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1. chinaXiv:201901.00009 [pdf]

基于改进FasterRCNN的安全帽佩戴检测研究

徐守坤; 王雅如; 顾玉宛; 李宁; 庄丽华; 石林
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对已有安全帽佩戴检测算法对部分遮挡、尺寸不一和小目标存在检测难度大,准确率低的问题,提出了基于改进的Faster RCNN和多部件结合的安全帽佩戴检测方法。在原始Faster RCNN上运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性,并引入防止正负样本不均衡的在线困难样本挖掘策略,然后对检测出的佩戴安全帽工人和安全帽等采用多部件结合方法剔除误检目标。实验表明,相比于原始Faster RCNN,检测准确率提高了7%,对环境的适应性更强。

提交时间: 2019-01-03 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量309下载量164 评论 0

2. chinaXiv:201805.00282 [pdf]

一种结合空间特征的图像注意力标注算法改进研究

徐守坤; 周佳; 李宁; 石林
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对图像标注和Attention机制结合过程中特征选择不充分和预测过程中对空间特征权重比例不足问题,提出了一种结合空间特征的注意力图像标注方法。首先通过卷积神经网络得到图像特征,特征区域与文本标注序列匹配;然后通过Attention机制给标注词汇加权,结合空间特征提取损失函数得到基于空间特征注意力的图像标注;最后分别在Flickr30k和COCO两个数据集上进行验证,通过可视化显示该模型如何自动学习显著区域并生成相应的词汇输出序列。实验结果表明,该方法能较好地提取注意力区域并给出标注,与其他模型对比能够得到更好的标注结果。

提交时间: 2018-05-20 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量205下载量120 评论 0

3. chinaXiv:201804.02136 [pdf]

基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究

徐守坤; 邱亮; 石林; 李宁
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的方法训练,再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明,该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%,以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%,说明本方法是可行的。

提交时间: 2018-04-17 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量214下载量132 评论 0

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