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基于特征分离和差异映射的阴影去除算法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：黄颖雷秀杰姜茂李豪房少杰钱鹰重庆邮电大学软件工程学院重庆邮电大学计算机科学与技术学院

阴影使得很多计算机视觉任务表现不佳，其与场景的复杂形成关系使其成为研究热点. 通过人工掩膜得到阴影区域、学习阴影特征并应用到阴影去除的方法，人工标注成本较高. 且通过学习从阴影图像到无阴影图像的直接映射会形成部分错误映... 详细信息

阴影使得很多计算机视觉任务表现不佳，其与场景的复杂形成关系使其成为研究热点. 通过人工掩膜得到阴影区域、学习阴影特征并应用到阴影去除的方法，人工标注成本较高. 且通过学习从阴影图像到无阴影图像的直接映射会形成部分错误映射，以及对本不应参与映射的非阴影区域产生干扰. 为此，提出了分离重建网络，其借鉴独立成分分析的思想将阴影特征与环境特征分离，并对分离后的特征进行差异性映射，从而实现阴影去除. 采用AISTD和SRD数据集进行大量实验，通过RMSE进行指标对比. 结果表明，所提算法在无掩膜的情况(SRNet)下与无掩膜方法，其阴影区域的平均误差降低了17.5%，对整体图像误差降低了2%; 使用掩膜的方法(mSRNet)与相应的掩膜方法相比有极好的可比性. 该算法能够实现更好的阴影去除效果.

关键词：阴影去除独立成分分析特征分离差异性映射

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时间感知的用户长短期兴趣特征分离推荐算法

计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1443-1450页

作者：吴迪杨利君马文莉河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038

针对传统推荐算法未充分考虑行为序列间的动态时间间隔、语义不规则以及用户长短期兴趣相互纠缠的问题,提出一种时间感知的用户长短期兴趣特征分离推荐算法。利用用户个性化时间聚合间隔感知和时间位置多头注意力捕获长期兴趣特征,采用... 详细信息

针对传统推荐算法未充分考虑行为序列间的动态时间间隔、语义不规则以及用户长短期兴趣相互纠缠的问题,提出一种时间感知的用户长短期兴趣特征分离推荐算法。利用用户个性化时间聚合间隔感知和时间位置多头注意力捕获长期兴趣特征,采用动态时间间隔感知和潜在意图注意力的Time-LSTM捕获短期兴趣特征,提出长短期兴趣特征分离获取方法,分别独立捕获两种时间尺度的用户兴趣,通过注意力机制自适应融合长短期兴趣特征,提高用户兴趣特征捕获准确率。实验结果表明,该算法在预测精度指标AUC和GAUC上较对比算法均有提升,消融实验也进一步验证了该算法的必要性。

关键词：个性化时间聚合间隔动态时间间隔长短期记忆网络注意力机制长短期兴趣特征分离推荐

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特征分离编码的景区短期客流量预测模型

计算机工程与设计 2023年第1期44卷 92-98页

作者：邹开欣佃松宜王茂宁四川大学电气工程学院四川成都610065 四川大学计算机学院四川成都610065

为增强景区科学管理、缓解交通压力、减少安全隐患、提升游客体验,提出基于特征分离编码和注意力机制的网络模型(feature separation encoding and attention mechanism network,FSEAMNet)预测景区短期客流量。该模型包含序列到序列(seq... 详细信息

为增强景区科学管理、缓解交通压力、减少安全隐患、提升游客体验,提出基于特征分离编码和注意力机制的网络模型(feature separation encoding and attention mechanism network,FSEAMNet)预测景区短期客流量。该模型包含序列到序列(sequence-to-sequence,Seq2Seq)结构,将不同分布规律的特征进行分离并独立编码,融合成最终的编码向量序列。在每个解码时刻,注意力机制将编码向量序列重新组合成一个上下文向量,解码器从上下文向量解码出未来的游客数量。通过真实的景区数据库数据构建训练集、测试集。实验结果表明,与其它模型相较,FSEANet的预测误差最多可下降82.80%,该模型在工程应用案例分析中对未来一周客流量预测的每日相对误差均在10%以下。所提模型能对实际景区未来短期客流量实现较准确的预测。

关键词：景区短期客流量预测特征分离独立编码序列到序列注意力机制

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基于特征分离的小样本苹果病害叶片检测

江苏农业科学 2023年第23期51卷 195-202页

作者：黄炜王娟娟殷学丽兰州信息科技学院信息工程学院甘肃兰州730300

准确检测出苹果叶片的病害有助于促进苹果保质、增产,提高果农的经济收益。针对现有苹果病害叶片检测模型精度不高的问题,提出一种基于特征分离的小样本苹果病害叶片检测算法。首先,利用VGG-16和Swin Transformer网络将苹果病害叶片映... 详细信息

准确检测出苹果叶片的病害有助于促进苹果保质、增产,提高果农的经济收益。针对现有苹果病害叶片检测模型精度不高的问题,提出一种基于特征分离的小样本苹果病害叶片检测算法。首先,利用VGG-16和Swin Transformer网络将苹果病害叶片映射到全局和局部特征空间,并设计了一种特征交叉融合网络来融合全局和局部特征;然后,提出一种复杂特征的细粒度特征分离方法,通过借助苹果病害叶片的文本标签和病害区域标签将融合的深度特征分离为叶片病害分类特征和叶片病害区域特征;最后,采用对比损失实现复杂特征的分离和模型端到端的优化。通过在Plant Village开源数据集上进行试验,结果表明,所提出方法可以实现96.35%的精准率、95.76%的召回率和96.02%的F1分数,相比当前经典的目标分类模型,所提出模型综合性能表现良好。此外,该模型的提出为苹果病害叶片的细粒度分类提供一种新的思路,并且可以为田间农作物病害检测系统提供技术支撑。

关键词：苹果病害病害叶片检测特征分离特征交叉融合全局和局部特征小样本

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多故障源混合信息的特征分离与精确辨识

噪声与振动控制 2022年第1期42卷 88-94页

作者：张建宇王国峰杨洋北京工业大学材料与制造学部北京市先进制造技术重点实验室北京100124 北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心北京100124 北京金风科创风电设备有限公司北京100176

多故障源的耦合问题,一直以来都是诊断领域面临的最大难题之一,能否实现多源信号解耦将直接影响故障诊断的准确性。在信源卷积混合的前提下,以多通道反卷积理论为基础,首先研究多故障源混合信息的特征分离方法。接着借助卷积混合后的仿... 详细信息

多故障源的耦合问题,一直以来都是诊断领域面临的最大难题之一,能否实现多源信号解耦将直接影响故障诊断的准确性。在信源卷积混合的前提下,以多通道反卷积理论为基础,首先研究多故障源混合信息的特征分离方法。接着借助卷积混合后的仿真信号,研究反卷积系统的关键参数——初始滤波器长度对分离效果的影响。进而提出一种自适应的多源信息分离方法。为了确定分离系统的输入通道数量,基于小波分析与奇异值分解完成信号的源数估计;再通过设定滤波器长度的迭代区间,计算出不同参数下分离系统输出信号的时域指标,并自动选取最佳长度使得分离结果最优。最后,经滚动轴承的复合故障实验和多故障并发的工程数据验证,表明该方法在设定的滤波器长度范围内,能够根据信号的差异性自动寻优最佳参数,并成功分离出原始信号中隐含的各个故障源信息,实现机械故障的精确辨识。

关键词：故障诊断卷积混合反卷积特征分离多源耦合

基于对比特征分离的情感感知音频驱动人脸动画合成方法

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基于对比特征分离的情感感知音频驱动人脸动画合成方法

作者：任新湖南大学

学位级别：硕士

音频驱动的人脸动画合成问题在游戏建模、虚拟现实,全息影像等方面具有十分重要的应用,具有很好的研究前景和研究价值。本文提出了一种方法来解决音频驱动的人脸动画合成问题,该方法旨在合成一段与给定的一段驱动语音相符的会说话的人... 详细信息

音频驱动的人脸动画合成问题在游戏建模、虚拟现实,全息影像等方面具有十分重要的应用,具有很好的研究前景和研究价值。本文提出了一种方法来解决音频驱动的人脸动画合成问题,该方法旨在合成一段与给定的一段驱动语音相符的会说话的人脸。由于谈话的语音中包含着杂糅的信息,如谈话的内容、谈话者的身份特点和谈话时谈话者所处的心情状态等,将音频特征映射为脸部动画是一项具有挑战性的工作。为了应对这一挑战,本文提出了一种基于对比特征分离的情感感知音频驱动人脸动画合成方法,该方法可以根据语音和参考图像合成逼真的人脸视频,并且可以有效地将音频中与内容相关的部分和与风格相关的部分相互进行分离。本文的主要工作和创新点如下:(1)本文设计了一种用于分离语音中内容和风格的模型。该模型包含内容和风格两个编码器,分别来编码语音中与内容相关的部分和与风格相关的部分,其中风格编码器内部又将谈话者本身的风格以及谈话者谈话时所处的心情进行分别的编码。(2)本文采用了一种对比学习策略分离出语音中的情感特征。通过加强具有相似情感的语音情感特征相似度,并减弱具有不同情感的语音情感特征相似度,从而实现对语音中的情感特征分离。(3)在公共数据集上进行了定量和定性的实验,对模型进行了验证和对比,证明了本文所提出的方案可以生成逼真的脸部并能有效分离语音中的情感部分。

关键词：音频驱动的脸部动画合成特征分离对比学习多模态神经网络

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基于注意力机制的特征分离人脸表情识别算法

基于注意力机制的特征分离人脸表情识别算法

作者：张明兴兰州大学

学位级别：硕士

在生活场景中,面部表情表现出绝大部分情感体现。通过对人脸表情的分析,可以最直接地获取人类情绪,从而判断其内心想法。同计算机视觉的其他领域相比,人类表情的面部呈现往往会受到受试者人脸特征的影响,在验证样本和训练样本的个性化... 详细信息

在生活场景中,面部表情表现出绝大部分情感体现。通过对人脸表情的分析,可以最直接地获取人类情绪,从而判断其内心想法。同计算机视觉的其他领域相比,人类表情的面部呈现往往会受到受试者人脸特征的影响,在验证样本和训练样本的个性化身份特征差异较大时,模型的识别精度会降低,从而使现有模型泛化性较差,难以在实际应用场景中推广。本文基于卷积神经网络特征提取方法,引进注意力机制用于特征分离,提出了一种分离框架,分离表情特征和身份特征,降低身份特征在表情识别中的影响。论文主要的工作和创新点如下:1、引进注意力机制,进一步加强卷积神经网络对人脸表情特征的提取能力。本文基于特征提取的研究思路,使用预训练的卷积神经网络模型作为特征提取器。通过注意力机制模块的处理,获得特征的通道注意力和空间注意力,基于通道和空间维度上精细化人脸表情特征,对目标范围内的人脸表情特征精准提取,提高了卷积神经网络模型在表情识别上的性能。2、提出一个基于表情和身份特征分离的算法框架。针对单纯的特征提取方法难以应对样本身份变化的问题,在精细化人脸表情特征的基础上,分离出表情特征和身份特征后,经由身份分类损失监督,得到身份的语义信息。再通过赋予表情相关特征较大的权重,降低身份特征相关权重,从而提高人脸表情识别算法在面对身份变化时的识别精度。基于特征分离思想改进的3个卷积神经网络算法之间的性能对比,将性能最好的Disentangle-Dense Net121算法在Oulu-CASIA和KDEF两个数据集上验证应用,并分别对比多个算法,论证了Disentangle-Dense Net121算法的优越性。设计了跨数据集的训练验证实验,利用在KDEF-Front数据集上训练得到的模型权重,验证在Ra FD-Front数据集上的识别精度。实验结果表明,在原始训练集的样本数量明显低于验证集的样本数量,且两个实验数据集样本之间的身份特征具有明显差异的情况下,Disentangle-Dense Net121算法依然具有令人满意的性能表现,大大降低了身份特征的变化对人脸表情识别的影响,提高了人脸表情识别模型面对身份特征变化时的鲁棒性。

关键词：人脸表情识别卷积神经网络注意力机制特征分离

基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法

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振动与冲击 2016年第7期35卷 76-81页

作者：陈安华莫志军蒋玲莉潘阳湖南科技大学饥械设备健康维护湖南省重点实验搴湖南湘潭411201

针对复合故障多种故障特征相互叠加彼此干扰,给全面准确诊断带来困难,提出了基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法。该方法首先应用EMD将复合故障信号分解为若干个IMF分量,由于不同单一故障的特征会在不同频段得以体现,提取... 详细信息

针对复合故障多种故障特征相互叠加彼此干扰,给全面准确诊断带来困难,提出了基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法。该方法首先应用EMD将复合故障信号分解为若干个IMF分量,由于不同单一故障的特征会在不同频段得以体现,提取每个IMF分量的特征量,建立故障数据网络模型;然后将每个IMF分量视为网络中的社团,根据复杂网络社团结构的特性,进行同类社团合并,合并所得每个社团与单一故障相对应,最后对合并的信号进行分析,实现复合故障特征分离。以转子不平衡和轴承内圈、轴承内圈和滚动体复合故障特征分离与诊断为例,验证了该方法的可行性。

关键词：复杂网络社团聚类复合故障特征分离故障诊断

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高光谱空间降采样独立成分特征分离

光学精密工程 2015年第11期23卷 3246-3258页

作者：朱院院高教波高泽东范喆严少奇西安应用光学研究所陕西西安710065

提出一种空间降采样独立成分特征分离方法,用于缩短独立成分分析(ICA)法在高光谱图像特征分离时的运算时间。该方法通过对高光谱图像的二维像素空间进行网格划分得到较小的窗口;基于光谱相似性测度法度量每个窗口中中心像素与周围像素... 详细信息

提出一种空间降采样独立成分特征分离方法,用于缩短独立成分分析(ICA)法在高光谱图像特征分离时的运算时间。该方法通过对高光谱图像的二维像素空间进行网格划分得到较小的窗口;基于光谱相似性测度法度量每个窗口中中心像素与周围像素的距离。然后舍弃这段距离小于阈值的周围像素,而将大于阈值的周围像素和中心像素作为样本量进行FastICA,获取投影矩阵变换原始数据,得到特征分离的ICA成分。对比了传统ICA与空间降采样(SDS)ICA(SDS_ICA)的性能,研究了降采样阈值参数、降采样窗口参数及初始投影矩阵对SDS_ICA特征分离性能及运行时间的影响。实验结果表明:应用SDS_ICA时,仅设置适中的阈值和不敏感的窗口大小参数,就能保持与传统ICA相近的特征分离性能,运行时间减少了30%以上。该方法适合应用于高光谱准实时特征提取、数据降维及目标探测等领域。

关键词：高光谱图像独立成分分析(ICA) 空间降采样(SDS) 空间降采样ICA(SDS_ICA) 特征分离运行时间