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西安电子科技大学学报 2010年第2期37卷 366-373,384页

作者：刘冬张弓南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016 中航工业第一飞机设计研究院陕西西安710089

提出一种SAR图像特定尺寸、方向目标检测方法.根据指数小波对SAR目标边缘的选择性强化特性,对SAR图像进行方向指数小波滤波.基于滤波后的目标特性,定义指数小波分形特征(EWF).该特征依据SAR成像过程中目标尺寸、方向等先验性信息,实现对... 详细信息

提出一种SAR图像特定尺寸、方向目标检测方法.根据指数小波对SAR目标边缘的选择性强化特性,对SAR图像进行方向指数小波滤波.基于滤波后的目标特性,定义指数小波分形特征(EWF).该特征依据SAR成像过程中目标尺寸、方向等先验性信息,实现对SAR图像特定目标检测.指数小波分形特征与传统的目标检测特征不同,它对目标尺寸、方向、背景对比度同时具有敏感性.基于MSTAR数据库的检测实验结果说明了EWF特征对尺寸、方向性SAR目标检测的有效性.

关键词： SAR图像处理目标检测合成孔径雷达指数小波特定目标检测

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基于低秩张量分解的高光谱图像目标检测方法研究

基于低秩张量分解的高光谱图像目标检测方法研究

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作者：吴丹哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

高光谱图像目标检测在军事和民用应用中都有重要的作用。根据是否可以获知目标的光谱先验信息,目标检测技术可以被分为异常目标检测技术和特定目标检测技术。由于异常目标检测任务缺乏目标的先验光谱信息,在对背景进行建模和估计时很难... 详细信息

高光谱图像目标检测在军事和民用应用中都有重要的作用。根据是否可以获知目标的光谱先验信息,目标检测技术可以被分为异常目标检测技术和特定目标检测技术。由于异常目标检测任务缺乏目标的先验光谱信息,在对背景进行建模和估计时很难完全排除异常目标及噪声的干扰,从而削弱模型对背景的表达能力。在高光谱图像特定目标检测中,虽然可以获知目标的光谱信息,但是由于高光谱图像波段间信息冗余度高,加之噪声等因素的影响,使得目标和背景在光谱信息上的区分度变得不明显,从而导致检测方法的结果精度不理想。针对上述问题,本文分别从异常目标检测和特定目标检测两个方面展开研究。1.在未知目标先验信息情况下,针对异常目标及噪声的干扰而降低背景信息获取和建模准确性的问题,本文提出了一种基于全变差正则化低秩张量分解和协同表示的异常检测方法。该方法利用全变差正则化低秩张量分解模型将高光谱图像分解成混合信息和低秩信息两部分,然后结合两个信息部分的特点分别设计异常检测器来提取异常信息。最后,通过对两部分的异常检测结果加权融合,得到最终的异常目标检测结果。本文通过在三个真实的高光谱数据集上进行检测,并与其他8种异常目标检测方法进行比较,验证了该方法的有效性,该方法在三个数据集上的异常目标检测精度分别为0.9954、0.9804和0.9869。2.在已知目标先验信息情况下,针对因高光谱图像高冗余性及噪声等因素而降低目标和背景区分度的问题,本文提出了一种基于双因子正则化低秩张量分解的双阶段特定目标检测方法。该方法采用双因子正则化低秩张量分解模型来提取背景张量,降低噪声因素的影响。然后,采用由粗到精的策略来逐步增加目标和背景的区分度,得到最终的特定目标检测结果。本文通过在三个真实的高光谱数据上进行检测,并与其他8种特定目标检测方法进行比较,验证了该方法的有效性,该方法在三个数据集上的特定目标检测精度分别为0.9976、0.9819和0.9987。

关键词：高光谱遥感异常目标检测特定目标检测低秩张量分解

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面向特定类型目标的监控视频内容识别

面向特定类型目标的监控视频内容识别

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作者：郭馨北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,智能监控技术飞速发展,且落地于多种应用场景,其中,物流仓储智能安防这一领域逐渐受到人们的关注。目前,市面上已有许多智能监控技术,但大多是基于全局的异常检测,而复杂的仓储环境对于智能监控的针对性和准确率有着更高的要求... 详细信息

近年来,智能监控技术飞速发展,且落地于多种应用场景,其中,物流仓储智能安防这一领域逐渐受到人们的关注。目前,市面上已有许多智能监控技术,但大多是基于全局的异常检测,而复杂的仓储环境对于智能监控的针对性和准确率有着更高的要求。因此,本文提出了面向特定类型目标的监控视频内容识别方案。在关注某一类型目标的情况下,能准确在复杂环境中检测出目标并进行识别和分类。为了更好的进行分析和实验验证,本文基于无人仓库这一物流场景,构建了特定行为的视频数据集,建立了以人为特定类型目标的内容识别网络。同时,增加了运动检测模块和目标检测模块,提高整体方案的运行效率,并对目标进行定位,排除干扰。具体工作内容如下:(1)框架理论研究。针对智能监控这一应用场景,深入研究运动检测方法、目标检测算法以及视频内容识别算法。(2)将运动检测方法与视频内容识别网络相结合。通过高斯混合分布模型对监控视频的背景进行建模,然后采用背景减除法,检测视频中是否有运动物体出现,由此剔除视频帧中的静止画面,筛选出具有运动变化的视频片段,提高整体方案的识别效率。(3)将目标检测算法于视频内容识别网络相结合。在得到运动视频片段后,通过轻量级卷积神经网络MobileNet2对视频帧进行特征提取,然后使用SSD算法,获取目标的类别信息的位置信息。若为特定类型目标,则扩充目标区域,并搭建三维卷积神经网络,结合针对难分类样本的损失函数Focal Loss,对包含特定目标的视频片段进行识别。实验结果表明,本文提出的方案在特定行为识别数据集上的精度为88.33%,相较于基础算法,提高了6%。本文基于物流仓储中的智能监控这一场景,构建了三维卷积神经网络,结合目标检测模块提供的视频输入,并替换损失函数对模型进行优化,最终在本文构建的数据集上有着较好的表现,一来完成了特定识别这一需求,二来提高了视频内容识别的精度。因此,该方案在对特定类型目标有需求的智能监控场景中有着较好的应用。

关键词：智能监控视频内容识别特定目标检测特定区域识别

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压缩传感在模式分类中的应用研究

压缩传感在模式分类中的应用研究

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作者：孙南安徽大学

学位级别：硕士

近期由Candes、 Romberg、 Tao和Donoho等人提出的压缩传感(Compressed Sensing, CS)理论,可以从一个非适应性、线性测量中恢复稀疏或可压缩信号。如果选择适当,测量数目可以比Nyquist速率采样的数目小得多。而且许多信号处理问题的目... 详细信息

近期由Candes、 Romberg、 Tao和Donoho等人提出的压缩传感(Compressed Sensing, CS)理论,可以从一个非适应性、线性测量中恢复稀疏或可压缩信号。如果选择适当,测量数目可以比Nyquist速率采样的数目小得多。而且许多信号处理问题的目标并不是为了完全地信号恢复,而是寻求其中的模式分类等问题结果。论文将研究cS理论在模式分类问题中的应用。本文首先介绍压缩传感的基本理论,然后聚焦在CS理论在模式分类问题中的应用展开讨论：(1)将压缩传感用于人脸性别辨认问题;(2)研究压缩传感理论在人脸识别中的应用;(3)将压缩传感用于特定目标检测。主要研究工作及创新性成果如下： (1)建立在现有的人脸检测、特征提取方法以及模式分类器进行整理和比较基础上,实现了一个集成人脸检测和性别识别系统。系统可用于辨认静态图片中所有出现人脸的性别属性,包括人脸检测与预处理、特征提取和性别识别三部分,特定图片测试实验结果表明系统达到较高的识别率。 (2)提出一种基于压缩传感理论的人脸性别辨认算法,试图解决在复杂光照环境下人脸性别的鲁棒辨认问题。主要工作包括创建人脸性别数据库,构造人脸性别字典基和在面向复杂光照变化环境的Extended Yale B Database人脸数据库了集上进行算法验证,实验结果表明本文提出算法的计算效率和识别率优于传统方法。 (3)介绍人脸识别基于稀疏表示分类的SRC算法和基于Gabor特征稀疏表示分类的GSRC算法,提出基于随机投影Gabor特征稀疏表示分类的RGSRC算法,研究光照、表情变化较大的正面无遮挡人脸识别问题。在AR Face Database人脸数据库上进行算法有效性对比实验,实验结果表明本文提出的RGSRC算法效果优于现存人脸识别算法。 (4)在本文提出人脸识别RGSRC算法的基础上,探讨测量矩阵的选择对人脸识别准确率的影响。对比并分析采用随机高斯矩阵、随机贝努力矩阵、随机托普利兹矩阵、随机循环矩阵、稀疏带状随机高斯矩阵、稀疏带状随机贝努力矩阵、稀疏带状随机托普利兹矩阵、稀疏带状随机循环矩阵作为测量矩阵的人脸识别正确率。实验结果表明测量矩阵中独立变元数目的减少并没有较大程度的影响识别正确率,这将有利于特定CS应用中测量矩阵的物理实现。 (5)设计并实现一个特定目标轮廓数据采集系统,可用于获取感兴趣的特定目标轮廓数据信息。系统主要包括五个模块：数据获取模块、数据传输模块、采集控制模块、电源模块和处理显示模块。实验结果表明系统可以稳定、高效完成轮廓数据的采集工作。 (6)整理分析现存检测算法的基础上,讨论特定目标检测问题的特殊性,提出一种基于压缩传感理论的特定目标检测算法。在使用特定目标轮廓数据采集系统采集特定目标轮廓数据图片构建数据库的基础上,该算法可以有效完成特定目标的检测任务。

关键词：压缩传感模式分类性别辨认人脸识别特定目标检测

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