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现代电子技术 2024年第7期47卷 49-53页

作者：吕向东彭超亮陈治国孙鹏飞赵晓楠徐旸山东港口青岛港集团有限公司山东青岛266001 中车长江运输设备集团有限公司湖北武汉430065

针对SSD算法检测遥感图像目标时存在容易漏检且检测精度低的问题,提出基于残差SSD网络的遥感图像目标检测算法。该算法在SSD网络结构的基础上,将基准网络模型VGG替换为残差网络模型ResNet-50,通过增加网络深度,充分提取遥感图像小目标... 详细信息

针对SSD算法检测遥感图像目标时存在容易漏检且检测精度低的问题,提出基于残差SSD网络的遥感图像目标检测算法。该算法在SSD网络结构的基础上,将基准网络模型VGG替换为残差网络模型ResNet-50,通过增加网络深度,充分提取遥感图像小目标数据集的底层特征,引入注意力模块,使感受野更关注目标特征,增强低层网络的信息表征能力,采用特征金字塔融合方法融合网络结构的高层语义特征和低层视觉特征,增强检测目标的定位能力。实验结果表明,该算法增强了复杂背景的干扰抑制性,提高了小目标的检测精度,比传统的SSD算法具有更强的检测性能。

关键词： SSD 残差网络注意力模块金字塔融合遥感图像小目标高层语义特征低层视觉特征

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双模态及语义知识的三维人脸表情识别方法

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仪器仪表学报 2013年第4期34卷 873-880页

作者：胡步发王金伟福州大学机械工程及自动化学院福州350108

目前,人脸表情识别的主要研究对象是二维图像,它所包含的信息有限,而且易受人脸姿态、光照等影响。其次,人脸表情识别方法大多是基于图像低层视觉特征,而人类对图像的理解是基于高层语义知识,这两者之间存在本质上的差异,即"语义鸿沟"... 详细信息

目前,人脸表情识别的主要研究对象是二维图像,它所包含的信息有限,而且易受人脸姿态、光照等影响。其次,人脸表情识别方法大多是基于图像低层视觉特征,而人类对图像的理解是基于高层语义知识,这两者之间存在本质上的差异,即"语义鸿沟"。为此,在三维人脸表情图像和语义知识的基础上,创新地提出双模态及语义知识的三维人脸表情识别方法。该方法首先提出一种将三维的局部曲率和二维局部角点进行双模态融合的方法,自动提取准确的三维人脸表情低层视觉特征;然后,采用AHP和G1相结合计算高层语义知识向量;最后,采用K-NN算法将低层视觉特征和高层语义知识融合,缩小低层视觉特征和高层语义知识之间的"语义鸿沟",提高人脸表情的识别率。

关键词：三维人脸表情识别高层语义知识低层视觉特征 K—NN

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多层感知分解的全参考图像质量评估

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中国图象图形学报 2019年第1期24卷 149-158页

作者：李国庆赵洋刘青萌殷翔宇王业南合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 工业安全与应急技术安徽省重点实验室合肥230009

目的图像质量评估是计算机视觉、图像处理等领域的基础研究课题之一,传统评估方法常基于图像低层视觉特征而忽略了高层语义信息,这也在一定程度上影响了客观指标和主观视觉质量的一致性。近年来,感知损失被广泛应用于图像风格化、图像... 详细信息

目的图像质量评估是计算机视觉、图像处理等领域的基础研究课题之一,传统评估方法常基于图像低层视觉特征而忽略了高层语义信息,这也在一定程度上影响了客观指标和主观视觉质量的一致性。近年来,感知损失被广泛应用于图像风格化、图像复原等研究中,通过使用预训练的深度网络对图像进行多层语义分解,在相关问题上取得了较好的效果。受感知损失启发,提出一种多层感知分解的全参考图像质量评估方法。方法首先使用预训练的深度网络对图像进行多层语义分解,获取多层特征图,再计算失真图像与参考图像之间的相似度,以及它们的不同层级特征图之间的相似度,最终得出兼顾了高层语义信息的图像质量分数。结果针对传统方法 PSNR(peak signal-to-noise ratio)、SSIM (structure similarity)、MS-SSIM (multi-scale structure similarity)及FSIM (feature similarity)进行实验,结果表明,本文方法能够有效提升传统图像质量评估方法的性能,在SRCC (Spearman rank order correlation coefficient)、KRCC (Kendall rank order correlation coefficient)、PLCC (Pearson linear correlation coefficient)和RMSE (root mean squared error)客观指标上均有相应提升。通过使用本文框架,PSNR、SSIM、MS-SSIM、FSIM方法在TID2013数据库上SRCC指标分别获得0. 02、0. 07、0. 06和0. 04的提升。结论本文提出的一种多层感知分解的全参考图像质量评估方法,结合传统方法与深度学习方法,兼顾了图像低层视觉特征和高层语义信息,从而有效地提升了传统方法的评估性能,使客观评估结果更加符合主观视觉感受,同时,本文提出的评估框架能够适用于多种传统方法的性能提升。

关键词：图像质量评估卷积神经网络感知损失低层视觉特征高层语义信息

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视频搜索及语义提取

视频搜索及语义提取

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作者：南晓明北京邮电大学

学位级别：硕士

伴随着网络和多媒体技术的发展,视频信息急剧膨胀。如何对海量的视频信息进行有效地检索和查询,已经成为目前迫切需要解决的问题。因此,基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval, CBVR)技术受到广泛关注。本文分别从低层视觉... 详细信息

伴随着网络和多媒体技术的发展,视频信息急剧膨胀。如何对海量的视频信息进行有效地检索和查询,已经成为目前迫切需要解决的问题。因此,基于内容的视频检索(Content-Based Video Retrieval, CBVR)技术受到广泛关注。本文分别从低层视觉特征提取、高层语义特征提取以及语义视频搜索三个层次就基于内容的视频检索进行研究,提出了一些新的算法和框架,主要内容如下：在低层视觉特征的选择和提取方面,全面分析和比较了基于关键点、纹理、边缘和颜色信息的四大类视觉特征在概念检测中的性能。首先采用基于Bag-of-Visual-Words的关键点投影算法,有效地量化高维关键点特征;其次改进了采用不同检测子的SIFT、SURF特征进行特征级融合的方法,最后在TRECVID数据集上,测试了不同视觉特征的检测性能。实验结果显示,经过融合后的SIFT、SURF特征较融合前原始特征的性能有显著提高。在高层语义特征的提取方面,提出了一种视频语义概念的提取框架。使用颜色、Gabor小波、边缘直方图和SIFT四种视觉特征,为每种视觉特征训练支持向量机作为分类器,经过分类器的决策级融合后,得到概念检测结果。随后提出了多种决策级融合算法,并在自测实验中进行测试。实验结果表明,混合各概念最佳融合算法构成的混合融合算法,对性能提高最大。TRECVID 2008高层特征提取的评测结果显示,本系统的整体性能高于所有参赛队伍的平均值。在视频搜索方面,提出了基于语义的视频搜索框架。分析了基于示例样本的搜索方式和基于语义概念的搜索方式,并分别采用基于语义相似性的方法和基于样本相关性的方法建立概念与语义查询的映射关系,实现了语义信息的自动提取,完成用户查询请求。在TRECVID 2009自动视频搜索评测中排名第一,充分验证了本文算法的有效性。

关键词：基于语义的视频搜索高层语义特征低层视觉特征决策级融合算法 TRECVID

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基于内容的视频搜索

基于内容的视频搜索

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作者：茅袁辉北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网和计算机技术的发展,每天都有海量的视频数据产生。如何对海量视频进行快速、高效地搜索成为当前信息检索领域亟待解决的问题。本文就低层视觉特征的提取、高层语义索引、基于图片示例的视频搜索、基于语义的视频搜索四个方... 详细信息

随着互联网和计算机技术的发展,每天都有海量的视频数据产生。如何对海量视频进行快速、高效地搜索成为当前信息检索领域亟待解决的问题。本文就低层视觉特征的提取、高层语义索引、基于图片示例的视频搜索、基于语义的视频搜索四个方面对基于内容的视频搜索进行了研究。主要内容如下：在低层视觉特征的提取方面,在总结现有低层视觉特征提取算法的基础上,提出采用基于Bag-of-Visual-Words的关键点投影方法对SIFT特征进行量化表达。利用TRECVID2010的IACC训练数据集对该特征的性能进行了系统的分析和评价,实验结果表明提出方法的有效性。在高层语义索引方面,提出了一种新的高层语义概念检测框架。从视频关键帧中提取颜色、边缘、纹理、关键点四类的共八种低层视觉特征,为每种特征训练SVM分类器,对各特征分类器的测试结果加权融合,得到高层语义概念检测结果。参加TRECVID2010的高层语义索引(Semantic Indexing)任务的评测结果显示,该框架的性能高于所有参赛队伍提交结果的平均值。在基于图片示例的视频搜索方面,提出了基于人脸识别、基于服饰颜色信息以及基于全局图像的三种不同的视频搜索算法。算法在TRECVID2010的基于图片示例的视频搜索(Instance Search)评测任务中排名第二,远高于所有参赛队伍提交结果的平均水平。在基于语义的视频搜索方面,提出一种对视频元数据和视频内容分别进行查询的视频搜索框架。采用基于文本的搜索方法对视频元数据及语音脚本信息进行搜索,然后对视频中的视觉、听觉信息进行基于内容的搜索,利用基于内容的搜索结果对基于文本的搜索结果进行重排序,得到最终的查询结果。该系统在TRECVID2010的基于语义的视频搜索(Known-item Search)评测任务中排名第二,证明了提出框架的有效性。

关键词：低层视觉特征高层语义索引基于图片示例的视频搜索基于语义的视频搜索 TRECVID

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基于内容图像检索技术算法的研究与实现

基于内容图像检索技术算法的研究与实现

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作者：陈思维南京理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术、高速网络和多媒体技术的快速发展,人们能越来越多地接触到大量的图像信息,如何从海量图像数据库中有效且快速地检索出所需图像是目前检索领域的一个活跃的研究课题。基于内容的图像检索(CBIR)正是为了解决该问题而提出... 详细信息

随着计算机技术、高速网络和多媒体技术的快速发展,人们能越来越多地接触到大量的图像信息,如何从海量图像数据库中有效且快速地检索出所需图像是目前检索领域的一个活跃的研究课题。基于内容的图像检索(CBIR)正是为了解决该问题而提出的一系列技术,通过分析源于图像内容的视觉特征,建立图像特征向量数据库,使用查询模块从图像数据库中检索出相关图像。近年来,该技术已成为国内外研究的热点,在许多领域都得到了广泛应用。本文在大量查阅国内外相关技术资料的基础上,对图像的低层视觉特征颜色、纹理和形状进行了研究,提出了一种新的基于分块图像特征的检索算法。分块图像理论认为图像可以被分为若干子块,每个子块可以反映出图像的局部特征,而所有子块的结合又能很好地描述区域的整体特征,本文提出的算法对子块特征采用了十六进制映射,以十六进制字符串反映图像的形状特征,通过字符串的相似度比较计算出图像间的相似性。根据该算法设计并实现的图像检索系统,可用于对CBIR进行实验验证,结果表明,该系统具有良好的人机交互界面,能得到较好的检索效果。

关键词：基于内容图像检索 CBIR 低层视觉特征 MPEG-7 分块图像特征字符串相似度

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