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重构特征联合的多域卷积神经网络跟踪算法

激光与光电子学进展 2019年第19期56卷 157-165页

作者：杨大伟巩欣飞毛琳张汝波大连民族大学机电工程学院辽宁大连116600 大连民族大学国家民委智能感知与先进控制重点实验室辽宁大连116600

针对MDNet跟踪算法网络模型中存在的特征稳健性差以及目标背景信息丢失导致跟踪失败的问题,提出一种基于重构特征联合的多域卷积神经网络视觉跟踪算法。基于末端卷积层提取的目标高级特征,使用反卷积操作上采样,获得了包含目标背景信息... 详细信息

针对MDNet跟踪算法网络模型中存在的特征稳健性差以及目标背景信息丢失导致跟踪失败的问题,提出一种基于重构特征联合的多域卷积神经网络视觉跟踪算法。基于末端卷积层提取的目标高级特征,使用反卷积操作上采样,获得了包含目标背景信息的重构特征,再通过联合目标高级特征和背景信息的重构特征的方式增强特征的稳健性,达到了有效区分目标和背景的目的,适用于解决跟踪过程中出现的目标遮挡、形变、光照变化等问题。将本文算法分别在OTB50和VOT2015跟踪测试集上进行测试,与MDNet算法相比,跟踪精度提升1.53%,跟踪成功率提升2.03%。

关键词：机器视觉目标跟踪卷积神经网络重构特征特征联合反卷积

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卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索

测绘科学 2019年第7期44卷 9-15,34页

作者：杨珂李从敏周维勋程起敏任应超武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 华中科技大学电子信息与通信学院武汉430074 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101

针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接... 详细信息

针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接层特征作为感兴趣区域,并对二者进行跨层整合得到新的图像特征并应用于图像检索。实验结果表明,与利用单一的全连接层或者卷积层特征以及传统的经典检索方法相比,该方法取得了很好的检索结果,能够更好地保留图像的全局信息和空间结构信息,提高遥感图像检索的性能。

关键词：卷积神经网络遥感图像检索特征提取特征联合

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基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别

基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别

作者：郭顺超燕山大学

学位级别：硕士

随着计算机视觉技术的发展以及新型人机交互方式的出现，基于视觉的手势识别方法引起了学者们的广泛关注。如何实时、准确地识别出手势样本的类别成为了当前人们研究的重点。在前人研究的基础之上，本文以兼顾实时性及提高手势识别率为... 详细信息

随着计算机视觉技术的发展以及新型人机交互方式的出现，基于视觉的手势识别方法引起了学者们的广泛关注。如何实时、准确地识别出手势样本的类别成为了当前人们研究的重点。在前人研究的基础之上，本文以兼顾实时性及提高手势识别率为研究目标，综合利用各方面的理论知识，对基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别方法进行了研究。首先，总结了手势识别的一般过程，并重点对手势识别过程中的手势分割、特征提取以及手势识别技术进行了分析。其次，在深入分析和研究手势识别的基础上，提出一种基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别方法。该方法在手势分割的基础上通过提取手势样本的梯度方向直方图和局部二值模式特征，并将二者进行联合形成手势样本的联合特征，然后，在不改变手势识别率的前提下采用偏最小二乘法对手势联合特征进行降维以改善手势识别的实时性，降维后可以得到手势的低维联合特征。再次，给出了基于支持向量机分类器的手势训练及识别方法。该方法通过对手势训练样本降维后的低维联合特征进行训练得到手势识别器，并利用该手势识别器对各测试样本进行识别测试，通过统计所有手势测试样本的识别结果得到手势识别的识别率。最后，基于Jochen Triesch手势库及自制手势库对本文方法进行了实验，并同已有手势识别方法在识别率和实时性方面进行了比较。

关键词：手势识别特征联合偏最小二乘法梯度方向直方图局部二值模式支持向量机

基于特征联合的手机膜图像多目标识别技术研究

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基于特征联合的手机膜图像多目标识别技术研究

作者：李艳丽湖北工业大学

学位级别：硕士

多目标识别技术是工业生产线上自动检测识别系统的核心技术,其研究内容涉及图像处理、模式识别、自动控制和人工智能等许多相关领域的知识。本课题以工业自动生产线上多目标物手机贴膜为研究对象,针对复杂背景及部分遮挡情况下的多目标... 详细信息

多目标识别技术是工业生产线上自动检测识别系统的核心技术,其研究内容涉及图像处理、模式识别、自动控制和人工智能等许多相关领域的知识。本课题以工业自动生产线上多目标物手机贴膜为研究对象,针对复杂背景及部分遮挡情况下的多目标图像错、漏识别等问题,开展手机贴膜多目标图像的识别技术研究,主要完成的工作如下:(1)识别系统硬件设计。以获取高质量的图像为目标,结合手机贴膜的识别精度要求,按照视觉检测应用中相机和镜头的选型原则,分析确定本系统的光源、镜头、相机等硬件选型方案。(2)图像预处理算法研究。对摄取的手机贴膜图像进行预处理,主要目的是获取手机贴膜清晰的二值化图像,其预处理过程主要包括:采用加权平均值法进行图像灰度化,利用十字形中值滤波器对图像进行滤波,采用直方图均衡化增强法进行图像增强,用最大类间方差阈值分割算法进行图像分割,最终得到清晰的手机贴膜二值化图像。(3)图像特征的提取技术和多目标识别算法研究。首先采用8连通域标识法对二值化目标图像进行连通域标识,并利用不变矩的旋转平移不变性对手机贴膜图像进行位置校正,得到若干个待定目标;其次提取各个待定目标的面积特征并根据已知的单个目标的面积初始阈值排除非真实目标;然后采用K均值算法对真实目标进行聚类得到若干不同类目标;最后从每类目标中选取一个目标并提取其5*5比例特征与标准模板进行匹配,从而确定目标是否为手机贴膜。(4)部分遮挡图像的识别算法研究。针对手机贴膜识别过程中出现的部分遮挡情况,采取改进Hausdorff距离作为识别特征进行手机贴膜的识别。将二值化后的模板图像在所有标记的连通域中逐像素滑动,求每一对应位置的改进Hausdorff距离,并将所求Hausdorff距离值与所设定的距离阈值进行比较,如果小于该设定阈值,则该位置处的图像就是所要识别的目标图像。实验表明,本文提出的基于特征联合的多目标识别算法很好地解决了多目标识别中的尺寸缩放和角度旋转等问题,并且对于识别中可能出现的部分遮挡情况,提取改进的Hausdorff距离特征也能实现部分遮挡目标地准确识别。

关键词：多目标特征联合 Hausdorff距离部分遮挡物体目标识别

基于Kinect的多通道特征联合的人体行为识别

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基于Kinect的多通道特征联合的人体行为识别

作者：李冬青大连海事大学

学位级别：硕士

人体行为识别技术是计算机视觉和人工智能领域非常热门的研究课题之一,在视频监控、人机交互界面、运动视频分析、视频检索及机器人等研究领域得到了广泛的关注。传统的行为识别的研究一般都是使用RGB彩色图像,随着深度传感器的出现,越... 详细信息

人体行为识别技术是计算机视觉和人工智能领域非常热门的研究课题之一,在视频监控、人机交互界面、运动视频分析、视频检索及机器人等研究领域得到了广泛的关注。传统的行为识别的研究一般都是使用RGB彩色图像,随着深度传感器的出现,越来越多的学者研究基于深度图像的人体行为识别。相比RGB图像,深度图像对光照变化、色彩和纹理的改变具有较强的鲁棒性。此外,骨骼关节点的位置特征可以表示人体骨架之间相对位置的变化。基于现有的行为识别研究方法,本文提出了一种基于Kinect的多通道特征联合的人体行为识别方法。首先利用Kinect硬件设备提取三个通道的数据信息,包括RGB彩色图像、深度图像和骨骼关节点。其次对这三个通道的信息分别采用不同的方法进行特征提取,对RGB通道信息先提取空间兴趣点,再计算图像通道和运动通道的方向梯度直方图(HOG)特征;对深度通道信息采用改进的HOG获得时空特征描述子;对骨骼通道信息,利用Kinect采集20个人体主要的骨骼关节点,对这些关节点提取关节对位置特征,并采用傅里叶时间金字塔结构表示提取到的位置特征,使用特征编码和汇集操作处理底层时空特征。用词袋模型(Bag ofwords,BOW)对提取的特征进行编码,并将编码后的局部特征转化成直方图表示,对直方图进行特征归一化处理后,得到表示整个视频的特征。最后,将代表整个视频的特征作为输入数据,采用级联SVM建立模型进行人体行为识别。本文所提出的算法在四个标准数据集上展开训练和测试,并与最新的结果进行比较,实验结果显示,本文所提算法在分类性能上有很大的提高。最后,本文利用Kinect传感器采集现实场景数据来验证本文算法的实际应用,从实验结果数据中可以看出,本文所提的算法在真实场景数据集上具有较高的准确率。

关键词： Kinect 行为识别级联分类器特征联合

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基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别

燕山大学学报 2014年第1期38卷 41-48页

作者：张世辉周绯菲郭顺超燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 交通运输部管理干部学院计算机系北京101601

针对以往手势识别研究中更关注识别率而弱化实时性的情况,首次将偏最小二乘降维思想引入手势识别领域,提出一种基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别方法。首先进行手势分割,在此基础上提取手势样本的梯度方向直方图和局部二值模式特... 详细信息

针对以往手势识别研究中更关注识别率而弱化实时性的情况,首次将偏最小二乘降维思想引入手势识别领域,提出一种基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别方法。首先进行手势分割,在此基础上提取手势样本的梯度方向直方图和局部二值模式特征,并将二者进行联合。然后采用偏最小二乘法对手势联合特征进行降维,并将降维后的手势训练样本特征输入到支持向量机中进行分类训练。最后用训练好的支持向量机对降维后的手势测试样本进行识别测试。基于Jochen Triesch手势库及自制手势库的实验结果表明,同已有方法相比,本文所提方法在取得较高手势识别率的同时也取得了较好的实时性。

关键词：手势识别特征联合偏最小二乘法梯度方向直方图局部二值模式

基于噪声分类和双自适应阈值判决的语音活动检测方法

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工程科学与技术 2018年第4期50卷 170-178页

作者：姚睿曾泽清杜君杰南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106

为了解决复杂背景噪声环境中语音活动检测(voice activity detection,VAD)命中率较低的问题,提出具有环境意识的VAD算法。针对常用算法中采用单阈值抗噪性差的不足,对语音帧和噪声帧相互转换过程采用不同阈值,并对两个阈值进行自适应更... 详细信息

为了解决复杂背景噪声环境中语音活动检测(voice activity detection,VAD)命中率较低的问题,提出具有环境意识的VAD算法。针对常用算法中采用单阈值抗噪性差的不足,对语音帧和噪声帧相互转换过程采用不同阈值,并对两个阈值进行自适应更新;为克服单一特征无法应对复杂环境的缺陷,提出将统计模型似然比、能量熵特征和平均谐波数量值特征等进行特征联合的方法;引入环境噪声分类的思想,利用支持向量机对噪声环境进行分类,并根据噪声类型选择最优特征组合,进一步提升算法性能。使用NOIZEUS语音库,以babble、pink、white、f16、volvo这5类噪声作为背景噪声,通过仿真实验评估了所提出算法的性能,比较了各类特征组合的命中率。实验结果证明,所提方法的识别效果优于现有算法,针对各种噪声可取得约80%的总体命中率,且能更好地平衡语音命中率和虚警率。

关键词：语音活动检测双自适应阈值噪声分类特征联合

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眼睛特征点的精确跟踪

眼睛特征点的精确跟踪

作者：蒋丽燕大连理工大学

学位级别：硕士

眼睛是脸部特征中极其重要的部分,包含着丰富的信息。一直以来,眼睛特征的检测和跟踪作为计算机视觉领域的重要课题,受到了广泛的关注。同时,眼睛跟踪在诸如眼睛疲劳检测,视线估计,人脸表情分析,人机交互等领域,有着重要的应用。然而受... 详细信息

眼睛是脸部特征中极其重要的部分,包含着丰富的信息。一直以来,眼睛特征的检测和跟踪作为计算机视觉领域的重要课题,受到了广泛的关注。同时,眼睛跟踪在诸如眼睛疲劳检测,视线估计,人脸表情分析,人机交互等领域,有着重要的应用。然而受姿态,光照和表情变化的影响,眼睛的跟踪更加困难、复杂。之前较多的方法仅是定位了眼睛的关键点,而没有描述眼睛丰富的形状信息;或者描述了正面视角下眼睛的轮廓,而眼部显著的变化则研究不足。我们的系统针对此,能够鲁棒的跟踪定位眼睛,描述了眼睛的轮廓和可见虹膜部分的中心。本文提出了一种新的方法用于跟踪眼睛特征点。算法分为两大模块:眼睛图像块的跟踪和特征点的定位。首先用IVT(Incremental Visual Tracking)算法来提取眼部的图像。得到眼部图像和相应的子图像坐标系后,利用本论文提出的特征点跟踪算法描述特征点。这里提出了相对于离线训练仿射流形模型的在线仿射流形模型。在线仿射流形模型不断地同时对图像纹理和特征点位置建模,用非迭代的PCA重建方式估计轮廓点位置。得到轮廓点位置后,从利用局部信息的角度,用轮廓点局部特征(SIFT+RGB)匹配定位轮廓控制点。在线仿射流形模型和特征点局部特征匹配相结合得出最终的轮廓控制点位置。此外,点局部特征匹配和自适应黑色圆形模板匹配结合的方法定位可见虹膜中心点。最后,Kalman滤波器用来进一步精确特征点。利用普通摄像机拍摄的视频对本文算法验证,实验表明,该方法能够在姿态变化、尺度变化和眼球转动下较好地跟踪,与人工标记值的差值的RMS(root mean square)的平均值约为1.5。

关键词： IVT 增量PCA 在线仿射流形模型特征联合

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目标主色集结合SIFT的彩色目标快速识别

计算机科学 2009年第12期36卷 257-258,266页

作者：李海涛吴培良孔令富燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

针对基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的目标识别实时性差的缺陷,提出了一种结合目标主色集(Object Dominant Color Set,ODCS)初定位的SIFT彩色目标快速识别算法(ODCS-SIFT)。将目标识别分为两个阶段:在... 详细信息

针对基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的目标识别实时性差的缺陷,提出了一种结合目标主色集(Object Dominant Color Set,ODCS)初定位的SIFT彩色目标快速识别算法(ODCS-SIFT)。将目标识别分为两个阶段:在离线训练阶段,采用人机交互的方式提取目标特征;在实时图像处理阶段,首先基于目标主色集进行顺序网格搜索和种子填充,再根据各主色频数约束来确定目标的初定位区域,最后在灰度化的初定位区域进行SIFT处理。对比实验表明,本方法可有效地提高SIFT目标识别的实时性。

关键词：目标主色集目标识别特征联合