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基于球面正则化的支持向量描述视觉异常检测

仪器仪表学报 2024年第3期45卷 315-325页

作者：邓诗卓滕达李晓红陈佳祺陈东岳东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学佛山研究生创新学院佛山528311

异常检测作为视觉领域中一项独特而关键的任务,在医疗、安保等领域具有广泛的前景。异常检测目前受限于大规模异常数据标注,因此现有方法集中在单类分类和弱监督学习,深度支持向量描述(Deep SVDD)是实现单类分类的常见方法。然而,传统De... 详细信息

异常检测作为视觉领域中一项独特而关键的任务,在医疗、安保等领域具有广泛的前景。异常检测目前受限于大规模异常数据标注,因此现有方法集中在单类分类和弱监督学习,深度支持向量描述(Deep SVDD)是实现单类分类的常见方法。然而,传统Deep SVDD在开展异常检测时往往面临球体崩塌。针对这一问题,提出了基于球面正则化的SVDD异常检测算法,通过引入软间隔损失与支持向量的思想,优化模型学习流程。进一步地,面向可标注样本,提出了基于SVDD的弱监督异常检测方法。在公开数据集MNIST和CIFAR-10上进行消融和对比实验,实验证明,相比于有监督算法,在MNIST数据集上,SR-WSVDD的性能提高了3.7%,而在CIFAR-10数据集上则提高了16.7%。此外,与其他弱监督算法相比,SR-WSVDD在CIFAR-10数据集上提升了1.8%。所提出的SR-SVDD异常检测算法,弥补Deep SVDD容易发生球体崩塌的缺陷,使模型异常检测结果更加准确。

关键词：计算机视觉单类分类弱监督学习异常检测自编码器支持向量

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基于多任务学习的视频异常检测方法

仪器仪表学报 2023年第8期44卷 21-29页

作者：常兴亚武云鹤陈东岳邓诗卓东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学佛山研究生创新学院佛山528311

针对异常事件位于图像前景的某个局部区域,且背景区域对于异常检测存在干扰的问题,提出了一种多任务异常检测双流模型,模型架构包含未来帧预测网络和光流重构网络。首先利用前景检测算法获取自然图像和光流图像的目标区域,再将选取的区... 详细信息

针对异常事件位于图像前景的某个局部区域,且背景区域对于异常检测存在干扰的问题,提出了一种多任务异常检测双流模型,模型架构包含未来帧预测网络和光流重构网络。首先利用前景检测算法获取自然图像和光流图像的目标区域,再将选取的区域送入到编码-解码网络完成未来帧预测和运动重构,对运动特征和表观特征进行提取,最后,使用深度概率网络给出的概率值作为判断异常的决策,并与重构损失及预测损失相结合来判断视频的异常性。本文针对大型场景的3个视频监控数据集(UCSD行人数据集、Avenue、Shanghai Tech)对本文提出的模型进行了异常性评估,所提出的方法在3个数据集上的AUC值分别为97.4%,86.4%,73.4%。与现有工作相比,本文的模型架构简洁且易于训练,异常检测结果更加准确。

关键词：异常检测未来帧预测运动重构深度概率估计多任务学习

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双尺度顺序填充的深度图像修复

中国图象图形学报 2022年第8期27卷 2344-2355页

作者：陈东岳朱晓明马腾宋园园贾同东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

目的深度图像作为一种重要的视觉感知数据,其质量对于3维视觉系统至关重要。由于传统方法获取的深度图像大多有使用场景的限制,容易受到噪声和环境影响,导致深度图像缺失部分深度信息,使得修复深度图像仍然是一个值得研究并有待解决的... 详细信息

目的深度图像作为一种重要的视觉感知数据,其质量对于3维视觉系统至关重要。由于传统方法获取的深度图像大多有使用场景的限制,容易受到噪声和环境影响,导致深度图像缺失部分深度信息,使得修复深度图像仍然是一个值得研究并有待解决的问题。对此,本文提出一种用于深度图像修复的双尺度顺序填充框架。方法首先,提出基于条件熵快速逼近的填充优先级估计算法。其次,采用最大似然估计实现缺失深度值的最优预测。最后,在像素和超像素两个尺度上对修复结果进行整合,准确实现了深度图像孔洞填充。结果本文方法在主流数据集MB(Middlebury)上与7种方法进行比较,平均峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和平均结构相似性指数(structural similarity index, SSIM)分别为47.955 dB和0.998 2;在手工填充的数据集MB+中,本文方法的PSNR平均值为34.697 dB,SSIM平均值为0.978 5,对比其他算法,本文深度修复效果有较大优势。在时间效率对比实验中,本文方法也表现优异,具有较高的效率。在消融实验部分,对本文提出的填充优先级估计、深度值预测和双尺度改进分别进行评估,验证了本文创新点的有效性。结论实验结果表明,本文方法在鲁棒性、精确度和效率方面相较于现有方法具有比较明显的优势。

关键词：深度图像修复顺序填充条件熵快速逼近深度最优预测超像素

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基于特征显著性的均值漂移鲁棒目标跟踪

上海交通大学学报 2013年第11期47卷 1807-1812页

作者：陈东岳陈宗文东北大学信息科学与工程学院

在均值漂移算法框架下,提出基于目标显著性的特征融合与在线模板更新策略,实现复杂动态环境下的鲁棒跟踪.通过目标区域与背景区域的特征对比定义了特征显著性测度.提出了基于特征显著性的色彩空间选择以及基于Gabor小波稀疏编码的纹理... 详细信息

在均值漂移算法框架下,提出基于目标显著性的特征融合与在线模板更新策略,实现复杂动态环境下的鲁棒跟踪.通过目标区域与背景区域的特征对比定义了特征显著性测度.提出了基于特征显著性的色彩空间选择以及基于Gabor小波稀疏编码的纹理特征提取算法.通过特征显著性加权实现参考直方图模板的初始化,并在此基础上针对遮挡现象与目标自身形变的区别设计了在线模板更新策略.实验结果表明,本文方法与其他跟踪算法相比具有较强的鲁棒性和较高的准确性.

关键词：目标跟踪均值漂移特征显著性 Gabor小波稀疏编码

三维激光点云数据在自然资源生态系统领域的提取应用分析

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中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2023年第12期 122-125页

作者：陈东岳广东新禾道信息科技有限公司广东广州510000

三维激光点云数据是通过激光扫描仪扫描地面、植被、建筑物等目标物体而获取的大量点云数据,具有高精度、高分辨率的特点。它可以为地形分析、地貌测量、森林资源管理、生物多样性监测、水资源管理以及自然灾害监测和评估等方面提供精... 详细信息

三维激光点云数据是通过激光扫描仪扫描地面、植被、建筑物等目标物体而获取的大量点云数据,具有高精度、高分辨率的特点。它可以为地形分析、地貌测量、森林资源管理、生物多样性监测、水资源管理以及自然灾害监测和评估等方面提供精确的数据支持和科学决策依据。本文将重点分析基于三维激光点云数据在自然资源生态系统领域的应用,并探讨其在资源管理、生态保护和环境监测等方面的作用和潜力。通过深入理解和应用这一技术,可以更好地保护和管理我们的自然资源,实现可持续发展的目标。

关键词：三维激光点云数据自然资源生态系统提取应用地形分析

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基于无人机实景三维建模技术的智能测绘分析

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2023年第9期 103-106页

作者：陈东岳广东新禾道信息科技有限公司广东广州510000

我国城市化进程不断加快,以往采用的手工测绘方法已很难满足现代城市建设用地的测绘需求,而随着信息科技的发展,建筑行业在测绘方面有了更高的要求,智能测绘也应用到实际工作中。无人机实景三维建模主要采用了倾斜摄影技术,通过生成精... 详细信息

我国城市化进程不断加快,以往采用的手工测绘方法已很难满足现代城市建设用地的测绘需求,而随着信息科技的发展,建筑行业在测绘方面有了更高的要求,智能测绘也应用到实际工作中。无人机实景三维建模主要采用了倾斜摄影技术,通过生成精确性高、真实的实景三维模型,不但有利于城市建设用地的规划,还能提高城市用地的利用率。所以本文基于无人机倾斜摄影测量与实景三维建模技术进行了分析,借助实例与园区规划探讨了技术效果。

关键词：无人机实景三维建模倾斜摄影技术智能测绘土地规划

基于视觉显著性与霍夫森林的腰椎间盘定位与分割

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计算机辅助设计与图形学学报 2013年第9期25卷 1368-1374页

作者：陈东岳周婷赵丹东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 东软飞利浦医疗设备系统有限责任公司沈阳110000

为了对腰椎疾病的计算机辅助诊断提供腰椎间盘的具体位置和形状信息,提出一种基于CT图像的腰椎间盘定位与分割算法.首先针对腰椎CT图像中骨骼干扰较多、背景纹理复杂的特点,使用小波分解获得局部特征,并引入独立元分析方法将高维特征空... 详细信息

为了对腰椎疾病的计算机辅助诊断提供腰椎间盘的具体位置和形状信息,提出一种基于CT图像的腰椎间盘定位与分割算法.首先针对腰椎CT图像中骨骼干扰较多、背景纹理复杂的特点,使用小波分解获得局部特征,并引入独立元分析方法将高维特征空间分解为相互独立的多个一维特征空间,提出基于视觉显著性检测的腰椎间盘区域预选取算法,实现了小波特征的概率密度估计,并生成了腰椎间盘显著性分布图;然后提出基于显著性分布与方向信息测度相融合的局部样本随机提取算法,同时设计了面向稀疏特征的弱分类器来提高随机森林的分类准确性,从而实现腰椎间盘区域的精确定位与分割.实验结果证明,该算法能够有效地提高腰椎间盘检测的准确率与计算速度.

关键词：腰椎间盘检测霍夫森林显著性检测方向信息测度图像分割

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基于水平集运动目标检测与跟踪方法

东北大学学报（自然科学版） 2011年第11期32卷 1534-1537页

作者：徐杨吴成东陈东岳赵骥东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 辽宁科技大学软件学院辽宁鞍山114051

针对目前常采用的运动分析检测方法存在的缺点,提出了基于水平集理论的测地线活动轮廓模型与背景差分相结合的运动目标检测方法.该方法使水平集函数免重新初始化,大大减少了曲线演化迭代的次数和运行时间,得到准确的运动目标轮廓.通过... 详细信息

针对目前常采用的运动分析检测方法存在的缺点,提出了基于水平集理论的测地线活动轮廓模型与背景差分相结合的运动目标检测方法.该方法使水平集函数免重新初始化,大大减少了曲线演化迭代的次数和运行时间,得到准确的运动目标轮廓.通过与粒子滤波和mean shift跟踪方法的比较,最终采用效率最高、最优的Kalman滤波预测物体的运动轨迹.实验结果表明,该方法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.

关键词：运动检测目标跟踪水平集 Kalman滤波测地线活动轮廓

信息化背景下基于基层视角的高校教学管理工作研究与思考

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文教资料 2023年第14期 195-198页

作者：郑泽萍陈东岳东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110167

长期以来,高校教学管理工作者承担着维护高校日常教学平稳运行的保障工作,是高校整体教学工作的“枝干”,为一线教师的具体教学行为提供广泛支撑。本文主要围绕信息化建设的大背景,从基层视角分析高校教学管理工作的现状,并对实现教学... 详细信息

长期以来,高校教学管理工作者承担着维护高校日常教学平稳运行的保障工作,是高校整体教学工作的“枝干”,为一线教师的具体教学行为提供广泛支撑。本文主要围绕信息化建设的大背景,从基层视角分析高校教学管理工作的现状,并对实现教学管理工作可持续发展的路径进行探析,以期对高校教学管理的信息化建设及基层管理水平的提升提供可行性建议。

关键词：教学管理高校教学管理信息化