密集特征加权跟踪算法

目的 当前大多数基于Mean-shift的跟踪算法都忽视了目标中密集的特征信息,本文有效利用密集特征信息,来提高跟踪的准确性.方法 在目标模型中,常存在一些颜色特征相对聚集,形成一定大小的特征密集区,这些区域的面积或大或小,对人眼视觉跟踪异常重要.这些区域形成的空间结构信息,可以被利用到目标跟踪.提出一种高效的目标模型,通过计算密集特征区域面积,以及密集区质心到目标中心的距离,构建加权系数,通过该系数,来增加目标中分布相对集中的特征的权值,同时削弱离散特征的权值.同时使用零阶矩和目标模型与候选模型之间的相似度系数,估算目标的面积;再使用预测目标面积补偿法,对目标中因使用背景加权法而权重被削弱的特征区域,进行面积补偿;最后使用估算的目标区域面积以及二阶中心距,估算目标尺度和方向的改变.在跟踪过程中,背景如发生较大变化,则对目标模型进行更新.结果 本文算法具有很好的尺度适应性,跟踪平均准确率在94.6%以上,得到较当前一些先进方法更好的准确度和效率.结论 提出的算法能增加目标模型中不同特征权值间的差异,使得构建的目标模型具有较强区分目标和背景的能力,提高了定位目标的准确性;面积补偿法解决了目标因特征权重被削弱,而导致估算的目标面积小于实际面积的问题.     

多维加权密集连接卷积网络的卫星云图云检测

云检测是多光谱卫星云图分析的前提。传统云检测方法不能很好地对多光谱卫星云图进行特征表示,导致了云检测不是很准确。卷积神经网络虽然能有效地提取特征,但训练时会产生梯度扩散,训练效率低,优化困难等问题。针对这些问题,提出多维加权密集连接卷积神经网络模型实现对多光谱卫星云图的云检测。跨层连接能够实现网络中所有层之间的信息流,从而减少训练过程中的梯度消失导致收敛困难的问题。特征图之间连接的权值不同使得网络能够更高效地利用特征信息。通过实验结果对比,该模型可以很好地提取云图特征,提高多光谱云图检测的准确率,具有更好的泛化性能和优化效率。     

基于加权密集连接网络和注意力机制的滚动轴承故障诊断

针对当前诊断方法对滚动轴承故障特征表征困难以及在噪声干扰大的环境中检测性能下降的问题,提出了一种基于加权密集连接网络和注意力机制的滚动轴承故障诊断的方法,该方法由特征提取和故障分类两部分组成;在特征提取部分,首先采用加权密集连接网络从轴承振动信号中提取特征,并将不同空间级别的特征进行组合以增强信息的多样性,然后利用注意力机制突出重要信息,获得准确的表征故障特征;故障分类模型以表征的特征信息作为输入,经过Softmax函数输出每种故障类型的诊断结果;实验结果表明,所提模型在加性噪声干扰的情况下具有良好的诊断性能,比其他方法更具优势。     

融合多种几何特征的三维人脸识别算法

由于对光照、姿态变化的不敏感, 三维人脸识别算法已经受到人们的极大关注, 其中三维人脸特征的表示、获取以及多种表示特征的有效融合仍然是三维人脸识别的核心问题. 本文提出一种三维人脸识别方法, 该方法针对归一化的三维人脸数据, 选取人脸的曲面特征和描述人脸特征相互关系矩阵的主分量特征作为人脸表示特征, 给出了各特征的提取方法及同类特征的相似性度量, 进而提出了一种对各类特征进行加权融合的方法, 即通过分析不同特征的分类识别能力, 根据Fisher的线性判别准则, 以类内和类间特征相似度的均值差与类内和类间的散度平方和之比的大小作为该类特征权重, 在决策层为不同的特征赋予不同的权重. 最后, 基于公开发布的BJUT-3D三维人脸数据库进行了识别性能实验. 实验结果证明, 本文的特征融合方法比一般的加权策略有更好的识别性能．     

小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

一种特征加权融合人脸识别方法

针对传统人脸识别算法在非限制条件下识别准确率不高的问题,提出了一种特征加权融合人脸识别方法(DLWF⁺)。根据人脸面部左眼、右眼、鼻子、嘴、下巴等5个器官位置,将人脸图像划分成5个局部采样区域;将得到的5个局部采样区域和整幅人脸图像分别输入到对应的神经网络中进行网络权值调整,完成子网络的构建;利用softmax回归求出6个相似度向量并组成相似度矩阵与权向量相乘得出最终的识别结果。经ORL和WFL人脸库上进行实验验证,识别准确率分别达到97%和91.63%。实验结果表明:该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比在限制条件和非限制条件下都具有较高的识别准确率。     

多尺度密集网络在红外和可见光图像融合应用

为了进一步提升红外和可见光图像的融合效果,提出了一种基于多尺度卷积算子和密集连接网络的图像融合模型.该模型首先使用多尺度卷积算子计算图像的直接多尺度特征,然后使用密集连接网络计算图像的间接多尺度特征.为了得到图像像素信息在不同尺度下的融合权重,通过叠加的方式将各个尺度密集连接网络的输出进行融合,并使用活动图方法计算两类图像的融合权重,最后根据权重计算结果得到融合图像,实验在THO数据集和CMA数据集获得较好的识别率.     

融合密集连接与自适应加权损失的血管壁图像分割

针对传统深度神经网络在对血管壁图像分割中难以提取具有针对性有效特征的问题,提出一种融合密度连接与自适应加权损失的血管壁图像分割方法。首先通过构建密集连接的分割网络学习更多的边界和轮廓表征以促进特征复用融合;然后设计了改进的自适应加权损失和边界紧凑性损失约束训练网络,利用自适应加权损失自动调整不同区域分割产生的损失比例来引导网络向最佳方向学习,同时引入边界紧凑性损失约束以充分利用边界信息,提升对血管壁图像的分割精度;最后对包含2 544张MRI的MERGE血管壁数据集进行了验证实验。结果表明,提出的改进方法能够有效提取血管壁图像的特征信息,在管腔和外壁轮廓分割中的Dice分别达到了93.65%和95.81%,设计的消融实验也充分证明了所提各个模块和网络的有效性,能够更好地实现高精度的图像分割。     

融合高斯金字塔特征的低分辨率人脸识别

为提高低分辨率人脸图像的识别性能,提出一种基于高斯图像金字塔特征融合的低分辨率人脸识别方法.首先,通过多尺度分析技术建立低分辨率人脸高斯金字塔;针对金字塔各层人脸图像特点,使用恰当的特征提取方法获取各层图像的特征谱,其中底层图像进行局部二值模式计算,并将统计直方图序列作为该层的人脸特征谱;中间层使用适当的Gabor滤波...     

基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法

为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法。论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别。实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98%;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高。     

基于密集连接卷积神经网络的远程监督关系抽取

密集连接卷积神经网络(DenseNet)是一种新型深度卷积神经网络架构,通过建立不同层间的连接关系,来确保网络层与层间最大程度的信息传输。在文本远程监督关系抽取任务中,针对现有神经网络方法使用浅层网络提取特征的局限,设计了一种基于密集连接方式的深度卷积神经网络模型。该模型采用五层卷积神经网络构成的密集连接模块和最大池化层作为句子编码器,通过合并不同层次的词法、句法和语义特征,来帮助网络学习特征,从而获取输入语句更丰富的语义信息,同时减轻深度神经网络的梯度消失现象,使得网络对自然语言的表征能力更强。模型在NYT-Freebase数据集上的平均准确率达到了82.5%,PR曲线面积达到了0.43。实验结果表明,该模型能够有效利用特征,并提高远程监督关系抽取的准确率。     

基于密集连接卷积网络的小面积指纹识别方法

针对基于细节特征点的传统指纹识别方法在小面积指纹识别时识别率明显下降的问题,提出一种基于密集连接卷积网络的小面积指纹识别方法。对指纹原图进行图像增强处理,充分利用密集连接卷积网络特征复用的优点构建提取指纹特征的深度学习模型,并将二值特征引进训练模型,依据指纹图像的二值特征和特征向量实现小面积指纹的注册和识别。实验结果表明,所提出的方法在自建数据集中正确识别率达到98.57%,高于基于细节特征点的传统指纹识别方法,基本满足智能移动端的应用要求。     

基于类矩阵和特征融合的加权自适应人脸识别

为了准确快速地进行人脸识别,提出了一种基于类矩阵和特征融合的加权自适应人脸识别算法,该算法首先,提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征,同时给出了局部特征权值的动态选择方法,由于该法可以根据不同的训练集得出不同的权值,因而增强了算法的自适应能力;然后通过将全局和局部特征加权融合来得出样本的特征矩阵;接着设计出了一种加权PCA方法用于对样本矩阵进行降维;再进一步提出类矩阵的概念,同时给出并证明了类矩阵的推导公式,并据此得出一种新的投影准则;最后,将类矩阵和试验样本分别进行投影,并根据其欧氏距离的大小得出试验人脸的最终类别。试验表明,该算法不仅计算速度快、识别率高,而且能有效解决LDA小样本空间问题,应用前景良好。     

融合整体与局部特征的人脸识别算法

针对光照、表情、遮挡物等因素的影响,本文提出了一种融合整体和局部特征的人脸识别算法。首先,通过KPCA提取人脸的全局特征;然后,采用简单的图像划分方法将人脸划分成均匀小块,并用KPCA方法分别提取各块特征;最后,基于D-S证据理论的原理对整体与局部特征进行决策级融合得出最终识别结果。实验表明,该算法适应性强,识别率高。     

基于证据推理的多特征融合人脸识别算法

提出了一种基于证据推理的多特征融合人脸识别算法(DSPSA).该算法利用证据推理理论在处理不确定和冲突信息方面的优越性,融合多个面部特征的信息,有效地处理了人脸图像由于光照、旋转、表情等因素造成不确定信息,从而达到改善识别结果以及增强识别系统对训练样本库以外类别的识别能力.算法中提出了新的基本置信指派构造公式.     

基于多子空间直和特征融合的人脸识别算法

多个子空间直和能保证多个子空间数据融合时多个子空间得到的特征向量相互两两正交,融合数据采用该特征表示时冗余最小,更有利于分类识别。本文基于多子空间直和进行特征融合,提出了一种新的人脸识别算法。通过 2DPCA算法,首先分别计算所有训练样本归一化后正脸、左侧脸及右侧脸图像的协方差矩阵的各P个最大特征值对应的P个相互正交的特征向量,然后通过选取3个子空间的部分满足直 和条件的特征向量组成各自的特征空间(投影空间),再将样本正脸、左侧脸及右侧脸图像分别向各自特征空间投影得到3个特征矩阵,最后将此3个特征矩阵融合为该样本的特征矩阵用于最近邻分类器进行分类识别。最终通过本文3组实验数据的对比说明了该 算法能减少计算量并且提高了识别率。     

特征融合型卷积神经网络的语义分割

语义分割是对图像中的不同目标进行像素级的分割和分类,是图像处理领域中的一项重要研究,应用十分广泛。深度卷积神经网络在近几年的机器视觉研究中取得了显著成效。针对密集预测的语义分割任务,提出了一种基于VGGNet网络的方法。该方法在深层特征图像中融合了浅层信息,且采用并行的不同采样率的空洞卷积进行特征提取与融合,更有效地提取不同层的特征和上下文信息,从而提高语义分割精度。采用全连接条件随机场优化图像边界,进一步提高语义分割的精度。该方法在PASCAL VOC 2012语义分割任务测试集中取得了71.3% mIOU的结果,优于之前基于VGGNet的主要经典方法。     

一种卷积神经网络和极限学习机相结合的人脸识别方法

卷积神经网络是一种很好的特征提取器,但却不是最佳的分类器,而极限学习机能够很好地进行分类,却不能学习复杂的特征,根据这两者的优点和缺点,将它们结合起来,提出一种新的人脸识别方法。卷积神经网络提取人脸特征,极限学习机根据这些特征进行识别。本文还提出固定卷积神经网络的部分卷积核以减少训练参 数,从而提高识别精度的方法。在人脸库ORL和XM2VTS上进行测试的结果表明,本文的结合方法能有效提高人脸识别的识别率,而且固定部分卷积核的方式在训练样本少时具有优势。     

基于局部融合特征与分层增量树的快速人脸识别算法

传统的人脸识别模型采用离线方式进行训练,同时由于人脸特征维数较高导致算法的实时性不足。文中分别从人脸特征与分类器两方面来构建快速的人脸识别算法。首先使用 SDM(Supervised Descent Method)算法进行人脸特征点定位,提取每个人脸特征点邻域内的局部(Multi Block-Center Symmetric Local Binary Patterns,MB-CSLBP)特征,并将所有的人脸特征点邻域特征以串联的方式构成局部融合特征,即所提出的局部融合MB-CSLBP特征LFP-MB-CSLBP(Local Fusion Feature of MB-CSLBP)。将以上特征送入分层增量树HI-tree(Hierarchical Incremental tree)中进行人脸识别模型的在线训练。分层增量树是使用分层聚类算法来实现增量式学习的,因此其能够以在线的方式对识别模型进行训练,具有较高的实时性与准确性。最后在3种不同的人脸库以及摄像头采集的人脸视频上对算法的识别率与实时性进行测试。实验结果表明,相比于当前其他算法,所提算法具有较高的人脸识别率与实时性。