融合上下文和注意力的视盘视杯分割

目的 青光眼会对人的视力造成不可逆的损伤,从眼底图像中精确地分割视盘和视杯是青光眼诊治中的一项重要工作,为有效提升视盘和视杯的分割精度,本文提出了融合上下文和注意力的视盘视杯分割方法（context attention U-Net,CA-Net）。方法 进行极坐标转换,在极坐标系下进行分割可以平衡数据分布。使用修改的预训练ResNet作为特征提取网络,增强特征提取能力。采用上下文聚合模块（context aggregation module,CAM）多层次聚合图像上下文信息,使用注意力指导模块（attention guidance module,AGM）对融合后的特征图进行特征重标定,增强有用特征;使用深度监督思想同时对浅层网络权重进行训练,同时在视杯分割网络中引入了先验知识,约束对视杯的分割。结果 在3个数据集上与其他方法进行对比实验,在Drishti-GS1数据集中,分割视盘的Dice （dice coefficient）和IOU （intersection-over-union）分别为0.981 4和0.963 5,分割视杯的Dice和IOU分别为0.926 6和0.863 3;在RIM-ONE （retinal image database for optic nerve evaluation）-v3数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.976 8和0.954 6,分割视杯的Dice和IOU分别为0.864 2和0.760 9;在Refuge数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.975 8和0.952 7,分割视杯的Dice和IOU分别为0.887 1和0.797 2,均优于对比算法。同时,消融实验验证了各模块的有效性,跨数据集实验进一步表明了CA-Net的泛化性,可视化图像也表明CA-Net能够分割出更接近标注的分割结果。结论 在Drishti-GS1、RIM-ONE-v3和Refuge三个数据集的测试结果表明,CA-Net均能取得最优的视盘和视杯分割结果,跨数据集测试结果也更加表明了CA-Net具有良好的泛化性能。     

基于骨骼向量夹角的人体动作识别算法

人体动作识别是计算机视觉领域的研究热点,特别是在智能家居中,由于动作特征提取受到环境等各方面的干扰以及动作本身的多样性,使其识别难度更大.利用KINECT摄像头进行特征提取;对提取到的特征数据进行动作描述及优化;采用神经网络对特征数据进行训练,方法取得了较好的性能.对比性实验结果验证了方法的有效性.     

一种改进的DTW算法在人体行为识别中的应用

目前针对各维特征之间的相关性对动作识别影响的问题,解决的方法基本是采用欧氏距离作为其相似度的算法.结合Kinect体感设备提出了一种基于改进的DTW算法的人体行为识别方法,将马氏距离作为相似度测度引入DTW算法中进行改进.首先,利用Kinect设备采集人体骨骼信息,计算骨骼夹角信息,之后使用改进的DTW算法进行模板训练和人体行为识别.最后通过实验,对比采用欧氏距离、卡方检验和马氏距离作为相似度测度时,人体行为识别的准确率.实验表明引入马氏距离的DTW算法在识别正确率方面有所提高.     

结合注意力机制和多路径U-Net的视网膜血管分割

针对现有算法无法精确分割细微血管末端,且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题,提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法.首先,设计一个双路径U-Net,通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管,并使用语义指导模块充分融合深浅层特征;其次,采用一种引入注意力机制和DropBlock的残差模块来代替普通卷积模块,改善处于复杂背景区域中血管的分割效果,防止过拟合;最后,将双路径U-Net的输出图与原图传入特征细化模块进行特征提取和融合,进一步细化血管分割结果.在DRIVE, STARE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明,该算法的准确率分别为97.01%,96.43%和97.52%;灵敏度分别为80.31%,84.38%和81.61%;受试者工作特性曲线下方的面积(AUC)分别为98.67%, 98.06%和98.83%,综合分割性能优于其他算法.