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多线索非参数化融合的单目视频深度估计

东南大学学报（自然科学版） 2015年第5期45卷 834-839页

作者：刘天亮莫一鸣徐高帮戴修斌朱秀昌罗杰波南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室南京210003 罗彻斯特大学计算机科学系美国罗彻斯特14627

为解决二维视频的三维转化问题,提出了一种基于非参数化学习和多线索融合的单目视频深度图提取方法.首先,利用单目图像的区域边界轮廓和几何透视结构线索,基于前景背景融合来估计单目视频中各帧的深度图像;然后,利用视频帧间空时相关性... 详细信息

为解决二维视频的三维转化问题,提出了一种基于非参数化学习和多线索融合的单目视频深度图提取方法.首先,利用单目图像的区域边界轮廓和几何透视结构线索,基于前景背景融合来估计单目视频中各帧的深度图像;然后,利用视频帧间空时相关性,借助非参数学习实现单目视频深度估计;最后,利用全局背景深度分段约束和去抖动来增强深度视频序列.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法能得到更为准确的单目视频深度图序列,无论在主观质量还是均方根误差(RMS)和结构相似性度量(SSIM)上,均能取得较好的效果.

关键词：深度图非参数化融合多线索线性透视空时相关

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基于多线索深度学习的调制识别研究

基于多线索深度学习的调制识别研究

作者：王拓天津大学

学位级别：硕士

在现代通信中,自动调制识别技术是不可或缺的一部分,被广泛应用于电子战、频谱感知、认知无线电等军事和民用领域。传统的调制识别过程需要人工提取信号的特征,缺乏灵活性,扩展性差,无法满足现代通信的需求。近年来,深度学习在图像识别... 详细信息

在现代通信中,自动调制识别技术是不可或缺的一部分,被广泛应用于电子战、频谱感知、认知无线电等军事和民用领域。传统的调制识别过程需要人工提取信号的特征,缺乏灵活性,扩展性差,无法满足现代通信的需求。近年来,深度学习在图像识别、自然语言处理等多领域取得了卓越发展,也给自动调制识别任务带来了新的研究思路。目前大多数工作主要使用信号作为单一线索输入,本文旨在设计一个多线索输入的调制信号分类器,工作内容和研究成果如下:(1)本文引入多线索的概念,提出了一个新颖的多流信号线索算法,使用两种信号线索作为共同输入来探索不同线索协作带来的深层信息。该算法基于卷积神经网络和独立循环神经网络,以原始的同相/正交数据和幅度/相位数据作为两种信号线索输入到卷积神经网络中来提取信号的空间特征,使用多层堆叠的独立循环神经网络来融合学习到的空间特征并挖掘信号线索之间的时间相关性。实验结果表明,多流信号线索算法在开源数据集Radio ML2016.10a上表现出了优异的性能,在高信噪比下能够达到93.6%的分类准确率,优于多个先进的深度学习算法,同时在Radio ML2018数据集上进一步验证了多流信号线索算法的泛化性与鲁棒性。(2)为了进一步加强不同种类线索间的协作融合,本文在多流信号线索算法的基础上提出了多线索融合算法。该算法包含多流信号线索模块和视觉线索识别模块,两个模块单独训练并将各自的结果进行分数融合得到最终的结果。多流信号线索模块以同相/正交数据和幅度/相位数据作为信号线索输入,旨在提取信号的时间和空间特征;视觉线索识别模块以星座图作为视觉线索输入,旨在提取信号的结构特征。本文通过消融实验证明了视觉线索对信号线索能够起到良好的协同作用,采取合适的线索融合方式能够有效地提高分类准确率。在Radio ML2016.10a数据集上,多线索融合算法在高信噪比下能够达到98.1%的分类准确率,比目前最先进的算法提升了5%。同时,在Radio ML2018数据集上多线索融合算法具有良好的泛化性。

关键词：自动调制识别深度学习 CNN IndRNN 多线索

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基于多线索的运动手部分割方法

电子与信息学报 2017年第5期39卷 1088-1095页

作者：阮晓钢林佳于乃功朱晓庆 Ouattara Sie 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

分割运动手部时,为了不依赖不合理的假设和解决手脸遮挡问题,该文提出一种基于肤色、灰度、深度和运动线索的分割方法。首先,利用灰度与深度光流的方差信息来自适应提取运动感兴趣区域(Motion Region of Interest,MRoI),以定位人体运动... 详细信息

分割运动手部时,为了不依赖不合理的假设和解决手脸遮挡问题,该文提出一种基于肤色、灰度、深度和运动线索的分割方法。首先,利用灰度与深度光流的方差信息来自适应提取运动感兴趣区域(Motion Region of Interest,MRoI),以定位人体运动部位。然后,在MRoI中检测满足肤色与自适应运动约束的角点作为皮肤种子点。接着,根据肤色、深度与运动准则将皮肤种子点生长为候选手部区域。最后,通过边缘深度梯度、骨架提取和最优路径搜索从候选手部区域中分割出运动手部区域。实验结果表明,在不同情形下,特别是手脸遮挡时,该方法可以有效和准确地分割出运动手部区域。

关键词：运动手部分割多线索不依赖假设手脸遮挡

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基于融合策略自适应的多线索跟踪方法

电子与信息学报 2007年第5期29卷 1017-1022页

作者：钟小品薛建儒郑南宁平林江西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049

基于多线索融合的跟踪是跟踪领域近年来的研究热点之一,该文结合两种常用的线索融合方式:乘性融合及加权和融合,提出一种融合策略自适应的鲁棒跟踪方法。该方法使用粒子滤波技术,统计样本的二阶中心矩并求Frobenius范数以表征线索的受... 详细信息

基于多线索融合的跟踪是跟踪领域近年来的研究热点之一,该文结合两种常用的线索融合方式:乘性融合及加权和融合,提出一种融合策略自适应的鲁棒跟踪方法。该方法使用粒子滤波技术,统计样本的二阶中心矩并求Frobenius范数以表征线索的受噪声污染程度,最后适时切换两种融合策略。实践证明,新的融合策略比传统单一的融合方式更鲁棒。

关键词：跟踪粒子滤波多线索融合

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融合模糊统计纹理特征的多线索粒子滤波跟踪

吉林大学学报（工学版） 2021年第3期51卷 1111-1120页

作者：金静党建武王阳萍申东兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心兰州730070

针对粒子滤波跟踪算法使用单一特征鲁棒性差,以及粒子重采样策略易导致粒子退化、贫化等问题,提出了一种基于多特征、多线索的改进粒子滤波跟踪方法。使用引入邻域关系的Histon直方图描述目标的颜色特征,并建立了一种稳健的模糊统计纹... 详细信息

针对粒子滤波跟踪算法使用单一特征鲁棒性差,以及粒子重采样策略易导致粒子退化、贫化等问题,提出了一种基于多特征、多线索的改进粒子滤波跟踪方法。使用引入邻域关系的Histon直方图描述目标的颜色特征,并建立了一种稳健的模糊统计纹理特征(FSTF)表达空间纹理信息,然后将其自适应地与区域颜色特征融合构建多线索的观测模型。在粒子滤波跟踪过程中,使用基于K-means的粒子权重聚类进行更为准确的后验分布估计。在重要性重采样阶段,保留高权重粒子的同时基于当前目标状态的先验分布产生新粒子,避免了粒子退化并保证了粒子的多样性。在标准测试集上的实验结果表明:相比其他基于粒子滤波框架的跟踪算法,本文方法能够得到更高的跟踪精度和成功率。与其他效果突出的流行跟踪算法相比,本文方法能在光照变化、目标形变和背景扰动场景下取得更好的跟踪效果。

关键词：信息处理技术粒子滤波跟踪 Histon直方图模糊统计纹理特征多线索

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基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪

电子科技大学学报 2016年第2期45卷 252-257页

作者：金广智石林锁刘浩牟伟杰崔智高第二炮兵工程大学502教研室西安710025

为了提高跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力与跟踪精度,提出一种基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪算法。该算法首先提取目标灰度信息,通过灰度共生的高区分度特征对目标进行二元超分描述,结合三阶张量理论融合目标区域... 详细信息

为了提高跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力与跟踪精度,提出一种基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪算法。该算法首先提取目标灰度信息,通过灰度共生的高区分度特征对目标进行二元超分描述,结合三阶张量理论融合目标区域的多视图信息,建立起目标的三维在线表观模型,然后利用线性空间理论对表观模型进行双线性展开,通过双线性空间的增量学习更新,降低模型更新时的运算量。通过二级联合跟踪机制对跟踪估计进行动态调整,以避免误差累积出现跟踪漂移。与典型算法进行多场景试验对比,表明该算法能有效地应对多种复杂场景下的运动目标跟踪。

关键词：灰度共生线性空间多线索三阶张量

HPC++:一种支持多线索和远程对象调用的并行语言

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小型微型计算机系统 2000年第1期21卷 64-66页

作者：刘振英方滨兴张毅哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨150001 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院哈尔滨150040

本文介绍了一种新型的并行程序设计语言ＨＰＣ＋＋语言．在由多个结点（共享存储的多处理器）互连起来组成的网络环境下，ＨＰＣ＋＋不仅支持结点间的并行，还支持结点内的线索并行．另外，利用ＣＯＢＲＡ的ＩＤＬ技术，用户可以... 详细信息

本文介绍了一种新型的并行程序设计语言ＨＰＣ＋＋语言．在由多个结点（共享存储的多处理器）互连起来组成的网络环境下，ＨＰＣ＋＋不仅支持结点间的并行，还支持结点内的线索并行．另外，利用ＣＯＢＲＡ的ＩＤＬ技术，用户可以对远程对象的成员函数进行调用．本文还对它的并行标准模版库进行了描述．

关键词：并行语言多线索运行库 HPC++语言

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多线索植物种类识别

计算机工程与应用 2020年第5期56卷 160-165页

作者：罗娟蔡骋西北农林科技大学信息工程学院

大多数关于自动植物识别的现有研究,集中于识别植物的单一器官,例如,花、叶或果实。使用单个器官的植物识别不够可靠,因为许多不同的植物却有着极其相似的器官。对于野外直接采集的图片,通常都有着复杂的背景,这也是目前的植物图像识别... 详细信息

大多数关于自动植物识别的现有研究,集中于识别植物的单一器官,例如,花、叶或果实。使用单个器官的植物识别不够可靠,因为许多不同的植物却有着极其相似的器官。对于野外直接采集的图片,通常都有着复杂的背景,这也是目前的植物图像识别准确率不高的又一个原因。为了克服图像识别中的这两个难题,提出一种基于迁移学习的多线索植物识别方法,采用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)通过迁移学习,训练花、果、叶和整株的单器官分类器,根据各个分类器预测的标签和得分进行多器官融合识别。在PlantCLEF2017数据集上证明了模型有效性,并且植物识别性能得到了极大的提升。

关键词：深度卷积神经网络迁移学习植物识别多线索

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随机场中运动一致性的多线索目标跟踪

中国图象图形学报 2015年第1期20卷 59-71页

作者：陈晨树张骏谢昭高隽合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

目的通过建立各线索间的关联,提高多线索目标跟踪方法的鲁棒性,利用简单而有效的模型使多线索目标跟踪方法的表达和实现变得容易。方法在不同线索描述下的目标对象间引入运动一致性约束,利用链状结构随机场模型表达不同线索描述下的目... 详细信息

目的通过建立各线索间的关联,提高多线索目标跟踪方法的鲁棒性,利用简单而有效的模型使多线索目标跟踪方法的表达和实现变得容易。方法在不同线索描述下的目标对象间引入运动一致性约束,利用链状结构随机场模型表达不同线索描述下的目标对象及其约束关系,将多线索目标跟踪问题转化为随机场目标函数的简单优化求解。实验中结合亮度直方图、方向梯度直方图和局部二进制模式描述目标对象。结果 15组公测视频序列上的实验结果表明,所提方法相对于多种优秀的目标跟踪方法,在目标受到遮挡、运动模糊、光照变化、背景杂乱等因素干扰时,获得了较低中心位置误差和较高的精度值,反映了所提方法的有效性。结论运动一致性约束能够较好地增强各线索间的关联,通过链状结构的随机场模型表达该约束关系和各线索描述下的目标对象,在提高跟踪鲁棒性的同时,使跟踪方法的实现变得简单。

关键词：目标跟踪多线索运动一致性随机场模型