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基于背景自适应学习的行人重识别算法研究

计算机工程与应用 2023年第7期59卷 126-133页

作者：何儒汉熊捷繁熊明福湖北省服装信息化工程技术研究中心武汉430200 纺织服装智能化湖北省工程研究中心武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200

现有的基于语义分割的行人重识别研究大多还是停留在人体语义信息的提取本身,忽视了人体自身语义信息之间以及人体与环境语义信息之间的相互关系,为了解决这一问题,此项研究提出了基于背景自适应学习的人体语义空间关系模型。该模型主... 详细信息

现有的基于语义分割的行人重识别研究大多还是停留在人体语义信息的提取本身,忽视了人体自身语义信息之间以及人体与环境语义信息之间的相互关系,为了解决这一问题,此项研究提出了基于背景自适应学习的人体语义空间关系模型。该模型主要分为语义分离,特征粗提取以及空间关系学习三部分,语义分离主要用于区分人体语义信息和环境语义信息,特征粗提取则是用于提取不同语义信息的浅层特征,空间关系学习主要是对上述的浅层特征进行空间关系维度的特征关联。通过广泛的实验证明,该方法在两组公开数据集中(DukeMTMC-reID、CUHK-03)均取得了较好的效果。

关键词：行人重识别语义分割空间关系

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基于用户兴趣感知的多关系推荐模型

计算机工程与应用 2023年第11期59卷 231-240页

作者：胡新荣邓杰文罗瑞奇刘军平朱强彭涛湖北省服装信息化工程技术研究中心武汉430200 纺织服装智能化湖北省工程研究中心武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200

由于图卷积网络(GCN)能够利用高阶邻居的协作信号来更好地学习用户和项目的嵌入,它已经广泛应用于推荐系统。但在当前基于GCN的多关系推荐模型中用户节点的嵌入学习会受到与之兴趣不相似的高阶相邻用户的干扰,导致拥有不同兴趣的用户经... 详细信息

由于图卷积网络(GCN)能够利用高阶邻居的协作信号来更好地学习用户和项目的嵌入,它已经广泛应用于推荐系统。但在当前基于GCN的多关系推荐模型中用户节点的嵌入学习会受到与之兴趣不相似的高阶相邻用户的干扰,导致拥有不同兴趣的用户经过多层图卷积后会得到相似的嵌入,从而产生了过度平滑问题。因此针对上述问题提出了一个基于用户兴趣感知的多关系推荐模型(IMRRM)。该模型会在用户项目异构交互图中利用轻量化的图卷积网络得到每个用户的图形结构信息。子图生成模块利用用户的图结构信息和初始特征有效地识别出兴趣相似的用户,并将相似用户及其交互项目组成一个子图。通过在子图中进行深层嵌入学习来防止兴趣不相关的高阶邻居传播更多的负面信息从而得到更精确的用户嵌入。因此IMRRM模型减少了噪声信息对用户节点嵌入学习的影响,有效地缓解了过度平滑问题来更加准确地进行多关系推荐。通过在Beibei和Taobao这两个公共数据集上实验来验证IMRRM的有效性和鲁棒性。实验结果表明,IMRRM模型在HR10上分别提高了1.98%和1.49%,在NDCG10上分别提高了1.58%和1.81%,具有较好的性能。

关键词：图卷积网络多关系推荐子图兴趣感知

基于改进Deeplab v3+的服装图像分割网络

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计算机工程 2022年第7期48卷 284-291页

作者：胡新荣龚闯张自力朱强彭涛何儒汉湖北省服装信息化工程技术研究中心武汉430200 纺织服装智能化湖北省工程研究中心武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200

在服装图像分割领域,现有算法存在服装边缘分割粗糙、分割精度差和服装深层语义特征提取不够充分等问题。将Coordinate Attention机制和语义特征增强模块(SFEM)嵌入到语义分割性能较好的Deeplab v3+网络,设计一种用于服装图像分割领域的... 详细信息

在服装图像分割领域,现有算法存在服装边缘分割粗糙、分割精度差和服装深层语义特征提取不够充分等问题。将Coordinate Attention机制和语义特征增强模块(SFEM)嵌入到语义分割性能较好的Deeplab v3+网络,设计一种用于服装图像分割领域的CA_SFEM_Deeplab v3+网络。为了加强服装图像有效特征的学习,在Deeplab v3+网络的主干网络resnet101中嵌入Coordinate Attention机制,并将经过带空洞卷积池化金字塔网络的特征图输入到语义特征增强模块中进行特征增强处理,从而提高分割的准确率。实验结果表明,CA_SFEM_Deeplab v3+网络在DeepFashion2数据集上的平均交并比与平均像素准确率分别为0.557、0.671,相较于Deeplab v3+网络分别提高2.1%、2.3%,其所得分割服装轮廓更为精细,具有较好的分割性能。

关键词：服装图像语义分割 Deeplab v3+网络 Coordinate Attention机制语义特征增强模块

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基于SGD的决策级融合维度情感识别方法

郑州大学学报（理学版） 2022年第4期54卷 49-54页

作者：胡新荣陈志恒刘军平彭涛何儒汉何凯纺织服装智能化湖北省工程研究中心湖北武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200

在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况。为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion captu... 详细信息

在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况。为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion capture,Mocap)数据,并针对该多模态数据提出一种基于随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)的决策级融合维度情感识别方法。结合多任务学习机制,利用不同的深度学习模型分别对语音、文本和Mocap特征进行训练,并基于决策级融合方法实现多模态维度情感识别。在IEMOCAP数据集上的实验结果表明,Mocap数据更有助于提高效价维的值,结合更多情感数据有助于提升维度情感识别的预测性能,基于SGD进行决策级融合得到的一致性相关系数均值高于其他回归算法。

关键词：随机梯度下降多模态维度情感识别特征融合动作捕捉数据多任务学习

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基于时空特征融合的语音情感识别

郑州大学学报（理学版） 2022年第4期54卷 42-48页

作者：彭涛郑传锟张自力刘军平胡新荣何儒汉纺织服装智能化湖北省工程研究中心湖北武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200

语音情感识别在人机交互中有重要的作用。在语音情感识别领域中,通常使用迁移学习解决语音情感数据难获取的问题,但忽略了语音数据的时序信息和空间信息。考虑到AlexNet网络中的参数来自图像数据集,不能完全表现语音数据的空间信息,并... 详细信息

语音情感识别在人机交互中有重要的作用。在语音情感识别领域中,通常使用迁移学习解决语音情感数据难获取的问题,但忽略了语音数据的时序信息和空间信息。考虑到AlexNet网络中的参数来自图像数据集,不能完全表现语音数据的空间信息,并且不包含时序信息,因此提出通过膨胀卷积网络提取语音频谱图的空间信息,添加双向长短期记忆神经网络提取时序信息,并进行时空特征融合;针对语音中含有大量与情感无关的特征,通过将对数梅尔频谱图的三个通道作为输入,减少情感无关因素的影响,并添加注意力机制,选取情感权重大的时域信号。用公开数据集实验证明了方法的有效性,在WAR和UAR上都有提升。

关键词：语音情感识别膨胀卷积网络长短期记忆神经网络注意力机制

基于CPM及亲和度向量的服装关键点检测方法

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郑州大学学报（理学版） 2022年第4期54卷 78-85页

作者：汤启凡黄晋何儒汉彭涛陈佳纺织服装智能化湖北省工程研究中心湖北武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北武汉430200

服装关键点检测是时尚大数据分析和应用的关键技术之一,受到工业界和学术界的共同关注。对多类别、姿态复杂、遮挡等服装关键点检测难点进行了研究,使用目标检测方法对服装分类并消除背景干扰,提出基于亲和度向量的卷积姿态机实现服装... 详细信息

服装关键点检测是时尚大数据分析和应用的关键技术之一,受到工业界和学术界的共同关注。对多类别、姿态复杂、遮挡等服装关键点检测难点进行了研究,使用目标检测方法对服装分类并消除背景干扰,提出基于亲和度向量的卷积姿态机实现服装关键点检测,利用关键点间空间约束以提高检测的准确度,实现了一个两阶段的服装关键点检测框架。实验表明,该框架能够更准确地检测服装关键点,并对服装关键点分散性、遮挡和重叠都具有较强鲁棒性。

关键词：服装关键点检测卷积姿态机亲和度向量目标检测

基于多视角序列图像的高光去除CycleGAN网络

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郑州大学学报（理学版） 2023年第5期55卷 11-16页

作者：郭圣逸李丽沈彬陈常念胡新荣纺织服装智能化湖北省工程研究中心湖北武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200

光线照射镜面物体产生的镜面反射使得采集的图像产生高光现象,高光会影响很多视觉任务的精度。针对图片的去高光问题,在经典无监督学习CycleGAN的框架下提出了一种端到端的分层网络,该模型的输入为已标定的序列高光图像,输出为去除高光... 详细信息

光线照射镜面物体产生的镜面反射使得采集的图像产生高光现象,高光会影响很多视觉任务的精度。针对图片的去高光问题,在经典无监督学习CycleGAN的框架下提出了一种端到端的分层网络,该模型的输入为已标定的序列高光图像,输出为去除高光的图像。为了获取成对数据集以训练网络,使用可微分渲染器生成视角、光照可控镜面反射-漫反射成对合成数据集。无监督CycleGAN图像风格迁移网络作用于输入图像时,仅使用小批量的背景图片,即可将图像分解为前景与背景,图像风格迁移网络仅作用于前景,进一步提高了图像转换的精度。实验结果表明,该方法可有效去除高光。

关键词：高光去除卷积神经网络 CycleGAN 无监督可微分渲染

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基于自适应网格划分的针织物仿真

现代纺织技术 2022年第5期30卷 21-30,59页

作者：胡新荣汪卓刘军平彭涛李敏李丽武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200 武汉纺织大学纺织服装智能化湖北省工程研究中心武汉430200 武汉纺织大学湖北省服装信息化工程技术研究中心武汉430200

为了提高针织物仿真效率并保证仿真效果的真实性,提出一种利用纱线模型周期性的方法。该方法首先建立网格与纱线模型之间的对应关系,然后对网格模型与纱线模型分别进行仿真。在整体形变效果方面以网格仿真为主,为了加快网格仿真速度、... 详细信息

为了提高针织物仿真效率并保证仿真效果的真实性,提出一种利用纱线模型周期性的方法。该方法首先建立网格与纱线模型之间的对应关系,然后对网格模型与纱线模型分别进行仿真。在整体形变效果方面以网格仿真为主,为了加快网格仿真速度、提高低分辨率网格下的形变效果,仿真过程中使用自适应网格划分技术,根据形变的程度适当地细分与粗化相应位置的网格模型,并计算网格面的应变。在微观形变细节方面,使用不同的应变参数的输入对纱线最小重复单元进行仿真,得到该重复单元的输入应变参数与能量密度之间的关系。最后通过网格模型中得到的应变参数输入,将仿真结果映射到经过网格仿真输出的网格模型上。对5种不同针法的织物进行仿真实验,结果表明该方法比起传统网格仿真方法有更接近真实的形变效果,仿真过程中使用的模型顶点与网格数量相比输入网格减少20%~30%,并且在时间效率上最多能够提升39.7%。

关键词：自适应网格划分纱线模型弹簧质点模型针织物仿真

改进A^(*)与动态窗口算法的移动机器人路径规划

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计算机仿真 2023年第3期40卷 447-452页

作者：徐微汤俊伟张驰纺织服装智能化湖北省工程研究中心湖北武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200

针对移动机器人存在的多个目标位置进行点对点路径规划的问题,对传统的A^(*)算法进行了改进,同时结合模拟退火算法来对多个目标位置实现全局最优的路径规划。进一步针对移动机器人的避障问题,结合多目标规划算法对动态窗口算法进行改进... 详细信息

针对移动机器人存在的多个目标位置进行点对点路径规划的问题,对传统的A^(*)算法进行了改进,同时结合模拟退火算法来对多个目标位置实现全局最优的路径规划。进一步针对移动机器人的避障问题,结合多目标规划算法对动态窗口算法进行改进,在完成实时动态路径规划的同时避免未知障碍物占据全局路径,实现局部避障的功能。仿真结果表明,提出的改进算法能够有效地缩短路径距离,实现障碍物的实时避障,证明了改进方法具有较高的实用性。

关键词：模拟退火算法动态窗口算法动态路径规划