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华南理工大学学报（自然科学版） 2015年第3期43卷 57-65页

作者：马丽红黄茵黎剑晖华南理工大学电子与信息学院//国家移动超声探测工程技术研究中心广东广州510640

针对超分辨率重构字典对结构区分度不够、在最优匹配原子搜索中耗时太长的问题,提出了一种多特征联合的分级字典(MFJD).首先,分别用边缘块梯度特征和纹理块局部二值模式(LBP)特征来构建两种分类字典,用于逼近不同类型结构;其次,采用树... 详细信息

针对超分辨率重构字典对结构区分度不够、在最优匹配原子搜索中耗时太长的问题,提出了一种多特征联合的分级字典(MFJD).首先,分别用边缘块梯度特征和纹理块局部二值模式(LBP)特征来构建两种分类字典,用于逼近不同类型结构;其次,采用树结构来聚类原子,实现同一字典下的快速原子匹配;最后,引入双边总变分(BTV)正则项来约束重构结果.实验表明:与经典稀疏编码超分辨率重构(SCSR)算法相比,MFJD多特征联合的分级字典使重构图像的PSNR值提高了0.2424 d B,使平均结构相似度(MSSIM)和特征相似度(FSIM)分别提高了0.0043和0.0056;由于结构分类字典维数降低,重构时间降至SCSR算法的22.77%.

关键词：超分辨率重构结构分类多特征描述 LBP纹理双边总变分

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多特征描述及局部决策融合的人脸识别

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光电工程 2016年第9期43卷 1-8页

作者：任福继李艳秋胡敏许良凤合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室合肥230009

提出一种多特征描述及局部决策融合的人脸识别方法。首先利用独立成分分析算法构造全局互补子空间,对待测样本进行粗分类。然后利用三种不同定义的纹理描述算法构造局部互补子空间,获取粗分类难识别样本的后验概率值,最后依据其大小设... 详细信息

提出一种多特征描述及局部决策融合的人脸识别方法。首先利用独立成分分析算法构造全局互补子空间,对待测样本进行粗分类。然后利用三种不同定义的纹理描述算法构造局部互补子空间,获取粗分类难识别样本的后验概率值,最后依据其大小设置等级分数,得到待测样本在局部互补子空间上的精确分类。在ORL、Yale和FERET人脸库上的实验结果表明,本文方法能较好的描述图像特征且具有较高的识别率和较低的时间复杂度,与其他方法对比也表明了本文方法的有效性。

关键词：信号处理多特征描述决策融合互补子空间人脸识别

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基于多特征描述的双模式学习图像情感识别

基于多特征描述的双模式学习图像情感识别

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作者：杨文武云南大学

学位级别：硕士

图像的情感识别是一项复杂并具有挑战性的研究课题,现在通常将图像情感识别应用于人机交互,舆情分析等方面。如何跨越图像特征和人类情感之间的鸿沟是本课题的主要研究问题。本论文在卷积神经网络的基础上提出了一种基于多特征表达的双... 详细信息

图像的情感识别是一项复杂并具有挑战性的研究课题,现在通常将图像情感识别应用于人机交互,舆情分析等方面。如何跨越图像特征和人类情感之间的鸿沟是本课题的主要研究问题。本论文在卷积神经网络的基础上提出了一种基于多特征表达的双模式学习图像情感识别算法。该算法中利用多特征描述算法提取更为丰富、充足的图像特征来描述图像的情感,同时辅助双模式学习网络来学习不同特征之间的关联,以此来弥补图像的低层基础特征和高层语义信息之间的鸿沟,从而达到跨越图像特征和人类情感之间鸿沟的目的。论文的主要工作如下:1、新的图像情感数据集的建立缺少干净的标记情感图像数据是现在图像情感识别中面临的严峻考验。本文利用关键字从Flickr网站中获取了积极的和消极的两种情感极性的图像数据。利用半监督学习的方法对获得的图像数据进行分类,从而获得具有准确标签的图像数据。2、数据的清洗不管是在使用本文建立的图像情感数据集,还是使用现存公用的图像情感数据集,由于标注过程中图像和对应标签之间相关程度不容易度量的原因,图像情感数据集中还存在图像和对应标签弱相关的问题。本文采用渐进神经网络(PCNN)对图像数据进行清洗,挑选出与标签相关性较强的图像数据。3、图像的多特征描述图像特征在计算机视觉研究领域内是用来描述图像的最有效方式,对于图像情感而言,越为丰富的图像特征能够从更全面的角度描述图像的情感。在本文研究中发现,图像的情感与众多因素有关。首先,图像的前景信息包含图像的目标信息,可以提供高级的语义信息。其次,图像的背景部分因为缺少了图像目标,可以提供一些低层的基础特征,例如颜色,纹理,形状等特征。本文提出的多特征描述算法利用不同深度的卷积神经网络分别提取图像的不同层次的特征来丰富用于描述图像情感的特征。4、弥补图像和情感鸿沟丰富的图像特征是用于描述图像情感的一种基础方式,但是人类情感更加主观,往往需要对这些图像特征进行组合分析后才能理解一幅图像的情感,因此,在图像的特征和人类情感之间还存在巨大的鸿沟需要跨越。本文提出一种双模式学习网络,模拟人类能够同时分析两幅图像的机制,学习不同图像及特征之间的相似点和不同点,以此来弥补低层基础特征和高层语义信息之间的鸿沟。通过学习不同等级特征和信息之间的加强特征,能够有效地提升图像情感识别效果,建立图像特征和人类情感之间的关系。论文通过以上四个方面进行研究。实验结果在本文建立的图像情感数据集,Twitter2 数据集,ArtPhoto数据集以及FlickrDL数据集上验证PCNN网络能够有效筛选出和标签强相关的图像数据,多特征描述算法提供的更为丰富的特征描述有效地改善使用单一特征描述图像情感的问题,双模式学习网络能够帮助建立图像特征和图像情感间的关系。通过以上的算法和方法,能够有效提高图像情感识别的准确率。

关键词：图像情感识别多特征描述双模式学习卷积神经网络

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视频监控中人群状态分析及异常事件检测方法研究

视频监控中人群状态分析及异常事件检测方法研究

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作者：闫志扬天津大学

学位级别：硕士

随着世界范围内的人口增长和快速城市化，大规模人群聚集活动日益频繁，如何对人群活动进行有效管理和控制成为公共安全中的突出问题智能人群监控技术已经成为智能监控的一个研究热点，采用计算机视觉图像处理和模式识别等技术实现人群... 详细信息

随着世界范围内的人口增长和快速城市化，大规模人群聚集活动日益频繁，如何对人群活动进行有效管理和控制成为公共安全中的突出问题智能人群监控技术已经成为智能监控的一个研究热点，采用计算机视觉图像处理和模式识别等技术实现人群场景状态分析和异常事件检测在人群管理方面具有重要的现实意义，是公共场所安全管理的必然需求本文主要对视频监控中人群的密度估计和运动分析算法进行了研究，将人群密度等级和运动状态用作异常检测和事件识别在人群密度估计方面，本文提出一种基于局部二进制模式和灰度共生矩阵相结合的LBP-GLCM纹理分析方法提取前景图像的密度特征，然后应用支持向量机SVM机器学习方法对人群密度等级进行分类人群密度状态分为free ristricted dense和jammed四类，由于采用了基于前景模板的纹理分析方法，避免了背景纹理的干扰，有效提高了密度估计的准确性为了实现局部密度分析和定位，实现局部密度异常检测，本文还提出了将上述密度估计方法与基于滑动窗的图像分块处理方法相结合的局部密度分析方法，实现了局部密度等级的标记和定位本文所提出的人群密度估计算法，适用于整体和全局两种密度分析情况，并且对低中高密度分类都具有较高的准确性在人群运动分析方面，本文采用基于特征点的稀疏光流技术获取运动矢量场，利用自适应混合高斯模型提取的前景像素作为特征点掩膜，从而仅仅获得前景目标特征点的运动矢量为了更准确的定义人群异常，本文采用多统计特征描述方法，提出人群平均动能运动直方图方向熵和相邻帧归一化互信息量三个特征描述算子，表征人群的混乱程度和运动突变对于不同常见人群异常情况均能予以识别，获得了较高的查准率和查全率实验结果表明本文所提出的密度分析和运动分析方法数学模型简单，计算复杂度较低，准确率高，具有很强的鲁棒性和泛化能力，实现对多种异常情况的自动识别，具有重要研究价值

关键词：智能人群监控密度等级分类 SVM机器学习运动分析多特征描述

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基于HSI哈希学习的航拍图像匹配算法研究

基于HSI哈希学习的航拍图像匹配算法研究

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作者：冯瑞南京信息工程大学

学位级别：硕士

针对航拍图像高维度、高分辨率、尺寸大等特点,本文提出了一种基于HSI颜色空间的哈希学习图像匹配算法HSI-H(HSI-Hashing),实现对高分辨率航拍图像的快速匹配。该方法首先从人眼视觉角度出发,将原图像转换至HSI分量图像后进行特征点检... 详细信息

针对航拍图像高维度、高分辨率、尺寸大等特点,本文提出了一种基于HSI颜色空间的哈希学习图像匹配算法HSI-H(HSI-Hashing),实现对高分辨率航拍图像的快速匹配。该方法首先从人眼视觉角度出发,将原图像转换至HSI分量图像后进行特征点检测并形成多特征描述子;然后,以类间与类内散列度信息构建哈希目标函数,完成哈希函数训练;最后利用哈希函数将高维特征描述向量变换为二进制哈希编码,在汉明空间中完成快速匹配。本文的主要研究内容包括:(1)针对SURF、SIFT等传统算法在进行特征检测时多基于灰度信息,图像颜色或边缘信息容易被忽略从而造成漏匹配。因此,本文提出将原RGB图像变换为HSI图像,使色调、饱和度及亮度信息能够充分利完成特征选取与描述,为有效利用航拍图像丰富的边缘信息,边缘非极大值抑制M-NMS方法被提出,大大提高了特征点选取的准确性。(2)为提高特征表达能力,一种基于HSI颜色空间的局部多特征描述子被提出。在H分量上提取平均方向特征,S分量上提取梯度特征,I分量上提取平均强度特征,形成高鲁棒性的特征描述向量。通过Precision-Recall曲线和匹配分数实验对描述子性能进行验证。(3)为实现高维特征描述子的快速匹配,通过哈希函数对其进行二进制编码映射。首先,为确保不同类别的样本点更加独立,而同一类别关联性则越强,即类间散列度更大,类内散列度更小,基于此构建哈希学习目标函数;其次,为加速算法参数确定,通过谱松弛、拉格朗日乘子及相似度信息实现投影矩阵与偏置阈值确定。(4)为保证欧式空间到汉明空间的相似性,一种基于汉明距离和欧氏距离的最小化距离误差损失函数被提出,针对各分量图像设置汉明匹配阈值。算法最后利用标准数据库和真实无人机航拍图像对本文提出的航拍图像匹配算法的有效性进行验证,以及通过对航拍目标和一般目标图像进行三维重建,对算法通用性和鲁棒性进行验证。

关键词：高分辨率航拍图像 HSI颜色空间多特征描述哈希学习汉明匹配

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