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局部特征在航拍图像拼接中的应用

电子科技大学学报 2013年第1期42卷 125-129页

作者：曹健李侃高春晓刘琼昕北京工商大学计算机与信息工程学院北京海淀区100048 北京理工大学计算机学院北京海淀区100081

针对航拍图像的特点和难点,提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法,以提高拼接的质量和速度。该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准。通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程。采用渐入渐出... 详细信息

针对航拍图像的特点和难点,提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法,以提高拼接的质量和速度。该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准。通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程。采用渐入渐出的图像融合算法,消除拼接痕迹,实现了色彩和亮度的平滑过渡。实验结果表明,该方法对航拍图像序列和视频图像拼接效果良好,具有较高的实用价值。

关键词：仿射变换局部特征图像拼接图像配准多分辨率分析

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局部特征融合的小样本分类

中国图象图形学报 2023年第7期28卷 2093-2104页

作者：董杨洋宋蓓蓓孙文方长安大学信息工程学院西安710064 西安电子科技大学空间科学与技术学院西安710126

目的小样本学习是一项具有挑战性的任务,旨在利用有限数量的标注样本数据对新的类别数据进行分类。基于度量的元学习方法是当前小样本分类的主流方法,但往往仅使用图像的全局特征,且模型分类效果很大程度上依赖于特征提取网络的性能。... 详细信息

目的小样本学习是一项具有挑战性的任务,旨在利用有限数量的标注样本数据对新的类别数据进行分类。基于度量的元学习方法是当前小样本分类的主流方法,但往往仅使用图像的全局特征,且模型分类效果很大程度上依赖于特征提取网络的性能。为了能够充分利用图像的局部特征以及提高模型的泛化能力,提出一种基于局部特征融合的小样本分类方法。方法首先,将输入图像进行多尺度网格分块处理后送入特征提取网络以获得局部特征;其次,设计了一个基于Transformer架构的局部特征融合模块来得到包含全局信息的局部增强特征,以提高模型的泛化能力;最后,以欧几里得距离为度量,计算查询集样本特征向量与支持集类原型之间的距离,实现分类。结果在小样本分类中常用的3个数据集上与当前先进的方法进行比较,在5-way 1-shot和5-way 5-shot的设置下相对次优结果,所提方法在MiniImageNet数据集上的分类精度分别提高了2.96%和2.9%,在CUB(Caltech-UCSD Birds-200-2011)数据集上的分类精度分别提高了3.22%和1.77%,而在TieredImageNet数据集上的分类精度与最优结果相当,实验结果表明了所提方法的有效性。结论提出的小样本分类方法充分利用了图像的局部特征,同时改善了模型的特征提取能力和泛化能力,使小样本分类结果更为准确。

关键词：小样本学习度量学习局部特征 Transformer 特征融合

基于局部特征核主成分分析的SAR图像识别方法

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宇航学报 2008年第3期29卷 995-1001页

作者：张静王国宏杨智勇海军航空工程学院信息融合研究所烟台264001 海军航空工程学院烟台264001

利用传统的核主成分分析方法识别SAR图像时,存在目标姿态角依赖性强、图像象素之间关联性差等问题。针对这些问题,提出一种基于局部特征核主成分分析的SAR图像识别方法。该方法首先对图像进行相关预处理,然后结合SAR图像的特点提出一种... 详细信息

利用传统的核主成分分析方法识别SAR图像时,存在目标姿态角依赖性强、图像象素之间关联性差等问题。针对这些问题,提出一种基于局部特征核主成分分析的SAR图像识别方法。该方法首先对图像进行相关预处理,然后结合SAR图像的特点提出一种基于局部特征核主成分分析的特征提取方法,最后设计了一种双分类器对提取的特征进行分类。MSTAR仿真实验表明:该方法不仅可以增强图像象素之间的相关性,而且对目标姿态角不存在依赖性,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。

关键词：合成孔径雷达自动目标识别核主成分分析局部特征

面向行人重识别的局部特征研究进展、挑战与展望

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自动化学报 2021年第12期47卷 2742-2760页

作者：姚足龚勋陈锐卢奇罗彬西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756

行人重识别(Person re-identification,Re-ID)旨在跨区域、跨场景的视频中实现行人的检索及跟踪,其成果在智能监控、刑事侦查、反恐防暴等领域具有广阔的应用前景.由于真实场景下的行人图像存在光照差异大、拍摄视角不统一、物体遮挡等... 详细信息

行人重识别(Person re-identification,Re-ID)旨在跨区域、跨场景的视频中实现行人的检索及跟踪,其成果在智能监控、刑事侦查、反恐防暴等领域具有广阔的应用前景.由于真实场景下的行人图像存在光照差异大、拍摄视角不统一、物体遮挡等问题,导致从图像整体提取的全局特征易受无关因素的干扰,识别精度不高.基于局部特征的方法通过挖掘行人姿态、人体部位、视角特征等关键信息,可加强模型对人体关键区域的学习,降低无关因素的干扰,从而克服全局特征的缺陷,也因此成为近几年的研究热点.本文对近年基于局部特征的行人重识别文献进行梳理,简述了行人重识别的发展历程,将基于局部特征的方法归纳为基于姿势提取、基于特征空间分割、基于视角信息、基于注意力机制四类,并详细阐述了每一类的原理及优缺点.然后在三个主流行人数据集上对典型方法的识别性能进行了分析比较,最后总结了目前基于局部特征算法的难点,并对未来本领域的研究趋势和发展方向进行展望.

关键词：行人重识别局部特征深度学习计算机视觉

基于局部特征聚类损失和多类特征融合的面部表情识别

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模式识别与人工智能 2020年第3期33卷 268-276页

作者：王浩栗永泽方宝富合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601

在真实世界中,每个个体对表情的表现方式不同.基于上述事实,文中提出局部特征聚类(LFA)损失函数,能够在深度神经网络的训练过程中减小相同类图像之间的差异,扩大不同类图像之间的差异,从而削弱表情的多态性对深度学习方式提取特征的影响... 详细信息

在真实世界中,每个个体对表情的表现方式不同.基于上述事实,文中提出局部特征聚类(LFA)损失函数,能够在深度神经网络的训练过程中减小相同类图像之间的差异,扩大不同类图像之间的差异,从而削弱表情的多态性对深度学习方式提取特征的影响.同时,具有丰富表情的局部区域可以更好地表现面部表情特征,所以提出融入LFA损失函数的深度学习网络框架,提取的面部图像的局部特征用于面部表情识别.实验结果表明文中方法在真实世界的RAF数据集及实验室条件下的CK+数据集上的有效性.

关键词：面部表情识别卷积神经网络深度学习局部特征

多尺度局部特征和Transformer全局学习融合的发动机剩余寿命预测

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自动化学报 2024年第9期50卷 1818-1830页

作者：陈俊英席月芸李朝阳西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055

飞机发动机剩余寿命(Remaining useful life,RUL)的准确预测对确保其安全性和可靠性至关重要.在基于多传感器检测数据预测时,需解决局部特征提取问题以全面捕捉设备在不同时间尺度下的退化趋势,并需解决时间序列中各元素之间长期依赖性... 详细信息

飞机发动机剩余寿命(Remaining useful life,RUL)的准确预测对确保其安全性和可靠性至关重要.在基于多传感器检测数据预测时,需解决局部特征提取问题以全面捕捉设备在不同时间尺度下的退化趋势,并需解决时间序列中各元素之间长期依赖性的全局学习问题.因此,提出了结合多尺度局部特征增强单元(Multi-sacle local feature enhancement unit,MSLFU_BLOCK)和Transformer编码器的预测模型,称之为MS_***_BLOCK利用堆叠的因果卷积逐层从时间序列数据中提取多尺度局部信息,同时避免了传统卷积计算中固有的未来数据泄漏问题.随后,Transformer编码器通过其自注意机制进一步捕获时间序列数据中的短期和长期依赖关系.通过将多尺度局部特征增强单元与Transformer编码器相结合,提出的MS_Transformer全面捕捉了时间序列数据中的局部和全局模式.在广泛使用的CMAPSS基准数据集上进行的消融和预测实验验证了模型的合理性和有效性.与13个先进预测模型的比较分析表明,MS_Transformer模型在操作条件更复杂的FD002和FD004数据集上的RMSE和Score指标优于其他模型,同时在四个数据集上的平均性能最优.该研究为发动机剩余寿命预测提供了更为可靠的解决方案.

关键词：剩余寿命预测航空发动机 Transformer 多尺度特征局部特征

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基于非抽样Contourlet域的局部特征描述子

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四川大学学报（工程科学版） 2015年第1期47卷 150-155页

作者：颜普梁栋朱明唐俊安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601

为了得到鲁棒性较强的局部特征描述子,提出一种基于非抽样Contourlet(NSCT)域的局部特征描述子,该局部特征描述子在构造的过程中不需要估计主方向。首先,利用Hessian-Affine算子进行区域检测并进行规范化处理;其次,对规范化处理后的区... 详细信息

为了得到鲁棒性较强的局部特征描述子,提出一种基于非抽样Contourlet(NSCT)域的局部特征描述子,该局部特征描述子在构造的过程中不需要估计主方向。首先,利用Hessian-Affine算子进行区域检测并进行规范化处理;其次,对规范化处理后的区域进行NSCT分解,得到不同尺度、不同分辨率的多个支持区域;然后,利用亮度序对支持区域进行划分;最后,对每个子区域进行描述并将每个区域的描述向量串联在一起,得到最终的特征描述子。大量的实验结果表明,提出的描述子在图像模糊变换、视角变换、仿射变换、线性亮度变化和JPEG压缩变换下具有良好的性能。

关键词：特征描述子局部特征非抽样Contourlet变换亮度序

细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法

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模式识别与人工智能 2021年第5期34卷 463-472页

作者：周前前刘骊刘利军付晓东黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

民族服饰图像具有不同民族风格的服装款式、配饰和图案,导致民族服饰图像细粒度检索准确率较低.因此,文中提出细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法.首先,基于自定义的民族服饰语义标注,对输入图像进行区域检测,分别获得前景... 详细信息

民族服饰图像具有不同民族风格的服装款式、配饰和图案,导致民族服饰图像细粒度检索准确率较低.因此,文中提出细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法.首先,基于自定义的民族服饰语义标注,对输入图像进行区域检测,分别获得前景、款式、图案和配饰图像.然后在全卷积网络结构的基础上构建多分支的全局-局部特征提取模型,对不同区域的服饰图像进行特征提取,分别获得全局、款式、图案和配饰的卷积特征.最后,先对全局特征进行相似性度量,得到初步检索结果,再使用Top-50检索结果的局部特征与查询图像的局部特征进行重排序,优化排序并输出最终的检索结果.在构建的民族服饰图像数据集上的实验表明,文中方法有效提高民族服饰图像检索的准确率.

关键词：细粒度图像检索民族服饰图像全局特征局部特征重排序

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融合全局与局部特征的子空间人脸识别算法

计算机学报 2005年第10期28卷 1657-1663页

作者：王蕴红范伟谭铁牛中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京航空航天大学计算机学院北京100083

文章的工作基于子空间分析框架,从特征融合的角度模拟人类视觉系统的自适应识别功能进行人脸识别.首先,利用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)提取人脸全局特征,在一个低维的“人脸子空间”中依照最近邻法则匹配测试样本;然后... 详细信息

文章的工作基于子空间分析框架,从特征融合的角度模拟人类视觉系统的自适应识别功能进行人脸识别.首先,利用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)提取人脸全局特征,在一个低维的“人脸子空间”中依照最近邻法则匹配测试样本;然后,针对人脸局部特征,提出了一种根据各局部子块(如眉、眼、鼻、嘴)的特征偏离程度进行自动加权的算法;最后,基于模糊综合的原理对全局与局部特征进行数据融合,给出最终识别结果.实验表明,该算法能很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能.

关键词：人脸识别主成分分析局部特征全局特征模糊综合