范围不敏感的特征。提出一种基于三通道与单通道双模型互学习的预训练与微调方法,利用三通道数据与单通道数据之间的关系挖掘与迁移鲁棒的跨光谱自监督信息,提高跨模态匹配模型的匹配能力。结果跨模态行人重识别的实验在“可见光—红外”多模态行人数据集SYSU-MM01(Sun Yat-Sen University Multiple Modality 01)、RGBNT201(RGB,near infrared,thermal infrared,201)和RegDB上进行。实验结果表明,本文方法在这3个数据集上都达到领先水平。与对比方法中的最优结果相比,在RGBNT201数据集上的平均精度均值mAP(mean average precision)有最高接近5%的提升。结论提出的单模态跨光谱自监督信息挖掘方法,利用单模态可见光图像辅助数据挖掘对光谱范围变化不敏感的自监督信息,引导单模态预训练与多模态有监督微调,提高跨模态行人重识别的性能。

关键词：行人重识别跨模态检索红外图像自监督学习互学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

RGB-D行为识别研究进展及展望

自动化学报 2019年第5期45卷 829-840页

作者：胡建芳王熊辉郑伟诗赖剑煌中山大学数据科学与计算机学院广州510006 广东省信息安全技术重点实验室广州510006 机器智能与先进计算教育部重点实验室广州510006 中山大学电子信息与工程学院广州510006

行为识别是计算机视觉领域很重要的一个研究问题,其在安全监控、机器人设计、无人驾驶和智能家庭设计等方面都有着非常重要的应用.基于传统RGB视频的行为识别方法由于容易受背景、光照等行为无关因素的影响,导致识别精度不高.廉价RGB-D... 详细信息

行为识别是计算机视觉领域很重要的一个研究问题,其在安全监控、机器人设计、无人驾驶和智能家庭设计等方面都有着非常重要的应用.基于传统RGB视频的行为识别方法由于容易受背景、光照等行为无关因素的影响,导致识别精度不高.廉价RGB-D摄像头出现之后,人们开始从一个新的途径解决行为识别问题.基于RGB-D摄像头的行为识别通过聚合RGB、深度和骨架三种模态的行为数据,可以融合不同模态的行为信息,从而可以克服传统RGB视频行为识别的缺陷,也因此成为近几年的一个研究热点.本文系统地综述了RGB-D行为识别领域的研究进展和展望.首先,对近年来RGB-D行为识别领域中常用的公共数据集进行简要的介绍;同时也系统地介绍了多模态RGB-D行为识别研究领域的典型模型和最新进展,其中包括卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)和循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)等深度学习技术在RGB-D行为识别的应用;最后,在三个公共RGB-D行为数据库上对现有方法的优缺点进行了比较和分析,并对未来的相关研究进行了展望.

关键词： RGB-D 行为识别骨架点深度学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于高低频分量融合的人脸识别方法

中山大学学报（自然科学版） 2013年第4期52卷 1-6页

作者：张智斌赖剑煌谢晓华郑伟诗中山大学数学与计算科学学院广东广州510275 华南理工大学数学系广东广州510641 中山大学信息科学与技术学院广东广州510275 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

图像分解方法可以将人脸图像分解为低频成分和高频成分,其中低频成分描述的是人脸图像光照成分,高频成分描述人脸图像细节成分。高频成分可作为光照不变特征进行人脸识别,但是由于受光照的影响,人脸图像分解后,位于人脸光照阴影区域的... 详细信息

图像分解方法可以将人脸图像分解为低频成分和高频成分,其中低频成分描述的是人脸图像光照成分,高频成分描述人脸图像细节成分。高频成分可作为光照不变特征进行人脸识别,但是由于受光照的影响,人脸图像分解后,位于人脸光照阴影区域的高频成分会被损坏。提出的人脸光照恢复方法分为3步:①基于PCA方法,利用局部的人脸光照明亮区域的高频信息重建人脸光照非均匀区域的高频成分;②利用局部光照明亮区域的光照成分重建全局的人脸图像正面均匀光照成分;③将重建后的低频人脸光照成分和高频人脸细节成分融合,得到人脸在正面均匀光照下的人脸图像,去除人脸阴影区域的影响,实现人脸光照恢复。该方法在YaleB数据库上做实验,获得的人脸光照恢复图像有良好的视觉效果和识别结果。

关键词：高频成分低频成分融合光照恢复

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向智慧监控的视觉感知与理解专题序言

西安电子科技大学学报 2021年第5期48卷 1-7页

作者：高新波王楠楠梁荣华郑伟诗徐迈卢策吾宋一哲韩军功重庆邮电大学计算机科学与技术学院西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室浙江工业大学计算机科学与技术学院中山大学数据科学与计算机学院北京航空航天大学电子信息工程学院上海交通大学计算机科学与工程系萨里大学SketchX Lab 亚伯大学

基于人工智能推动平安城市建设已经成为公共安全的着力点和落脚点。2017年国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,对人工智能在公共安全领域的深度应用高度重视。2019年国务院发布《国务院办公厅关于印发国务院2019年立法工作计划的... 详细信息

基于人工智能推动平安城市建设已经成为公共安全的着力点和落脚点。2017年国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,对人工智能在公共安全领域的深度应用高度重视。2019年国务院发布《国务院办公厅关于印发国务院2019年立法工作计划的通知》,其中包含由公安部起草的《公共安全视频图像信息系统管理条例》。因此,基于智能信息处理算法的智慧监控已经成为当前及未来国际高新技术竞争的焦点。

关键词：智慧监控视觉感知理解

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

视频动作质量评估

中国传媒大学学报（自然科学版） 2021年第5期28卷 29-35页

作者：曾令安郑伟诗中山大学广州510275

视频动作质量评估旨在通过计算机对视频中人体行为进行分数评估,其可以作为监测和评估人体行为质量的自动化技术,因而在实验操作规范监测、康复医疗和体育训练等领域有着重要的应用价值。本文介绍了视频动作质量评估任务的研究挑战,而... 详细信息

视频动作质量评估旨在通过计算机对视频中人体行为进行分数评估,其可以作为监测和评估人体行为质量的自动化技术,因而在实验操作规范监测、康复医疗和体育训练等领域有着重要的应用价值。本文介绍了视频动作质量评估任务的研究挑战,而后梳理了相关的研究工作,介绍了传统方法的和深度学习方法,并详细分析了这两类方法的优缺点,最后介绍了其在现实生活中的应用价值。

关键词：视频动作质量评估视频理解