检索结果-南通市图书馆

图学学报 2022年第6期43卷 1193-1200页

作者：耿圆谭红臣李敬华王立春北京工业大学人工智能与自动化学院北京100124

在以往的行人重识别方法中,绝大部分的工作集中于图像注意力区域的学习,却忽视了非注意力区域对最终特征学习的影响,如果在关注图像注意力区域的同时加强非注意力区域的特征学习,可进一步丰富最终的行人特征,有利于行人身份信息的准确... 详细信息

在以往的行人重识别方法中,绝大部分的工作集中于图像注意力区域的学习,却忽视了非注意力区域对最终特征学习的影响,如果在关注图像注意力区域的同时加强非注意力区域的特征学习,可进一步丰富最终的行人特征,有利于行人身份信息的准确识别。基于此,提出了视觉信息积累网络(VIA Net),该网络整体采用两分支结构,一个分支倾向于学习图像的全局特征,另一个分支则拓展为多分支结构,通过结合注意力区域和非注意力区域的特征逐步加强局部特征的学习,实现视觉信息的积累,进一步丰富特征信息。实验结果表明,在Market-1501等行人重识别数据集上,所提出的VIA Net网络达到了较高的实验性能;同时,在In-Shop Clothes Retrieval数据集上的实验证明:该网络也适用于一般的图像检索任务,具有一定的通用性。

关键词：行人重识别视觉信息注意力区域非注意力区域度量学习

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基于深度学习的服装属性识别与关键点定位算法的研究

基于深度学习的服装属性识别与关键点定位算法的研究

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作者：张凯丽浙江工商大学

学位级别：硕士

随着计算机性能的不断提升以及视觉领域的快速发展,视觉时尚分析也引起了越来越多的人的关注。目前,在视觉时尚分析领域主要围绕服装识别、检索、时尚趋势预测及服装推荐等进行。但是,该研究领域内仍存在以下问题:(1)视觉时尚领域的基... 详细信息

随着计算机性能的不断提升以及视觉领域的快速发展,视觉时尚分析也引起了越来越多的人的关注。目前,在视觉时尚分析领域主要围绕服装识别、检索、时尚趋势预测及服装推荐等进行。但是,该研究领域内仍存在以下问题:(1)视觉时尚领域的基础问题,服装属性的获取主要还是依赖于手工标注和维护。(2)难以消除拍摄的距离与角度、服饰摆放方式、模特姿势等尺度的形变影响识别性能的问题。通过研究发现当前视觉时尚领域中缺乏一个专业且实用的数据集,本文引入一个经专业人员抽象整理且符合机器学习要求的数据集,并基于该数据集围绕服装属性的识别和服装关键点的定位任务展开研究。本文在现有的工作的基础上做了如下研究:(1)针对服装属性的获取还是依赖于手工标注和维护的问题,构建了一个基于深度迁移学习和特征增强卷积神经网络(Feature Enhance convolutional neural networks,FE-CNN)模型。在特征增强部分,本文创新的提出一种基于弱监督学习的APN网络提取候选区域。首先分别基于原始图像和注意力区域完成原始分支和增强分支的训练,然后联合原始分支和增强分支完成网络的多尺度训练,使得网络更加鲁棒;此外,在网络训练上,加入一种基于权重衰减的激活函数和分离的多任务联合训练的优化策略,提高了服装属性识别的准确性。(2)对与服装形变以及模特复杂姿势影响识别准确率的问题,提出一种基于改进的级联金字塔网络的服装关键点定位模型。级联金字塔网络通过级联2个类似金字塔模型的结构,结合底层特征高分辨率和高层特征的高语义信息,融合不同层的特征实现更加精确的预测。为了降低服装关键点定位的归一化误差,以空洞卷积代替模型中的下采样操作,提高特征图的分辨率,增大模型的感受野。然后,引入一种有效的后处理操作,进一步提高模型的性能。最后,通过实验证明了本文算法的有效性以及相关应用说明了服装关键点定位研究的重要意义,探索了文中研究目标在视觉时尚领域的发展的可能性。本文希望通过对服装基本属性的识别和服装的关键点定位技术展开研究,能够推进相关研究领域的发展,如:时尚对齐,服装局部属性识别,服装图像自动编辑,服装图像检索,标签导航,服饰搭配等应用场景。

关键词：服装属性识别服装关键点定位多任务学习注意力区域空洞卷积

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基于小波变换的低照度图像增强方法

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信息与电脑 2022年第17期34卷 186-188页

作者：杨志武黄河科技学院河南郑州450006

为提高图像中注意力区域提取的准确率,提出基于小波变换技术的低照度图像增强方法。利用特征图和信道注意力模型,提取低照度图像注意力区域。通过小波变换技术对低照度图像进行预处理。引进鲍威尔法增强图像细节,实现整体合成。通过对... 详细信息

为提高图像中注意力区域提取的准确率,提出基于小波变换技术的低照度图像增强方法。利用特征图和信道注意力模型,提取低照度图像注意力区域。通过小波变换技术对低照度图像进行预处理。引进鲍威尔法增强图像细节,实现整体合成。通过对比实验证明,设计的增强方法提取成功率始终保持在99%以上,并能够有效提高图像中注意力区域提取的准确率,应用效果较好。

关键词：小波变换注意力区域整体合成细节增强增强方法低照度图像

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