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Chronological Video Synopsis via Events Rearrangement Optimization

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Chinese Journal of Electronics 2018年第2期27卷 399-404页

作者： HE Yi HAN Jun sang nong QU Zhiguo GAO Changxin Huazhong University of Science and Technology Air Force Early Warning Academy

Video synopsis aims at retrieving interested events and reducing human labor on browsing long surveillance video. Traditional video synopsis methods based on energy function minimization is high computational and time consuming. Besides, the unchronological tubes shifting strategy may cause chaotic temporality and uncomfortable collisions. We propose a spatiotemporal events rearrangement optimization algorithm,which formulates the events rearrangement problem as iteration judgment on trajectory correlation and events compactability to generate the output synopsis video. An events subsection modification strategy has been presented to solve the spatial incompleteness of certain single event caused by imperfect object tracking. The experimental results have shown that the output synopsis video reserves the chronological order and avoids collisions of events.

关键词： Video synopsis Events rearrangement Events subsection modification

Semantic segmentation via pixel-to-center similarity calculation

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CAAI Transactions on Intelligence Technology 2024年第1期9卷 87-100页

作者： Dongyue Wu Zilin Guo Aoyan Li Changqian Yu nong sang Changxin Gao National Key Laboratory of Science and Technology on Multispectral Information Processing School of Artificial Intelligence and AutomationHuazhong University of Science and TechnologyWuhanChina Meituan Inc. BeijingChina

Since the fully convolutional network has achieved great success in semantic segmentation,lots of works have been proposed to extract discriminative pixel ***,the authors observe that existing methods still suffer from two typical challenges:(i)The intra-class feature variation between different scenes may be large,leading to the difficulty in maintaining the consistency between same-class pixels from different scenes;(ii)The inter-class feature distinction in the same scene could be small,resulting in the limited performance to distinguish different classes in each *** authors first rethink se-mantic segmentation from a perspective of similarity between pixels and class *** weight vector of the segmentation head represents its corresponding semantic class in the whole dataset,which can be regarded as the embedding of the class ***,the pixel-wise classification amounts to computing similarity in the final feature space between pixels and the class *** this novel view,the authors propose a Class Center Similarity(CCS)layer to address the above-mentioned challenges by generating adaptive class centers conditioned on each scenes and supervising the similarities between class *** CCS layer utilises the Adaptive Class Center Module to generate class centers conditioned on each scene,which adapt the large intra-class variation between different *** designed Class Distance Loss(CD Loss)is introduced to control both inter-class and intra-class distances based on the predicted center-to-center and pixel-to-center ***,the CCS layer outputs the processed pixel-to-center similarity as the segmentation *** experiments demonstrate that our model performs favourably against the state-of-the-art methods.

关键词： computer vision deep neural networks image segmentation scene understanding

Feature Selection Based on Adaptive Fuzzy Membership Functions

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自动化学报 2006年第4期32卷 496-503页

作者： XIE Yan-Tao sang nong ZHANG Tian-Xu Institute for Pattern Recognition and Artificial Intelligence Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074 Key Laboratory of Ministry of Education for Image Processing and Intelligent Control Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074

Neuro-fuzzy(NF)networks are adaptive fuzzy inference systems(FIS)and have been applied to feature selection by some ***,their rule number will grow exponentially as the data dimension *** the other hand,feature selection algorithms with artificial neural networks(ANN)usually require normalization of input data,which will probably change some characteristics of original data that are important for *** overcome the problems mentioned above,this paper combines the fuzzification layer of the neuro-fuzzy system with the multi-layer perceptron(MLP)to form a new artificial neural ***,fuzzification strategy and feature measurement based on membership space are proposed for feature selection. Finally,experiments with both natural and artificial data are carried out to compare with other methods,and the results approve the validity of the algorithm.

关键词： Membership function feature selection architecture pruning artificial neural networks

变化光照下树上柑橘目标检测与遮挡轮廓恢复技术

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农业机械学报 2014年第4期45卷 76-81,60页

作者：卢军桑农华中科技大学多谱信息处理技术国防科技重点实验室武汉430074 华中农业大学理学院武汉430070

遮挡是自然场景中普遍存在的问题,为在变化光照条件下正确检测出自然环境中的树上成熟水果目标,从而为全天候的机械采摘提供运动参数,研究了基于彩色信息和目标轮廓整合的树上遮挡柑橘检测方法。在对自然光照条件下的可见光彩色图像进... 详细信息

遮挡是自然场景中普遍存在的问题,为在变化光照条件下正确检测出自然环境中的树上成熟水果目标,从而为全天候的机械采摘提供运动参数,研究了基于彩色信息和目标轮廓整合的树上遮挡柑橘检测方法。在对自然光照条件下的可见光彩色图像进行颜色特征分析的基础上,建立了利用R-B色差图融合归一化RGB颜色空间的方法,对树上水果目标区域进行了初分割。然后提取R-B色差图的主边缘构造边缘片段集,根据边缘片段长度、弯曲程度以及凹凸性来选择有效边缘片段集,对每个有效边缘片段进行拟合,最后根据水果形状知识选择出有效拟合目标椭圆。根据对不同光照条件和遮挡程度的场景处理的结果表明,所提算法能有效恢复出树上存在遮挡的水果目标,最后遮挡轮廓恢复结果的相对误差为5.34%。

关键词：成熟柑橘变化光照检测遮挡轮廓恢复

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低信噪比实孔径雷达机场目标图像匹配算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2008年第1期36卷 38-40页

作者：桑农胡冰华中科技大学图像识别与人工智能研究所湖北武汉430074 华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室湖北武汉430074

提出了一种适用于低信噪比条件下的实孔径雷达机场目标图像匹配定位算法.通过对实孔径雷达图像中机场目标的检测识别,实现匹配定位.算法包括机场跑道检测及跑道端点定位两个阶段,分别采用了线特征滤波技术及目标背景的对比度信息.首先... 详细信息

提出了一种适用于低信噪比条件下的实孔径雷达机场目标图像匹配定位算法.通过对实孔径雷达图像中机场目标的检测识别,实现匹配定位.算法包括机场跑道检测及跑道端点定位两个阶段,分别采用了线特征滤波技术及目标背景的对比度信息.首先通过线特征滤波预处理和投影变换检测机场跑道所在的直线,然后利用机场在实孔径雷达图中的结构特征,根据机场及周围背景的对比度来定位跑道端点.实验结果表明:在成像条件较差的情况下,该算法仍能保证较高的匹配定位准确度.

关键词：实孔径雷达信噪比机场检测对比度

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基于序列对抗域适应的智能裁剪算法

模式识别与人工智能 2021年第8期34卷 677-688页

作者：王皓文桑农华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074

智能裁剪任务一直受到缺乏训练数据的困扰,目前还局限于公开数据集中.因为实际应用场景与训练场景之间存在域迁移,文中提出基于序列对抗域适应的智能裁剪算法.首先,通过实验证实裁剪数据集GAICD和CPC之间存在域迁移问题.然后,构造由美... 详细信息

智能裁剪任务一直受到缺乏训练数据的困扰,目前还局限于公开数据集中.因为实际应用场景与训练场景之间存在域迁移,文中提出基于序列对抗域适应的智能裁剪算法.首先,通过实验证实裁剪数据集GAICD和CPC之间存在域迁移问题.然后,构造由美学评分模块和对抗域适应模块组成的算法.美学评分模块用于预测图像的美学评分,并辅助提取面向裁剪任务的不变特征.对抗域适应模块实现基于对抗的域适应学习.不同裁剪数据集之间的域迁移实验及室内/室外场景之间的域迁移实验均验证文中算法的有效性.

关键词：图像智能裁剪域迁移域适应对抗学习不变特征

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结合背景抑制技术的FLIR图像分割

红外与毫米波学报 1999年第5期18卷 369-374页

作者：桑农张天序华中理工大学图像信息处理与智能控制国家教委开放实验室湖北武汉430074

针对前视红外（ＦＬＩＲ）图像的分割，提出采用去中值波滤器进行预处理抑制背景、增强目标，进而利用基于模型的ＦＬＩＲ图像分割（ＭＢＳ）算法完成图像分割，从相容性向量及初始概率计算两方面对ＭＢＳ算法进行了改进．对实际红外目... 详细信息

针对前视红外（ＦＬＩＲ）图像的分割，提出采用去中值波滤器进行预处理抑制背景、增强目标，进而利用基于模型的ＦＬＩＲ图像分割（ＭＢＳ）算法完成图像分割，从相容性向量及初始概率计算两方面对ＭＢＳ算法进行了改进．对实际红外目标图像分割结果证实该方法与ＭＢＳ算法相比，在低对比度、高噪声情况下能得到更为精确的分割结果。

关键词：图像分割梯度松驰前视红外图像背景抑制

整合局部特征和滤波器特征的空间金字塔匹配模型

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电子学报 2011年第9期39卷 2034-2038页

作者：高常鑫桑农华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国家级实验室湖北武汉430074

本文提出一种场景分类方法,通过整合局部特征和滤波器特征获得丰富的表征信息,并利用空间金字塔匹配模型提取空间上下文信息.该方法有如下四个特点:(1)通过转换将滤波器很好地嵌入空间金字塔匹配模型中;(2)在滤波器特征转换的过程中,采... 详细信息

本文提出一种场景分类方法,通过整合局部特征和滤波器特征获得丰富的表征信息,并利用空间金字塔匹配模型提取空间上下文信息.该方法有如下四个特点:(1)通过转换将滤波器很好地嵌入空间金字塔匹配模型中;(2)在滤波器特征转换的过程中,采用降采样和平均操作,在空间密度和空间范围两者之间取得了很好的折衷;(3)将滤波器特征和局部特征组合起来,获得了更强的描述能力;(4)捕获了像素域和调制域的互补信息.同时,在三个数据库上的实验证明了该方法的有效性.

关键词：基于上下文的表征空间金字塔匹配像素域调制域场景分类

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从故乡到异域:林贤治散文印象记

扬子江文学评论 2020年第1期 106-109页

作者：桑农安徽师范大学文学院

林贤治先生的写作,涉及多种文学体裁,包括诗歌、散文、传记、文学批评、思想随笔等等。各方面的成就,都十分突出。而近些年来,他的散文创作却受到特别的关注。十年前,获得首届“在场主义散文奖”,曾一度引起舆论的轰动;2019年,他的长篇... 详细信息

林贤治先生的写作,涉及多种文学体裁,包括诗歌、散文、传记、文学批评、思想随笔等等。各方面的成就,都十分突出。而近些年来,他的散文创作却受到特别的关注。十年前,获得首届“在场主义散文奖”,曾一度引起舆论的轰动;2019年,他的长篇散文《通往母亲的路》又获得“花城文学奖”。作为一位散文家,他的实绩和影响有目共睹。而从整个当代文坛来看,他的散文创作及其理论主张,又可谓旗帜鲜明,风标独具。

关键词：思想随笔林贤治文学批评文学体裁散文创作长篇散文印象记在场主义散文