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基于密集混合注意力和全局补偿的图像去雨网络

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微处理机 2024年第3期45卷 31-34页

作者：盖勇刚沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159

针对现有图像去雨算法提取雨线特征效果不佳导致雨纹残留的问题,提出一种基于密集混合注意力和全局补偿的图像去雨网络。通过多层卷积运算,提取输入雨天图像的浅层特征。融合密集连接与残差网络的优势,引入多注意力机制,设计密集残差注... 详细信息

针对现有图像去雨算法提取雨线特征效果不佳导致雨纹残留的问题,提出一种基于密集混合注意力和全局补偿的图像去雨网络。通过多层卷积运算,提取输入雨天图像的浅层特征。融合密集连接与残差网络的优势,引入多注意力机制,设计密集残差注意力模块,以此实现特征循环利用并捕获图像的多尺度特征。加入全局补偿模块以确保特征图像提取的全面性。通过卷积层重建特征,得到清晰且无雨的图像。实验证明,所提出的算法优于现有的经典和新颖算法,能有效清除雨痕,并提升图像的整体视觉感受。

关键词：深度学习图像去雨密集混合注意力全局补偿

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基于全局补偿注意力机制的战场图像去雾

兵工学报 2022年

作者：林森王金刚高宏伟沈阳理工大学自动化与电气工程学院

在现代化战争中，广泛利用图像等载体获取信息，但雾天环境下得到的图像不仅影响场景呈现，而且会掩盖重要特征。为提高雾天图像在现代化战争的利用价值，提出一种基于全局补偿注意力机制的战场图像去雾算法。提出全局补偿模块保证输出... 详细信息

在现代化战争中，广泛利用图像等载体获取信息，但雾天环境下得到的图像不仅影响场景呈现，而且会掩盖重要特征。为提高雾天图像在现代化战争的利用价值，提出一种基于全局补偿注意力机制的战场图像去雾算法。提出全局补偿模块保证输出图像的完整性，并加入通道下采样恢复清晰图像；使用密集残差模块学习退化图像和清晰图像的非线性映射，同时加入注意力机制提高网络的灵活处理能力；通过提升输入图像的通道数量确保网络充分学习特征信息。实验结果表明，与经典和新颖图像去雾算法比较，所提方法在主观和客观评价上均取得出色成绩，说明该算法将注意力机制和全局补偿模块充分结合，有效缓解了战场图像退化问题，同时注重特征增强，使信息得以完整呈现，具有更优越的性能。

关键词：战场图像去雾全局补偿注意力机制密集残差模块

基于ROUGH集方法决策规则的全局补偿及其在手写识别中的应用

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南昌大学学报（理科版） 2005年第6期29卷 624-627页

作者：徐健锋邱桃荣刘斓白小眀南昌大学计算机科学与技术系江西南昌330029

对于经典Rough集理论中某一类决策或模式识别问题,其样本空间或决策表中客观存在的任何两个样本实例体现的决策规则不可能完全相同。本文对此进行了讨论并提出了RS邻域拓展的全局补偿RS方法。基于上述方法对脱机手写识别英文字母的模板... 详细信息

对于经典Rough集理论中某一类决策或模式识别问题,其样本空间或决策表中客观存在的任何两个样本实例体现的决策规则不可能完全相同。本文对此进行了讨论并提出了RS邻域拓展的全局补偿RS方法。基于上述方法对脱机手写识别英文字母的模板匹配算法进行了优化,说明了其有效性。

关键词：全局补偿邻域拓展决策规则模板匹配脱机手写识别 Agent

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电子稳像算法的速度与精度改进

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第8期30卷 1543-1553页

作者：董常青程雪岷郝群清华大学深圳研究生院深圳518055 北京理工大学光电学院北京100081

电子稳像算法的目的是实时地去除视频拍摄过程中造成的随机不规则运动,以便后端的图像处理操作.针对处理时间以及精度方面进行研究提出了一种电子稳像算法.首先,实现了特征点个数的自适应提取,然后,提出并应用了满足凸优化条件的三点求... 详细信息

电子稳像算法的目的是实时地去除视频拍摄过程中造成的随机不规则运动,以便后端的图像处理操作.针对处理时间以及精度方面进行研究提出了一种电子稳像算法.首先,实现了特征点个数的自适应提取,然后,提出并应用了满足凸优化条件的三点求解和随机点校正来优化仿射矩阵,再对计算过程各阶段误差进行了优化控制,最后,通过局部提取运动目标区域进行动态补偿,将计算时间从20 ms减少到1 ms.实验结果表明,该算法每帧处理时间约为7 ms(不包括特征点提取部分),并具有较好的稳像效果.

关键词：电子稳像仿射矩阵全局补偿自适应阈值

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噪声环境下基于稀疏表示的说话人识别

南京邮电大学学报（自然科学版） 2015年第1期35卷 60-65页

作者：马运杰朱琦南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003

在噪声环境下,稀疏表示方法并没有表现出它出色的区分性能,反而由于特征的分散导致性能的大幅下降。根据语音特征参数之间的相关性,提出了一种适用于稀疏表示说话人识别的全局补偿方法。该方法对不同阶特征参数进行逐一分析,目的是为了... 详细信息

在噪声环境下,稀疏表示方法并没有表现出它出色的区分性能,反而由于特征的分散导致性能的大幅下降。根据语音特征参数之间的相关性,提出了一种适用于稀疏表示说话人识别的全局补偿方法。该方法对不同阶特征参数进行逐一分析,目的是为了找出被噪声影响最严重的一阶参数并去除之,以此增强测试语音与训练语音之间的相关性。理论分析和实验结果表明,该方法具有很好的抗噪性能,在信噪比为5d B时,带有白噪声的语句识别率达到了85.7%,而在高信噪比时,其识别率能够达到97.5%,几乎等同于干净语音的识别率。

关键词：稀疏表示说话人识别全局补偿鲁棒性

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全姿态惯性稳定平台控制方法研究

全姿态惯性稳定平台控制方法研究

作者：胡悦国防科学技术大学

学位级别：硕士

为保证惯性平台台体坐标系维持精确的惯性基准,对平台控制系统稳定回路提出严格要求。本文为提高全姿态惯性稳定平台控制系统的动态性能和稳态精度,建立了平台运动学和动力学模型,利用滑模控制方法设计了一种适用于该系统的控制器,并提... 详细信息

为保证惯性平台台体坐标系维持精确的惯性基准,对平台控制系统稳定回路提出严格要求。本文为提高全姿态惯性稳定平台控制系统的动态性能和稳态精度,建立了平台运动学和动力学模型,利用滑模控制方法设计了一种适用于该系统的控制器,并提出一种框架角轨迹分区控制方案。主要研究工作和主要成果如下:1.针对全姿态框架式惯性稳定平台的结构特点和工作原理,建立了全姿态框架平台的运动学关系和平台各回路动力学方程。根据单自由度积分陀螺仪的工作原理,建立了三个陀螺仪输出轴的动力学方程。2.研究了适用于全姿态框架式惯性稳定平台系统的状态观测器。对适用于该系统的传统龙贝格观测器、比例积分观测器、扩张状态观测器进行研究,并将比例积分观测器和扩张状态观测器结合,组成组合观测器,观测得到较为精确的状态量估计值????x、????x?、?xp?以及状态量微分项?xp??。3.针对系统初值为零的情况,为提高平台控制系统的动态性能和稳态精度,提出一种非线性积分滑模控制方法。该方法利用滑模面的积分项降低系统稳态误差,利用非线性函数g?e?“小误差放大,大误差饱和”的性质改善系统动态性能。与传统积分滑模和线性积分滑模相比,非线性积分滑模的控制性能更加优越。4.针对系统初值不为零的情况,在非线性积分滑模控制的基础上设计一种全程非线性积分滑模面。全程非线性积分滑模控制使系统在初始时刻即在滑模面上,弱化了初始条件对动态性能的影响,消除了到达阶段,从而使得全过程均具备强鲁棒性,克服了到达阶段不具备鲁棒性的缺点。5.针对全姿态系统轴间耦合的问题,分析系统各通道耦合误差来源,忽略对系统影响较小的耦合误差项,在非线性积分滑模控制的基础上设计了全局补偿的控制回路。6.提出一种全姿态惯性稳定平台框架角轨迹规划分区控制方案。简要说明了三框架四轴平台装载于导弹或火箭时的框架转动策略的局限性。提出了全姿态惯性稳定平台框架角轨迹分区控制方案,并就区域划分、部分区域轨迹规划、各区域内采用的各力矩器控制策略进行详细说明。仿真实验验证了该方案的有效性。

关键词：全姿态惯性平台组合观测器非线性积分滑模全程非线性积分滑模全局补偿框架防锁定

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基于稀疏表示的鲁棒性说话人识别技术研究

基于稀疏表示的鲁棒性说话人识别技术研究

作者：马运杰南京邮电大学

学位级别：硕士

经过了几十年的研究发展,说话人识别技术凭借其快速、简便的优势,在人机接入领域得到了大家广泛的关注和研究。匹配模型是说话人识别研究中的关键技术,模型性能的优劣对识别系统识别率的影响重大。信号的稀疏表示技术近几年被广泛应用... 详细信息

经过了几十年的研究发展,说话人识别技术凭借其快速、简便的优势,在人机接入领域得到了大家广泛的关注和研究。匹配模型是说话人识别研究中的关键技术,模型性能的优劣对识别系统识别率的影响重大。信号的稀疏表示技术近几年被广泛应用于说话人识别之中,它与高斯混合模型相结合,显著提高了识别系统的准确率。目前,说话人识别研究的主要方向是进一步提高系统的鲁棒性,具体表现为解决信道失配问题和环境噪声问题;另一方面,在智能终端广泛普及情况下,借助智能终端进行快速准确的身份识别,需要进一步解决系统复杂性问题。本文主要对基于稀疏表示的鲁棒性说话人识别技术进行了深入研究,在此基础上,本文主要工作和创新如下:(1)在训练基于高斯混合模型均值超向量的稀疏表示字典时,需要大量的训练语音以达到字典冗余的条件,本文提出使用高斯混合模型均值矩阵代替均值超向量进行字典训练来解决这个问题,同时,每个说话人即可形成一个冗余字典进行说话人识别,识别时的计算量也得到了降低。(2)对比了样本字典和学习字典这两种字典在干净语音环境与有噪语音环境下的性能,发现学习字典的抗噪能力要弱于样本字典,并且提出在训练语音中加入噪声以减小识别环境和训练环境的差异,从而提高识别率。(3)针对识别时的环境噪声问题,提出一种适用于稀疏表示说话人识别的全局补偿方法。该方法对不同阶特征参数进行逐一分析,目的是为了找出被噪声影响最严重的一阶参数并去除之,以此增强测试语音与训练语音之间的相关性,提高了识别系统适应不同噪声环境的鲁棒性。仿真实验结果表明本文方法明显加强了说话人识别系统的抗噪能力,在背景噪声为白噪声,信噪比为15dB的情况下,识别率可达到96%,与无噪环境下的识别率相差无几。

关键词：说话人识别稀疏表示鲁棒性全局补偿超向量

基于Rough集方法的RS-MAXNET网络分类器模型

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计算机与现代化 2005年第8期 23-26,29页

作者：徐健锋刘斓邱桃荣白小明南昌大学计算机科学与技术系江西南昌330029

Rough集(RS)理论中如何补偿或拓展RS约简的局部决策规则使之更加接近全局规则是一个重要的议题。本文提出RS与MAXNET网络结合拓展建立RS-MAXNET全局网络分类器模型。基于上述模型进行的脱机手写模式识别算法说明了其有效性。

关键词：全局补偿决策规则网络 RS-MAXNET分类器脱机手写识别