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基于自适应融合的手掌静脉增强方法

计算机应用 2019年第4期39卷 1176-1182页

作者：娄梦莹袁丽莎刘娅琴万雪梅杨丰南方医科大学生物医学工程学院广州510515

针对掌脉轮廓不清晰,图像对比度低、亮度低,进而导致识别性能降低的现象,提出一种自适应融合的手掌静脉增强方法。首先,基于暗原色先验(DCP)去雾算法,根据掌脉图像变异系数自适应选择去雾系数,得到DCP增强图像,并且基于部分子块重叠直... 详细信息

针对掌脉轮廓不清晰,图像对比度低、亮度低,进而导致识别性能降低的现象,提出一种自适应融合的手掌静脉增强方法。首先,基于暗原色先验(DCP)去雾算法,根据掌脉图像变异系数自适应选择去雾系数,得到DCP增强图像,并且基于部分子块重叠直方图均衡(POSHE)算法得到POSHE增强图像;然后,将图像分为16个子块,依据图像灰度均值与标准差确定各子块权重;最后,根据各子块权重对DCP和POSHE增强图像进行自适应融合,得到最终增强图像。该方法既保留了DCP算法在增强图像对比度和亮度的同时不引入明显噪声的优点,又保留了POSHE算法在增强图像对比度和亮度的同时不损失局部细节的特点;同时,两者的自适应融合既解决了DCP图像阴影部分掌脉缺失现象,又削弱了POSHE产生的块效应。在对两个公开库和自建库分别进行的实验中,三个数据库的等错误率分别为0.000 4、0.047 2、0.057 9,识别率分别为99.98%、94.27%、92.05%。实验结果表明,与现有的图像增强方法相比,该方法降低了等错误率,提高了识别精度。

关键词：手掌静脉图像增强暗原色先验部分子块重叠直方图均衡化分块自适应融合

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引入特征交互的红外与可见光图像自适应融合

激光与红外 2023年第7期53卷 1052-1059页

作者：陈从平闫焕章郁春明江高勇凌阳戴国洪常州大学机械与轨道交通学院江苏常州213164 常州大学材料科学与工程学院江苏常州213164

在图像融合领域,现有的基于卷积神经网络(CNN)或Transformer架构的方法存在两个局限性:首先,浅层纹理特征与深层语义特征之间无法有效聚合;其次,红外与可见光特征的权重比例无法自适应变化。本文提出一种引入特征交互的红外与可见光图... 详细信息

在图像融合领域,现有的基于卷积神经网络(CNN)或Transformer架构的方法存在两个局限性:首先,浅层纹理特征与深层语义特征之间无法有效聚合;其次,红外与可见光特征的权重比例无法自适应变化。本文提出一种引入特征交互的红外与可见光图像自适应融合方法。首先,构建一种基于Transformer的特征交互模块,聚合跨尺度特征信息,增强特征表达能力。其次,设计一种融合模块,自适应地调整特征权重比例。所提出的融合方法通过两阶段训练策略完成。第一个阶段,应用创新的特征交互概念训练编码器,增强特征表达,重建特征图像。第二个阶段,基于设计的权重自适应调整模块训练红外与可见光特征融合任务。公开数据集的实验结果表明,与现有方法相比,本方法在主观和客观的评价方面均优于其他典型方法。

关键词：图像融合 Transformer 特征交互自适应融合跨尺度

多特征自适应融合的CamShift算法与ROS跟随小车实现

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科学技术与工程 2021年第10期21卷 4141-4147页

作者：党海鑫高嵩曹凯陈超波王坤西安工业大学电子信息工程学院西安710021

针对传统的具有色彩特征的CamShift算法可以在弱干扰场景中实现良好的跟随,但在光线明显变化或相似颜色干扰的复杂场景中跟踪性能较差的劣势,采用颜色、纹理和边缘特征进行自适应融合的方法来提高算法的抗干扰能力,并通过目标框的尺寸... 详细信息

针对传统的具有色彩特征的CamShift算法可以在弱干扰场景中实现良好的跟随,但在光线明显变化或相似颜色干扰的复杂场景中跟踪性能较差的劣势,采用颜色、纹理和边缘特征进行自适应融合的方法来提高算法的抗干扰能力,并通过目标框的尺寸限定和概率密度图的修正进一步提高算法在复杂场景下跟随的稳定性。分别使用机器人操作系统(robot operating system, ROS)跟随小车对优化后的改进算法进行验证,结果证明了该改进算法在光线明显变化或相似颜色干扰的复杂场景下相比于传统的算法具有更高的鲁棒性、跟随精度以及良好的跟随性能。

关键词：目标跟随 CamShift 多特征自适应融合机器人操作系统(ROS)

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多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法

小型微型计算机系统 2022年第4期43卷 834-840页

作者：王振杨珺邓佳莉谢鸿慧黄聪江西农业大学计算机与信息工程学院南昌330045 江西农业大学软件学院南昌330045

为解决Deeplab v3+网络在解码过程中仅融合一个尺度编码特征,导致部分细节信息丢失,从而造成最终分割结果较为粗糙等问题,提出多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法.该算法在Deeplab v3+的解码过程中使用自适应空间特征融合结构,给... 详细信息

为解决Deeplab v3+网络在解码过程中仅融合一个尺度编码特征,导致部分细节信息丢失,从而造成最终分割结果较为粗糙等问题,提出多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法.该算法在Deeplab v3+的解码过程中使用自适应空间特征融合结构,给不同尺度的编码特征分配自适应的融合权重,通过融合编码过程中的多尺度特征进行特征图的上采样,从而实现图像更加精细的语义分割效果.实验结果表明,该算法在Cityscapes数据集上达到了95.05%的像素准确度和69.36%的平均交并率,且对大部分小尺度目标物体的分割更为精准;在Vaihingen遥感图像数据集上本文提出的算法达到了83.49%的像素准确度和68.77%的平均交并率,进一步验证了本文改进算法的泛化性.

关键词：图像语义分割多尺度特征 Deeplab v3+ 编码-解码自适应融合

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基于双通道特征自适应融合的红外行为识别方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2017年第3期29卷 389-395页

作者：吕静高陈强杜银和程华重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065 中国舰船研究设计中心武汉430064

针对现有行为识别算法在红外视频中表现不佳的问题,提出一种基于双通道特征自适应融合的红外行为识别算法。在该方法中,2个通道提取的特征分别是改进的密集轨迹特征和光流卷积神经网络特征。改进的密集轨迹特征是在原始密集轨迹特征中... 详细信息

针对现有行为识别算法在红外视频中表现不佳的问题,提出一种基于双通道特征自适应融合的红外行为识别算法。在该方法中,2个通道提取的特征分别是改进的密集轨迹特征和光流卷积神经网络特征。改进的密集轨迹特征是在原始密集轨迹特征中加入灰度值权重,强调红外视频的成像特征;光流卷积神经网络特征是在原始视频对应的光流图序列中提取的,该特征具有较强的全局描述能力。通过自适应融合模型将2个通道特征的概率输出进行自适应融合,得到最终识别结果。实验结果表明,在现有红外行为识别数据集上,该算法有效地提高了识别准确率。

关键词：行为识别红外视频双通道特征自适应融合

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基于鉴别性与稳定性的自适应融合目标跟踪

计算机应用 2013年第A01期33卷 166-169,173页

作者：严红平吕珂汪凌峰潘春洪中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

提出了一种基于鉴别性与稳定性的自适应融合目标跟踪算法。在跟踪中,鉴别性度量目标与背景的区分程度,稳定性衡量跟踪框中心与目标实际中心之间的偏移程度。首先,对鉴别性与稳定性分开考虑,分别建模;而后将其引入自适应融合框架中,由此... 详细信息

提出了一种基于鉴别性与稳定性的自适应融合目标跟踪算法。在跟踪中,鉴别性度量目标与背景的区分程度,稳定性衡量跟踪框中心与目标实际中心之间的偏移程度。首先,对鉴别性与稳定性分开考虑,分别建模;而后将其引入自适应融合框架中,由此得到目标函数;最后优化目标函数得到自适应融合的权重。不同视频上的对比实验验证了该算法具有更高的跟踪准确性及稳定性。

关键词：自适应融合目标跟踪鉴别性稳定性

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基于分片的多特征自适应融合的目标跟踪

计算机仿真 2017年第5期34卷 337-341,413页

作者：李文举孙婧怡姚建国张晴上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

复杂情况下的目标跟踪是一项具有挑战性的任务,由于背景变化、障碍物遮挡、物体形变等干扰,单一特征或固定权值状态下的跟踪已不能解决这些问题。针对上述情况,提出了一种基于分片的多特征自适应融合的目标跟踪算法。首先构造目标与背... 详细信息

复杂情况下的目标跟踪是一项具有挑战性的任务,由于背景变化、障碍物遮挡、物体形变等干扰,单一特征或固定权值状态下的跟踪已不能解决这些问题。针对上述情况,提出了一种基于分片的多特征自适应融合的目标跟踪算法。首先构造目标与背景图像特征分布方差的巴氏系数衡量目标与背景的区分度,然后引入分片的概念,判断不同分片的有效性,区分不同的遮挡类型,最后针对不同的遮挡类型采用差异的特征融合策略。实验结果表明,上述算法能够适应目标的不同遮挡类型,在背景变化和形变情况下自适应融合多特征的方式避免了固定权值情况下跟踪目标丢失或漂移问题,平均准确率达到93%以上。

关键词：目标跟踪分片自适应融合遮挡类型

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基于大内核自适应融合的小目标检测算法

计算机工程 2024年

作者：王磊胡君红任洋华中师范大学物理科学技术学院

针对当前基于卷积神经网络的单阶段目标检测算法（YOLO系列、VFNet等）在高空拍摄场景下面临目标背景复杂、检测精度低和特征混叠等问题，提出了一种端到端的目标检测算法CSPENet。首先，采用基于大内核深度卷积CSPNeXt作为模型主干，... 详细信息

针对当前基于卷积神经网络的单阶段目标检测算法（YOLO系列、VFNet等）在高空拍摄场景下面临目标背景复杂、检测精度低和特征混叠等问题，提出了一种端到端的目标检测算法CSPENet。首先，采用基于大内核深度卷积CSPNeXt作为模型主干，提高了模型捕捉全局上下文的能力。其次，通过引入特征细化块在空间和通道维度上生成自适应权重可有效抑制混叠特征，并在特征融合阶段添加基于移动网络的感受野注意力机制解决了大内核参数共享问题。最终，通过采用EIoU损失函数作为模型的回归损失函数，并拆分预测框和真实框纵横比的影响因子，以提高模型收敛速度并改善定位效果。实验结果表明，CSPENet在VisDrone-DET数据集上相对于DINO算法平均准确率提升4.4%，为小目标检测算法研究及其应用提供新的参考方案。

关键词：大内核小目标上下文信息特征细化自适应融合感受野

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基于多模态自适应融合的短视频虚假新闻检测

计算机科学 2024年第11期51卷 39-46页

作者：朱枫张廷辉李鹏徐鹤南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210023

随着互联网和社交媒体的迅速发展,新闻的传播途径不再局限于传统的媒体渠道。语义丰富的多模态数据成为新闻的载体,虚假新闻也随之得到了广泛的传播。由于虚假新闻的泛滥会对个人以及社会产生难以预估的影响,针对虚假新闻的检测已经成... 详细信息

随着互联网和社交媒体的迅速发展,新闻的传播途径不再局限于传统的媒体渠道。语义丰富的多模态数据成为新闻的载体,虚假新闻也随之得到了广泛的传播。由于虚假新闻的泛滥会对个人以及社会产生难以预估的影响,针对虚假新闻的检测已经成为目前的研究热点。现有的多模态虚假新闻检测方法仅针对文本和图像数据,无法充分利用短视频中的多模态信息,且忽略了不同模态间的一致性和差异性特征,难以充分发挥多种模态融合的优势。为解决该问题,提出一种基于多模态自适应融合的短视频虚假新闻检测模型。首先对短视频中多模态数据进行特征提取,采用跨模态对齐融合获取不同模态间的一致性和互补性特征;然后根据不同模态特征对最终融合结果的贡献实现自适应融合;最后利用分类器实现虚假新闻检测。在公开的短视频数据集上的实验结果表明,该模型的准确率、精确率、召回率和F1分数都高于当前的先进基线模型。

关键词：虚假新闻检测多模态短视频跨模态融合自适应融合