检索结果-南通市图书馆

局部特征引导标签平滑与优化的井下弱特征人员重识别

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工矿自动化 2024年第2期50卷 83-89页

作者：张杰缪小然赵作鹏胡建峰闵冰冰高宇蒙冀中能源股份有限公司邢东矿河北邢台054000 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221006

煤矿井下低照度、强光扰、高粉尘等环境条件,以及井下人员服装的相似性和脸部落煤现象,导致井下弱特征人员重识别困难。现有人员重识别方法仅提取全局特征,未充分考虑局部特征,使得井下人员重识别准确率较低。针对上述问题,提出了一种... 详细信息

煤矿井下低照度、强光扰、高粉尘等环境条件,以及井下人员服装的相似性和脸部落煤现象,导致井下弱特征人员重识别困难。现有人员重识别方法仅提取全局特征,未充分考虑局部特征,使得井下人员重识别准确率较低。针对上述问题,提出了一种局部特征引导标签平滑与优化的井下弱特征人员重识别方法。该方法首先通过卷积神经网络提取井下人员图像的全局特征与局部特征;然后利用k最近邻相似性计算全局特征和局部特征的互补性得分,来衡量全局特征和局部特征的相似程度;最后根据特征互补性得分对局部特征进行标签平滑及对全局特征进行标签优化,即动态调整每个局部特征的权重,以改进每个局部特征的标签,并对局部特征的预测结果进行汇总,利用更可靠的信息来完善标签以作为全局特征的标签,从而减少图像噪声并增强特征识别能力。实验结果表明,该方法在公开数据集和包含井下人员图像的自建数据集上的平均精度均值(mAP)、第一匹配正确率(Rank-1)和平均逆置负样本惩罚率(mINP)总体优于主流人员重识别方法,具有良好的泛化性和鲁棒性,能有效实现井下弱特征人员重识别。

关键词：人员重识别弱特征人员局部特征标签平滑标签优化特征互补性

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结合标签优化和语义分割的服装图像检索

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第9期32卷 1450-1465页

作者：张茜刘骊付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂等因素导致少数民族服装图像检索准确率低的问题,提出一种结合标签优化和语义分割的服装图像检索方法.首先基于自定义的少数民族服装通用语义标签和民族服装语义标签,构建视觉风格分析概率模型... 详细信息

针对缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂等因素导致少数民族服装图像检索准确率低的问题,提出一种结合标签优化和语义分割的服装图像检索方法.首先基于自定义的少数民族服装通用语义标签和民族服装语义标签,构建视觉风格分析概率模型进行标签优化;然后在全卷积网络结构基础上加入侧分支网络和全连接条件随机场,结合带有标注对和优化语义标签的训练图像对待检图像进行语义分割;最后采用多任务的深度监督哈希算法将语义分割结果哈希映射为二进制码,通过相似度计算对少数民族服装图像进行检索并输出结果.在构建的少数民族服装图像集上的实验结果表明,该方法能够有效地提高少数民族服装图像语义分割和检索的准确率.

关键词：少数民族服装图像服装检索视觉风格标签优化语义分割哈希映射

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基于语义相似度的标签优化

山东大学学报（工学版） 2015年第2期45卷 37-42页

作者：钱肃驰彭甫镕陆建峰南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

为解决社交媒体中标签的缺失、错误等问题,提出一种基于内容相似度和语义相似度的标签优化方法。首先利用TF-IDF(term frequency—inverse document frequency)计算文本间相似度,然后利用文本间相似度与标签相似度的一致性定义了目标函... 详细信息

为解决社交媒体中标签的缺失、错误等问题,提出一种基于内容相似度和语义相似度的标签优化方法。首先利用TF-IDF(term frequency—inverse document frequency)计算文本间相似度,然后利用文本间相似度与标签相似度的一致性定义了目标函数,最后加入了修正项来减少优化前后用户提供标签的偏差。将目标函数应用到豆瓣电影标签进行优化,并将结果与原标签进行比较分析。与原标签相比,优化后的标签准确性得到了提高。试验结果表明,该方法能够有效地优化标签,有效解决标签缺失和错误等问题。

关键词：社交媒体标签优化电影标签语义相似度内容相似度

面向传统民族纹饰数据的标签优化算法研究与系统实现

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面向传统民族纹饰数据的标签优化算法研究与系统实现

作者：李峻北京邮电大学

学位级别：硕士

当今是数字化智能时代,大量的数字化数据的随之涌现,亟须新的高效的数据组织和管理方法。随着机器学习等相关技术的发展以及国家和人民对文化领域的不断重视,科技与文化领域的交叉学科研究也受到越来越多的关注。其中,传统民族纹饰是中... 详细信息

当今是数字化智能时代,大量的数字化数据的随之涌现,亟须新的高效的数据组织和管理方法。随着机器学习等相关技术的发展以及国家和人民对文化领域的不断重视,科技与文化领域的交叉学科研究也受到越来越多的关注。其中,传统民族纹饰是中国传统文化的重要组成部分,蕴含着丰富的艺术价值。由于用户对传统民族纹饰数据标注时使用自定义的标签,使得标签质量不高。为更好地对传统民族纹饰数据进行组织和管理,对标签优化研究成为一个很有意义的研究课题。本文针对如何提高传统民族纹饰数据的标签缺乏结构信息以及质量低的问题,提出了标签优化算法,主要的研究内容如下:（1）针对标签没有类别信息这一问题,本文通过搜集大量的领域相关的数据,对相关文本的关键词提取和互联网中相关的半结构化数据的统计,并且领域专家交流沟通所构建了标签体系结构。在此基础上,利用词向量能表达标签的语义特征和支持向量机在高维空间良好分类能力的特性,提出了基于WV-SVM的标签分类算法。通过与基于朴素贝叶斯和K近邻的算法进行对比,证明了该算法的有效性。（2）针对标签不完备的问题,本文利用描述传统纹饰的文本进行命名实体识别,为充分挖掘出文本中的信息,识别出文本中的标签体系中的实体,为标签进行丰富和补充。本文使用基于BERT的命名实体识别方法,充分考虑文本的上下文信息,通过双层LSTM和CRF层的网络实现对文本的实体识别任务。（3）针对标签中存在着噪声标签这一问题,本文提出了一种面向传统纹饰图文数据的无关标签去除算法,该算法利用标签频率和标签的相关度计算出每一个标签的重要性得分,并通过自适应阈值计算,对无关标签进行剔除,通过实验证明该算法取得了良好的效果。本文面向传统民族纹饰数据,提出了一套标签优化算法,并在此基础上搭建了面向传统纹饰数据的标签优化系统,方便用户使用。

关键词：传统民族纹饰命名实体识别无关标签去除标签优化标签分类

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基于低秩稀疏分解优化的图像标签完备

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第1期32卷 36-44页

作者：孟磊张素兰胡立华张继福太原科技大学计算机科学与技术学院

大量上传的网络图像因用户语义标注的随意性,造成了图像标签的不完备,大大降低了图像检索的效率.低秩稀疏是一种有效降低数据噪声的方法.为提高图像语义标签完备的准确度,提出一种基于低秩稀疏分解优化(LRSDO)的图像标签完备方法.首先... 详细信息

大量上传的网络图像因用户语义标注的随意性,造成了图像标签的不完备,大大降低了图像检索的效率.低秩稀疏是一种有效降低数据噪声的方法.为提高图像语义标签完备的准确度,提出一种基于低秩稀疏分解优化(LRSDO)的图像标签完备方法.首先结合待完备图像的视觉特征和语义搜索其近邻图像集;然后通过低秩稀疏分解模型获得其视觉特征与语义之间的映射关系,并以此预测该图像的候选标签;最后使用面向个体的标签共现频率方法对候选标签进行去噪优化,进而实现对其更加准确的自动图像标签完备.在基准数据集Corel5K和真实数据集Flickr30Concepts上进行了实验,结果表明,该方法在图像标签完备的平均准确率,平均召回率和覆盖率上均表现出更优的性能.

关键词：图像标签完备低秩稀疏分解标签预测标签优化语义标注

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基于结构特征识别的女性裤装快速检索研究

基于结构特征识别的女性裤装快速检索研究

作者：陈紫菱武汉纺织大学

学位级别：硕士

近年来,互联网和电子商务得到了快速发展,网络上服装商品的图像数据量急剧增加,如何利用海量服装图像资源助力服装行业的发展成为一个热门的研究方向。由于传统的图像检索方法存在着主观性、工作量大或者描述片面性等问题,基于深度学习... 详细信息

近年来,互联网和电子商务得到了快速发展,网络上服装商品的图像数据量急剧增加,如何利用海量服装图像资源助力服装行业的发展成为一个热门的研究方向。由于传统的图像检索方法存在着主观性、工作量大或者描述片面性等问题,基于深度学习的服装图像检索成为了该领域的研究热点。而现阶段基于深度学习的服装图像检索中,大多采用的学习标签较为单一,不能体现服装与人体的特点。因此,本研究旨在提取和分析裤装图像中与裤装结构和人体特征相关的参数,利用改进的语义分割模型实现对裤装图像结构特征的分割分类和特征提取,从而实现用于裤装廓形识别和裤装图像的快速检索。本文的主要研究内容和结论如下:(1)本文首先采集了一定数量的裤装图像,利用数据增强处理后共获得5291张符合测量要求的裤装图像。然后,采用传统标注方法对裤装数据库中所有样本进行了标注。通过将主干网络均设置为Mobile Net V2的方式,对Deep Lab V3+网络模型进行了改进,并利用该改进网络模型对裤装廓形进行了识别。识别结果表明,裤装图像分割均交并比为83.85%,其中对H廓形、A廓形的分割交并比都小于均值。(2)由于传统标注方法的不准确,导致A、H,V和O这四种裤装廓形在标注时容易混淆,从而导致H和A廓形的准确率低于其它廓形。因此,本文提出了基于服装人体工效学和服装结构基本原理的标签优化方法。利用臀部、膝部和裤口与腰部的宽度比值,以及腰部、臀部、膝部、裤口部分别与裤侧缝形成的夹角定义了裤装廓形参数。利用这套参数对数据集中易混淆样本进行了测量,并对所采集的数据集进行了因子分析。结果表明,裤装廓形可以分为:臀部因子(F1)和大腿因子(F2),结合服装结构原理,选取了其中三个参数作为裤装廓形识别参数,并根据这三个参数构建了易混淆裤装廓形判断的新模型,对所有易混淆裤装廓形,重新进行了标注。利用改进后的Deep Lab V3+语义分割模型,对新的裤装数据集进行了廓形识别。结果表明:标签优化后,各类廓形的分割分类效果都有一定程度提高。其中H廓形的裤装分割效果有明显提高,交并比和精度两个指标分别提高了5%,和7%,而且该模型的整体识别效果得到一定的优化。(3)为了构建裤装图像结构特征提取网络,将裤装图像中常见的结构属性进行模块化分析。结合廓形属性标签优化方法,总结出裤装的四大结构模块:廓形模块、裤腰模块、臀部模块和口袋模块。通过这种方法构建了一个具有4个类别,11个结构属性的裤装图像数据集。为了使网络能够同时输出图像分割结果和特征码,在基础网络Deep Lab V3+中嵌入了哈希层和余弦相似性模块的裤装结构特征提取网络。这个方法以点化的方式学习哈希码和图像表示,更适合大规模数据集的检索。根据嵌入层的输入内容差异,构建两种裤装结构特征提取网络,分别是高语义特征的特征提取网络和融合特征提取网络。以特征码与二元正交目标之间的余弦相似性作为损失函数,使模型语义分割准确的同时二值码也具有鉴别性。通过比较四种不同的损失函数,发现交叉熵损失加上Dice Loss作为损失函数时,模型的训练效率较高。(4)为了使特征提取模型输出检索效率高的特征码,设计两种裤装结构特征提取网络结构,它们分别具有高语义信息特征和融合特征。两种类型的特征作为嵌入层的输入时,构成了两种裤装结构特征提取网络,分别是高语义特征提取网络和融合特征提取网络。将两种模型输出的特征码作为检索依据,通过平均检索精度和模块检索精度对两种模型进行了评估。实验结果表明,当检索个数为5时,融合特征提取网络输出的检索码比高语义特征提取网络输出的检索码在检索精度上高5.8%,在模块检索精度上高2.1%。当检索个数为10时,融合特征提取网络输出的检索码比高语义特征提取网络输出的检索码在检索精度上高36.1%,在模块检索精度上高7.2%。因此,融合特征作为编码的输入时,检索性能更优秀。

关键词：裤装图像分割标签优化裤装图像特征裤装图像识别裤装图像检索

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用户标注的语义控制

情报杂志 2009年第11期28卷 164-166,4页

作者：白华郑州大学信息管理系郑州450001

用户标注是Web2.0主要的资源标引和组织方法,由于用户标签组织的平面结构导致标签之间缺乏语义关系,使之很难适应语义信息组织的要求。针对这一问题,探讨在用户标注优化基础上,用户标签的词语网络构建和语义关系处理与控制,简要讨论了... 详细信息

用户标注是Web2.0主要的资源标引和组织方法,由于用户标签组织的平面结构导致标签之间缺乏语义关系,使之很难适应语义信息组织的要求。针对这一问题,探讨在用户标注优化基础上,用户标签的词语网络构建和语义关系处理与控制,简要讨论了用户标注的模型化或本体化。

关键词：用户标注语义网络本体语义模型标签优化标签控制

大众分类法对信息过载的影响及优化策略研究——以豆瓣网为例

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现代情报 2016年第9期36卷 74-81,87页

作者：王娜田晓蒙郑州大学信息管理学院河南郑州450001

[目的/意义]调研显示,大众分类法是造成豆瓣网中信息过载的主要原因,但国内尚未发现针对性研究。[方法/过程]通过问卷星调研大众分类法对豆瓣网中信息过载的影响,并利用SPSS、EXCEL等软件对搜集的数据进行分析、整理。[结果/结论]通过... 详细信息

[目的/意义]调研显示,大众分类法是造成豆瓣网中信息过载的主要原因,但国内尚未发现针对性研究。[方法/过程]通过问卷星调研大众分类法对豆瓣网中信息过载的影响,并利用SPSS、EXCEL等软件对搜集的数据进行分析、整理。[结果/结论]通过分析数据得出以下主要结论:豆瓣网中的分类体系不能满足用户基本需要;大众分类法在豆瓣网中的应用存在多种问题,如同义词标签过多和标签专指度不高等。在此基础上,本文提出了一种优化大众分类法的策略,并探讨了其实施方案。

关键词：大众分类法豆瓣网信息过载标签优化

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基于深度学习的无人机影像地表裂缝自动提取

基于深度学习的无人机影像地表裂缝自动提取

作者：王辉中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

地裂缝是我国广泛存在的一种地质灾害,对道路、建筑、水利设施等基础建筑造成了巨大危害,也对人的生命安全造成极大的威胁。根据国家发布的地质灾害评级和监测方案,需要对已知的地裂缝进行持续地监测。目前,针对地裂缝的大多数研究止步... 详细信息

地裂缝是我国广泛存在的一种地质灾害,对道路、建筑、水利设施等基础建筑造成了巨大危害,也对人的生命安全造成极大的威胁。根据国家发布的地质灾害评级和监测方案,需要对已知的地裂缝进行持续地监测。目前,针对地裂缝的大多数研究止步于大型地裂缝的成因、发展和构成机理方面,关于地裂缝探测和测量这方面还停留在人工实地勘探。针对这一现象,本文提出了一种利用遥感影像对地表裂缝进行检测的方法,并根据地裂缝位置绘制区域危险区域地图,用于相关部门政策的制定。同时,可以根据本文的成果进一步观测地裂缝逐年的变化情况,辅助对当地地质运动情况的一种参考。针对地裂缝的识别任务,本文提出了一种由粗到细、渐进式的识别方式。首先,基于分类网络模型对地块进行识别,寻找出包含有地裂缝的地块。本文设计了一个四次降采样的地裂缝地块分类网络,为进行地裂缝识别单独设计了特征提取模块,得到了良好的识别结果。其次,在地块分类识别的基础上,针对这些包含地裂缝的地块进行语义级别的识别,确定地裂缝的具体位置和形态。本文为此设计了一个U型的语义识别网络,在编码和解码的层与层之间,加入了快速连接来提高特征的复用率,得到语义级别的地裂缝识别结果。最后,由于人工标注的标签很难与地裂缝边界完全贴合,总会存在一些错漏的情况,这些错漏会影响地裂缝语义级别模型的识别能力。本文为此引入差异检测模块,选择了条件随机场优化图和种子图作为两种用于优化标签的先验知识,对初始标签进行了优化,并用优化后的标签对模型进行再训练,以此得到最终的预测结果。本文使用山西市朔州区的遥感影像作为实验数据,识别该区域的矿区地裂缝。在该区域,存在的裂缝的宽度从0.1m到2m不等,最长的裂缝达到60m,最短的裂缝在0.5m以上。在本文的实验中,最终模型的平均召回率达到了93.8%,F-Score达到了83.7%。针对地裂缝语义识别的结果,本文设计了一种后处理规则,用于去除非线状区域,生成最终的区域地裂缝识别图。以此为基础,本文设计了三种不同的地图产品,用于评估区域的危险程度与治理难度。三种数据产品分别为区域危险指数图、地裂缝密集度图和地裂缝走向图。

关键词：地裂缝提取深度学习标签优化无人机影像 CRF