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基于随机遮挡辅助深度表征学习的车辆再辨识

控制理论与应用 2018年第12期35卷 1725-1730页

作者：侯进辉曾焕强蔡磊朱建清陈婧华侨大学信息科学与工程学院福建厦门361021 华侨大学工学院福建泉州362021

在车辆再辨识中,如何通过车辆外观学习到具有强区分度和鲁棒性的表示特征是至关重要的.为此,本文提出一种基于随机遮挡辅助深度表征学习的车辆再辨识算法以提高车辆再辨识的准确率.首先,本文所提算法通过引进随机遮挡对原始训练图片在... 详细信息

在车辆再辨识中,如何通过车辆外观学习到具有强区分度和鲁棒性的表示特征是至关重要的.为此,本文提出一种基于随机遮挡辅助深度表征学习的车辆再辨识算法以提高车辆再辨识的准确率.首先,本文所提算法通过引进随机遮挡对原始训练图片在局部区域进行随机遮挡,一定程度上模拟了现实中的一些遮挡情况,不仅增加了训练样本的数量,而且新增遮挡样本对于网络模型来说属于困难样本,能够防止网络模型过拟合,使得网络模型具有更强的鲁棒性;其次,本文所提算法通过构建孪生网络对原始图片和随机遮挡图片进行分类和验证联合优化学习.实验结果表明,在VeRi和VehicleID这两个数据库上,所提算法优于现有多种车辆再辨识方法.

关键词：车辆再辨识随机遮挡孪生网络深度学习

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基于新型三元卷积神经网络的行人再辨识算法

电子与信息学报 2018年第4期40卷 1012-1016页

作者：朱建清曾焕强杜永兆雷震郑力新蔡灿辉华侨大学工学院泉州362021 华侨大学信息科学与工程学院厦门361021 中国科学院自动化研究所北京100190

基于三元卷积神经网络的行人再辨识算法多数采用欧式距离度量行人之间的相似度,并配合铰链(hinge)损失函数进行卷积神经网络的训练。然而,这种作法存在两个不足:欧式距离作为行人相似度,鉴别力不够强;铰链损失函数的间隔(Margin)参数设... 详细信息

基于三元卷积神经网络的行人再辨识算法多数采用欧式距离度量行人之间的相似度,并配合铰链(hinge)损失函数进行卷积神经网络的训练。然而,这种作法存在两个不足:欧式距离作为行人相似度,鉴别力不够强;铰链损失函数的间隔(Margin)参数设定依赖于人工预先设定且在训练过程中无法自适应调整。为此,针对上述两个不足进行改进,该文提出一种基于新型三元卷积神经网络的行人再辨识算法,以提高行人再辨识的准确率。首先,提出一种归一化混合度量函数取代传统的度量方法进行行人相似度计算,提高了行人相似度度量的鉴别力;其次,提出采用Log-logistic函数代替铰链函数,无需人工设定间隔参数,改进了特征与度量函数的联合优化效果。实验结果表明,所提出的算法在Auto Detected CUHK03和VIPe R两个数据库上的准确率均获得显著的提升,验证了所提出算法的优越性。

关键词：行人再辨识深度学习三元卷积神经网络

采用灰度共生矩阵进行深度预判的3D-HEVC深度图帧内快速编码算法

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信号处理 2017年第3期33卷 444-451页

作者：廖洁陈婧曾焕强蔡灿辉华侨大学信息科学与工程学院厦门市移动多媒体通信重点实验室厦门361021

针对3D视频的3D-HEVC编码标准以多视点纹理视频和深度视频格式进行编码,其深度图编码仍延续纹理视频编码的模式和编码尺寸遍历选择,使得3D-HEVC的编码复杂度居高不下。为进一步减少3D-HEVC编码复杂度,本文针对深度图帧内预测编码,采用... 详细信息

针对3D视频的3D-HEVC编码标准以多视点纹理视频和深度视频格式进行编码,其深度图编码仍延续纹理视频编码的模式和编码尺寸遍历选择,使得3D-HEVC的编码复杂度居高不下。为进一步减少3D-HEVC编码复杂度,本文针对深度图帧内预测编码,采用灰度共生矩阵对深度图中的CTU进行计算,统计并分析其矩阵中非零值个数与CTU分割深度的关系,根据非零值个数分布规律,设定阈值,使得帧内编码时可以预判编码模块的分割深度,从而选择性跳过部分不同深度CU的帧内预测过程。经过HTM-16.0测试平台的检验,本算法在全帧内编码模式下,测试序列合成视点比特率仅增加0.08%的同时,平均节省了16.8%的编码时间,与其他同类较新算法在HTM-16.0平台上的性能比较也有一定的优势。

关键词： 3D-HEVC 深度图帧内编码灰度共生矩阵

纹理类型预判和SDC优化的3D-HEVC深度图帧内算法

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计算机科学与探索 2018年第6期12卷 994-1003页

作者：粘春湄陈婧曾焕强华侨大学信息科学与工程学院福建厦门361021

为了降低3D-HEVC中深度图编码的计算复杂度,提出了结合纹理类型预判的深度图帧内快速编码算法SOG-SDC。针对深度图中穷尽模式搜索开销大,采用DMMs(depth modeling modes)模式几率小,以及分段直流残差编码模式(segment-wise DC coding,S... 详细信息

为了降低3D-HEVC中深度图编码的计算复杂度,提出了结合纹理类型预判的深度图帧内快速编码算法SOG-SDC。针对深度图中穷尽模式搜索开销大,采用DMMs(depth modeling modes)模式几率小,以及分段直流残差编码模式(segment-wise DC coding,SDC)判断复杂的问题,通过计算当前预测单元(prediction unit,PU)的梯度和(sum-of-gradient,SOG)来预判编码单元(coding unit,CU)的类型(平坦/非平坦),并根据CU类型进行两方面的优化:一方面,选择性地跳过DMMs模式的检查,并提前终止CU的分割;另一方面,只对全率失真列表中平坦预测模式进行SDC编码,跳过其他候选模式的SDC编码。实验结果表明,在合成视点主观质量基本不变的情况下,该算法相较于HTM16.0在比特率仅增加0.14%的情况下减少了26.03%的编码时间,有效地降低了3D-HEVC视频编码的计算复杂度。

关键词： 3D-HEVC 帧内预测深度图深度编码模式分段直流编码

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采用边缘信息的屏幕图像质量评价

信号处理 2017年第4期33卷 540-545页

作者：符颖曾焕强倪张凯陈婧蔡灿辉华侨大学信息科学与工程学院厦门市移动多媒体通信重点实验室厦门361021

考虑到人类视觉系统(HVS)对边缘信息比较敏感且屏幕图像中包含大量边缘信息,本文提出采用边缘信息的屏幕图像质量评价方法。该方法首先从空域和频域分别提取参考和失真屏幕图像的边缘信息进而得到边缘信息相似度图,接着基于边缘信息提... 详细信息

考虑到人类视觉系统(HVS)对边缘信息比较敏感且屏幕图像中包含大量边缘信息,本文提出采用边缘信息的屏幕图像质量评价方法。该方法首先从空域和频域分别提取参考和失真屏幕图像的边缘信息进而得到边缘信息相似度图,接着基于边缘信息提取屏幕图像中人眼感兴趣区域,最后利用感兴趣区域加权对所得边缘相似度图进行融合计算以获取最终评价分数值。实验结果表明所提算法具有较高的图像质量评价主客观一致性,其性能优于多个最新图像质量评价方法。

关键词：屏幕图像(SCI) 人类视觉系统(HVS) 图像质量评价(IQA)

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针对对比度变化的图像质量评价方法

信号处理 2017年第3期33卷 319-323页

作者：邢露曾焕强倪张凯陈婧蔡灿辉华侨大学信息科学与工程学院厦门市移动多媒体通信重点实验室厦门361021

由于对比度变化容易引入图像亮度和色彩等失真,本文提出了一种面向对比度变化的图像质量评价方法CCIQA。所提方法先将图像进行亮度和色度分离,再分别根据亮度强度变化和明暗对比度变化提取亮度失真因子和根据色度相似性提取色度失真因子... 详细信息

由于对比度变化容易引入图像亮度和色彩等失真,本文提出了一种面向对比度变化的图像质量评价方法CCIQA。所提方法先将图像进行亮度和色度分离,再分别根据亮度强度变化和明暗对比度变化提取亮度失真因子和根据色度相似性提取色度失真因子,接着依照基于亮度强度的权重图进行融合并计算得到最终图像质量评价分数。所提CCIQA方法在4个常用的数据库,TID2008,TID2013,CID2013和CCID2014进行广泛测试。实验结果表明所提CCIQA算法符合人眼视觉对对比度变化的主观感知,且算法性能优于多个最新图像质量评价方法。

关键词：对比度变化图像质量评价人类视觉系统

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基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价

信号处理 2019年第3期35卷 419-425页

作者：程姗曾焕强陈婧田钰蔡灿辉华侨大学信息科学与工程学院厦门市移动多媒体通信重点实验室福建厦门361021

考虑到人类视觉系统对图像边缘和局部纹理信息较为敏感,本文提出一种基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价方法。所提方法通过梯度方向直方图和局部二值模式分别提取屏幕图像的边缘和局部纹理信息,接着通过特征融合过程得到一个更加能... 详细信息

考虑到人类视觉系统对图像边缘和局部纹理信息较为敏感,本文提出一种基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价方法。所提方法通过梯度方向直方图和局部二值模式分别提取屏幕图像的边缘和局部纹理信息,接着通过特征融合过程得到一个更加能够描述屏幕失真的融合特征,最后采用支持向量回归训练得到屏幕图像融合特征向量与主观质量分数的质量评价映射模型。实验结果显示,与现有的图像质量评价方法相比,本文所提算法能够更好地反映出人类视觉系统对屏幕图像的主观感知度。

关键词：屏幕图像图像质量评价边缘信息局部纹理特征融合

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基于多细节卷积神经网络的单幅图像去雨方法

信号处理 2019年第3期35卷 460-465页

作者：林向伟曾焕强侯进辉朱建清蔡灿辉华侨大学信息科学与工程学院厦门市移动多媒体通信重点实验室福建厦门361021

本文提出一种基于多细节卷积神经网络的单幅图像去雨方法。考虑到雨条信息大都存在于有雨图像的高频部分,所提方法将有雨图像通过引导滤波进行多次分解得到平滑图像和不同频率分布的多细节图像,提出多细节卷积神经网络学习有雨图像和无... 详细信息

本文提出一种基于多细节卷积神经网络的单幅图像去雨方法。考虑到雨条信息大都存在于有雨图像的高频部分,所提方法将有雨图像通过引导滤波进行多次分解得到平滑图像和不同频率分布的多细节图像,提出多细节卷积神经网络学习有雨图像和无雨图像之间的映射关系,从而获得无雨图像。考虑到实际收集相同场景下的有雨图像和无雨图像难度较大,本文采用无雨图像和人工合成的有雨图像作为训练数据,而测试部分则采用合成的雨图和真实的雨图。实验结果表明,本文所提方法能够有效去除图像中的雨条信息。

关键词：图像去雨卷积神经网络多细节

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采用改进图形变换的3D点云压缩

信号处理 2019年第1期35卷 32-38页

作者：谷帅曾焕强陈婧朱建清蔡灿辉华侨大学信息科学与工程学院厦门市移动多媒体通信重点实验室福建厦门361021

本文提出一种采用改进图形变换的3D点云压缩算法。所提算法首先通过改进图形变换将每个块中的所有子图连接为一个图,从源头减少直流系数个数。同时用每个块所有点的均值作为直流系数以降低直流量幅值,并对去平均的颜色值进行图形变换。... 详细信息

本文提出一种采用改进图形变换的3D点云压缩算法。所提算法首先通过改进图形变换将每个块中的所有子图连接为一个图,从源头减少直流系数个数。同时用每个块所有点的均值作为直流系数以降低直流量幅值,并对去平均的颜色值进行图形变换。考虑到量化后的交流系数的零系数占比比较大,本文采用了Run-Level的编码方法对非零的交流系数进行编码。对于直流系数,本文设计了一种预测编码方法对其进行有效编码。最后,编码完的交流系数和预测残差均采用霍夫曼编码器进行熵编码。实验结果表明所提算法相比多个现有3D点云压缩算法具有更高的压缩效率。

关键词： 3D点云图形变换 Run-Level编码霍夫曼编码