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1. chinaXiv:201904.00004 [pdf]

利用结构化SVM结合CNN的层次化目标检测与人体姿态估计方法

孙新领; 张皓; 赵丽
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对现有姿态估计方法不能准确提取特征参数的问题,提出了一种基于结构化支持向量机(SSVM)与卷积神经网络(CNN)的层次化模型。首先,展示了一个基于PS部件模型的SSVM如何实现为一个两层的神经网络,其中第一层是卷积层,另一层是损失增强推理层;通过将模型的结构化形式转换为模型中的一个神经网络,提出的方法可以同时学习结构模型和外观模型,然后反向传播误差以学习底层的可学习参数,这些参数可从外观模型特征中提取出来;最后,将SSVM模型转换为神经网络模型,将误差反向传播到较低层,并计算确切的SSVM损失,同时通过基于次梯度的方法来学习原始SSVM。将该模型与当前较为先进的识别模型进行了对比,结果证明提出的层次化模型的识别成功率比对比方法平均高6%,具有更强的识别性能。

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2. chinaXiv:201904.00005 [pdf]

基于矩阵补全的自适应去雨雪算法

田文英; 黄成泉; 冉龙才
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

传统的去除雨雪的方法通常没有考虑参数的自适应问题。为了提高视频去雨去雪的效果,在Kim方法的矩阵补全模型中添加了一个自适应参数并提出了基于矩阵补全的自适应去雨雪算法。首先,简要地描述Kim方法的主要工作;其次,把自适应参数添加到经典的Kim模型的第二项;最后,使用各种雨雪视频验证了该参数的有效性及优异性,并使用网格搜索法找到去雨效果最好的参数。实验结果表明,添加的自适应参数能够有效地去除视频中的雨和雪。

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3. chinaXiv:201904.00020 [pdf]

结合DCGAN与LSTM的阿兹海默症分类算法

林颖; 何啸峰; 陈灵娜; 陈俊熹
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对传统的阿兹海默症(Alzheimer’s disease,AD)分类3D模型参数过多以及2D模型缺乏连续性特征的问题,提出了一种结合2D卷积神经网络与长短时记忆网络的脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像分类算法。利用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN),卷积层能够在无标签的情况下自动提取到图像特征。首先以无监督的方式训练卷积神经网络;将MRI图像序列转换为特征序列,再输入到长短时记忆网络进行训练;最后结合特征序列与LSTM的隐藏状态进行分类。实验结果显示,相比3D模型,该算法有着更少的参数,对于NC与AD的分类达到了93.93%的准确率,对于NC与MCI达到了86.27%的准确率。

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4. chinaXiv:201904.00019 [pdf]

基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建

黄陶冶; 孙恬恬; 周正华; 赵建伟
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

在超分辨图像重建领域,如何平衡字典学习中表示系数的稀疏性和协同性对重建效果具有重要意义。针对该问题,在半耦合字典学习的超分辨重建基础上,利用核范数构建一个新的正则项,将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑,并用交替方向乘子法(ADMM)求解优化模型,得到了基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建算法。实验结果表明,该方法比现有的一些基于字典学习的重建方法具有更好的重建效果。所提出的算法能根据字典的变化自适应地平衡稀疏性与关联性,并通过两者之间的协调产生一个最合适的系数,因此在噪声环境下具有一定的抗干扰能力。

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5. chinaXiv:201904.00018 [pdf]

利用稀疏语义结合双层深度卷积神经网络的敏感图像检测方法

如先姑力·阿布都热西提; 亚森·艾则孜; 孙国梓
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

互联网技术的飞速发展导致敏感内容图像由原先基本隐蔽的内容交换变为海量的数据共享, 传统基于图像特征提取的敏感内容检测方法不再适用。针对上述难点,提出基于稀疏语义和双层深度卷积神经网络相结合的敏感内容检测方法。上层网络首先进行训练样本的预处理,并通过构造图像的稀疏语义表示作为神经网络的输入,而下层网络则进一步考虑第三方管控机制(如政府代理等),提出针对特定群体的敏感内容图像检测方法。与现有常用敏感内容图像检测方法相比,提出的检测方法可有效降低训练样本数量,且检测精度比传统图像检测方法(如基于视觉词袋方法等)提升7%以上。

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6. chinaXiv:201904.00017 [pdf]

一种减少色彩失真的自适应单幅图像去雾算法

唐慧; 任杰文; 鲍旭东
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

基于暗通道先验的单幅图像去雾算法是目前最为高效的图像去雾技术,然而当图像中某些场景不完全满足暗通道先验时,去雾处理后的图像中常常出现大量伪影和色彩失真,因此需要根据图像对该方法进行修正。假设图像场景亮度越高,暗通道越不可信;场景饱和度越低,暗通道越不可信。基于该假设重新设计了图像的暗通道置信度,以补偿场景不完全满足暗通道先验时估算过大的暗通道值;另外对图像进行后置增强处理,以提升图像的视觉效果。提出的算法对三类具有代表性的雾天图像进行实验,实验结果显示,与相关算法相比,该算法在缓解色彩失真、去除伪影等方面表现更好。该算法通过设计暗通道置信度克服了图像场景不完全满足暗通道先验时暗通道值估计偏大的问题,显著提升了暗通道先验去雾模型对不同雾天场景的适应能力。

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7. chinaXiv:201904.00015 [pdf]

基于非归一化直方图的GrabCut图像分割算法改进

孔显; 马晓珂
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对GrabCut算法在图像分割中存在迭代求解耗时长、分割结果欠分割的问题,提出了一种基于非归一化直方图改进的GrabCut算法。在保留GrabCut第一次分割结果的基础上,通过非归一化直方图计算像素点属于前景或背景的方法来代替高斯混合模型迭代学习的过程;在构图过程中引入一类新的节点Bin进行构图以提高分割精度。选取MSRA1000数据集中部分图片进行实验验证,结果表明该算法在分割效果和效率上都有明显的提升;在进行背景复杂图像的分割时改进算法优势更加明显。

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8. chinaXiv:201904.00014 [pdf]

一种对光照鲁棒的道路边缘检测算法

马玛双; 杨小冈; 李维鹏
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对在光照变化和强阴影干扰条件下的道路边缘检测问题,提出了一种对光照鲁棒的道路边缘检测算法。该算法结合导向滤波和抗阴影特征提取器,首先,采用导向滤波对图像的边缘进行增强,减少背景噪声干扰;其次,利用抗阴影道路特征提取器提取道路粗边缘轮廓;最后,采用模糊联通性分析,结合道路边缘全局信息将道路边缘分为远、近两部分,对提取的边缘点进行修正,并采用RANSAC进行拟合。实验部分采用ROMA数据集对算法进行验证,实验结果表明,提出的边缘检测算法的综合性能指标为83.67% ,在各种道路条件下,具有较好的鲁棒性和准确性。

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9. chinaXiv:201904.00013 [pdf]

基于曲率法线流的树点云骨架提取方法

郝腾宇; 耿楠; 胡少军; 张志毅
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对树木点云拓扑结构复杂、特征细节繁多等问题,提出一种基于点云收缩提取曲线骨架的算法。首先,为了在点云表面直接应用网格收缩算法,对点云进行局部主成分分析和Delaunay三角剖分;其次,针对树木点云拓扑结构复杂和末枝细节繁多等问题,用曲率法线流算子对点云进行收缩,针对树木枝条细长且弯曲幅度平缓等特点,利用\改进后的QEM网格简化方法将三角网格折叠成一维曲线骨架;最后,将得到的曲线骨架进行连通和居中处理。提出的算法直接在点云上进行操作,不需要额外的信息和预处理操作,对噪声和残缺点云有良好的鲁棒性。实验证明,该算法提取的树木点云骨架充分表达了树木在自然环境下的生物性结构和特征,相对于rosa、L1-中轴等经典算法,在树木点云的骨架提取速度上提高3倍以上,枝条重建度提高25%。

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10. chinaXiv:201904.00012 [pdf]

基于改进的深度残差网络的表情识别研究

何俊; 刘跃; 李倡洪; 沈津铭; 李帅; 王京威
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

提出了一种基于改进的深度残差网络(residual network,ResNet)的表情识别算法。采用小卷积核和深网络结构,利用残差模块学习残差映射解决了随着网络深度的增加网络精度下降问题, 通过迁移学习方法克服了因数据量不足导致训练不充分的缺点;网络架构使用了线性支持向量机(SVM)进行分类。实验中首先利用ImageNet数据库进行网络参数预训练,使网络具有良好的提取特征能力,根据迁移学习方法,利用FER-2013数据库以及扩充后的CK+数据库进行参数微调和训练。该算法克服了浅层网络需要依靠手工特征,深层网络难以训练等问题,在CK+数据库以及GENKI-4K数据库上分别取得了91.333%和95.775%识别率。SVM在CK+数据库的分类效果较Softmax提高了1%左右。

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