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基于自适应空时感知的视觉目标跟踪算法研究

基于自适应空时感知的视觉目标跟踪算法研究

作者：严军南京邮电大学

学位级别：硕士

目标跟踪是机器视觉中的一个重要分支,其目的是对视频中的指定目标进行跟踪。从跟踪数据集来看主要分为地面监控视频和无人机监控视频,本文考虑几种主要的无人机视频数据集和一个地面监控视频数据集。相关滤波的目标跟踪算法在视频跟踪... 详细信息

目标跟踪是机器视觉中的一个重要分支,其目的是对视频中的指定目标进行跟踪。从跟踪数据集来看主要分为地面监控视频和无人机监控视频,本文考虑几种主要的无人机视频数据集和一个地面监控视频数据集。相关滤波的目标跟踪算法在视频跟踪中表现出良好的性能,其中的自适应空时感知算法是最近比较热门的模型之一。评价目标跟踪性能的两个重要指标是准确度和精确度,本文从这两个指标出发,对自适应空时感知模型进行分析和改进。为了解决相关滤波器的更新不受冗余信息干扰的问题,本文提出了一种最优运输距离联合低秩化响应方法。本文通过最优传输距离来学习时域经验上的参数分布,利用方差不变特性进行时间平移,将相关滤波器成功地嵌入到时间退化之前。此外,利用一致性低秩约束近似最优响应推理,以达到全局响应一致性,这种做法利用视频相邻序列相关滤波器结构一致性,有助于加强相关滤波器更新的稳定性。在几个公共标准的数据集中,与最先进的算法相比,结果证明了新算法的优越跟踪性能。在相关滤波器更新时,自适应空时感知算法没有充分利用目标的静态特征,未考虑边界梯度的不连续所带来的噪声干扰的问题。为此本文提出了二元高斯掩码加权联合动静态引导方法,对目标的全局响应进行二元高斯掩码加权以保留中心的全局响应,从而避免边界梯度不连续的干扰。此外,本文通过利用前后帧的静态图像输入特征差异和滤波器的动态结构差异联合引导相关滤波器的更新,减弱目标形变导致模型更新准确性的影响。与最先进算法相比,在几个数据集中的结果证明了本文算法的优越性。

关键词：目标跟踪相关滤波最优传输距离低秩化二元高斯掩码动静态引导

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序列到集合的极大多标签文本分类模型的研究

序列到集合的极大多标签文本分类模型的研究

作者：曹杰浙江大学

学位级别：硕士

极大多标签文本分类(Extreme multi-label text classification,XMTC)任务是从一个极大规模的标签集合中找到与给定文本相关的标签子集的任务。近年来,一些使用一个全连接层来预测所有标签或标签聚类的概率的深度学习模型,在XMTC任务中... 详细信息

极大多标签文本分类(Extreme multi-label text classification,XMTC)任务是从一个极大规模的标签集合中找到与给定文本相关的标签子集的任务。近年来,一些使用一个全连接层来预测所有标签或标签聚类的概率的深度学习模型,在XMTC任务中达到了最先进的效果。但是,它们不能对给定文本预测出相对完整且可变长度的标签子集,因为它们通过一个固定的阈值或者取概率最大的k个标签对给定文本选择正标签。而另一类XMTC任务的深度学习模型是基于序列到序列的,侧重在以序列的形式预测可变长度的正标签。可是,XMTC任务中的标签本质上不是一个序列,是没有顺序的标签集合。这种无意义的顺序反而会在训练中限制序列到序列的模型学习到最优的预测结果。针对上述问题,本文从序列到集合的角度对XMTC任务展开研究,主要工作包括:1)提出了一种自回归模式的、端到端训练的序列到集合模型。该模型通过二分匹配算法和学生指导(Student-forcing)模式训练完全消除了标签无意义的顺序的影响,同时避免了存在于序列到序列模型中的曝光误差,并且模型具有可扩展性,可以根据数据集的特性进行增强。2)针对通用的XMTC任务,在自回归模式的序列到集合模型的基础上,提出了基于最优传输增强的序列到集合模型OTSeq2Set。OTSeq2Set使用语义空间中的最优传输距离来利用XMTC数据集中标签的语义信息,并且使用轻量级卷积模块提升模型的长文本表示能力,使用瓶颈层网络压缩极大标签量级带来的模型参数量。实验结果表明,在四个XMTC公开数据集上OTSeq2Set显著地超过了比较模型。3)针对中医药处方预测这一特定的XMTC任务,在自回归模式的序列到集合模型基础上,根据中医药处方数据集的特性提出了基数预测增强的序列到集合模型。实验结果表明,提出的模型效果显著优于基线模型,存在实际的应用价值。

关键词：极大多标签文本分类序列到集合最优传输距离基数预测中医药处方预测

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基于生成对抗网络的图像纹理合成

基于生成对抗网络的图像纹理合成

作者：赵晨旭云南大学

学位级别：硕士

纹理合成技术出现以来,着力于对自然界各种纹理的重建与生成工作,目标是扩大图像尺寸,使生成结果清晰、细节丰富。纹理合成工作不仅对虚拟手术、VR和多媒体技术等领域的发展起到积极的推动作用,而且可以作为计算机视觉其他下游任务的基... 详细信息

纹理合成技术出现以来,着力于对自然界各种纹理的重建与生成工作,目标是扩大图像尺寸,使生成结果清晰、细节丰富。纹理合成工作不仅对虚拟手术、VR和多媒体技术等领域的发展起到积极的推动作用,而且可以作为计算机视觉其他下游任务的基础,因此纹理合成具有重要的实践与理论研究意义。采用深度学习的方法完成纹理合成的任务已经被广泛应用,但结构性较强的图像由于其纹理间存在较强的位置关系,使得生成结果存在瑕疵,针对结构性纹理进行研究,提出一种适用于多种纹理类型的生成模型是解决纹理合成任务的重要问题之一。由于生成对抗网络拥有强大的特征提取与重建能力,本文提出了一种基于生成对抗网络的纹理合成算法,解决了扩大图像尺寸并较好的保留图像细节的问题。通过子像素卷积操作、多尺度通道注意力模块提高生成器的性能,利用卷积神经网络计算图像间特征的最优传输距离,计算生成图像与样本之间的像素损失进一步约束图像间的统计数据。本文的主要工作如下:1、根据输入噪声图像生成大尺寸结果图并保留纹理样图细节信息的任务,本文对输入数据以及训练集设置了数据预处理方法。基于生成对抗网络,提出了一种多尺度通道注意力纹理合成模型,网络在不断学习样本数据分布的同时,通过子像素卷积层扩大输入噪声图像的尺寸,多尺度通道注意力模块得到带有注意力权值的通道特征图,进一步增强了生成器的性能。实验结果显示本方法避免了细节丢失、局部失真等问题,能够获得质量较高的生成图像。2、基于多尺度通道注意力纹理合成模型存在的某些样图细节模糊及整体结构偏移的问题,本文提出一种结合最优传输距离的纹理合成模型,解决了生成样本结构偏移问题。切片瓦瑟斯坦距离可以转换到深度特征空间,而且可以捕获更加完整的分布,因此本文采用VGG19网络提取图像的特征图信息,通过计算生成图像与纹理样本之间的切片瓦瑟斯坦距离,进一步约束两幅图像间统计特征的相关性。因此,本文提出了基于最优传输距离的损失模型,具体包括生成对抗损失、像素损失和切片瓦瑟斯坦损失,结果显示该损失模型获得了更好的视觉效果,生成图像在细节和整体结构上都取得了较好的视觉效果。通过实验验证,本文所提方法可以扩大图像尺寸,生成任意大小的样本图像,避免了结构偏移和细节丢失等问题,获得了更好的视觉效果,进一步增加了网络的可解释性。

关键词：纹理合成深度学习生成对抗网络 VGG19网络最优传输距离

基于聚类分析的能耗均衡无线传感器网络分簇算法

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计算机工程 2019年第10期45卷 116-121页

作者：李道全张玉霞魏艳婷青岛理工大学信息与控制工程学院

为降低并均衡无线传感器网络(WSN)中传感器节点的能量消耗,提出一种基于最优传输距离和K-means聚类的WSN分簇算法。根据层次聚类算法建立聚类特征树,将聚类特征树中的叶节点视为一个簇,并使每个簇控制在最优传输距离内,实现簇内节点的... 详细信息

为降低并均衡无线传感器网络(WSN)中传感器节点的能量消耗,提出一种基于最优传输距离和K-means聚类的WSN分簇算法。根据层次聚类算法建立聚类特征树,将聚类特征树中的叶节点视为一个簇,并使每个簇控制在最优传输距离内,实现簇内节点的能耗均衡。通过目标函数对K-means聚类簇进行优化,保证簇内节点数目的均匀分布,并在考虑剩余能量和地理位置的基础上完成节点数据传输。实验结果表明,该算法在均衡网络能耗的同时,可有效延长网络生命周期。

关键词：无线传感器网络聚类分析最优传输距离目标函数能耗均衡

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空气湍流影响下的视频图像恢复研究

空气湍流影响下的视频图像恢复研究

作者：陈华华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

空气湍流是引起图像几何畸变和模糊的重要原因,它会大幅度降低相机从远距离外拍摄到的视频和图像的质量,从空气湍流退化视频图像序列中恢复出清晰的图像具有重要的研究意义。现有的空气湍流退化视频图像恢复框架未能高效地对退化帧序列... 详细信息

空气湍流是引起图像几何畸变和模糊的重要原因,它会大幅度降低相机从远距离外拍摄到的视频和图像的质量,从空气湍流退化视频图像序列中恢复出清晰的图像具有重要的研究意义。现有的空气湍流退化视频图像恢复框架未能高效地对退化帧序列进行筛选,从而导致恢复图像质量较差,且算法较为复杂。本文所提出的具有基于最优传输距离的帧选择步骤的恢复框架,能够有效提高图像的恢复质量。本文的主要工作有:第一,总结分析了空气湍流现象及成因、空气湍流对光学成像的主要影响、最优传输问题及最优传输距离在图像处理中的应用;第二,在图像配准与盲解卷积相结合的恢复框架中首先加入了帧选择步骤,剔除了质量较差(例如非常模糊或者变形非常严重)的帧,构建了一种新的空气湍流退化视频图像恢复框架。第三,在所加入的帧选择步骤中,引入了先进的最优传输理论及其最优传输距离,优化了图像恢复算法,并通过MATLAB软件对所提出的算法进行了验证。本文所提出的新的空气湍流影响下的视频图像恢复框架及算法,既能使所获得的恢复图像在视觉效果和性能上皆获得提升,又可以有效降低算法的复杂度。

关键词：空气湍流图像恢复帧选择最优传输距离

Amply regular图的林-陆-丘曲率和直径

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中国科学技术大学学报 2021年第12期51卷 889-893页

作者：李心田刘世平中国科学技术大学数学科学学院安徽合肥230026

利用Hall匹配定理,研究了在不同参数限制条件下围长为3或4的amply regular图的林-陆-丘曲率下界估计.作为推论,我们证明每一个会议图均有正的林-陆-丘曲率.我们的方法在围长为4以及一些特殊的围长为3情形为amply regular图的一个经典直... 详细信息

利用Hall匹配定理,研究了在不同参数限制条件下围长为3或4的amply regular图的林-陆-丘曲率下界估计.作为推论,我们证明每一个会议图均有正的林-陆-丘曲率.我们的方法在围长为4以及一些特殊的围长为3情形为amply regular图的一个经典直径估计提供了几何证明.

关键词： amply regular图完美匹配最优传输距离林-陆-丘曲率