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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:201904.00018 [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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4. 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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5. 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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6. 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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7. chinaXiv:201904.00007 [pdf]

基于原型与正交投影学习的图像集分类算法

任珍文; 吴明娜
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为了利用图像集中的集合信息来提高图像识别精度以及对图像变化的鲁棒性,从而大幅降低诸如姿态、光照、遮挡和未对齐等因素对识别精度的影响。提出了一种用于图像集分类的图像集原型与投影学习算法(LPSOP)。该算法同时针对每个图像集学习有代表性的点(原型)以及一个正交的全局投影矩阵,使得在目标子空间的每个图像集可以被最优地分类到同类的最近原型集中。用学习到的原型来代表该图像集,既能降低冗余图像干扰,又能减少存储和计算开销,学习到的投影矩阵则能够大幅提高分类精度与噪声鲁棒性。在UCSD/Honda、CMU Mobo和YouTube Celebrities这三个数据集上的实验结果表明,LPSOP比目前流行的图像集分类算法具有更高的识别精度和更好的鲁棒性。

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8. chinaXiv:201904.00008 [pdf]

基于条件的边界平衡生成对抗网络

王硕诚; 苟刚; 葛梦园
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)是今年来最热门的生成模型之一,使用生成对抗网络和它的一些改进模型可以生成随机图像,或是质量不高的特定图像。目前并没有能够使用简单的网络结构生成高质量特定图像的生成模型,针对这一项任务,提出的方法结合了边界平衡生成对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network,BEGAN)的优点,添加附加条件特征以及均方误差损失,建立条件边界平衡生成对抗网络(conditional-BEGAN,C-BEGAN),使用这种方法提取其中的生成模型用于特定图像的生成,实验结果表明,该方法相比于其他监督类生成模型可以使用更简单的网络达到更快的收敛速度并且能够生成具有更好质量以及多样性的图片。

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9. chinaXiv:201904.00009 [pdf]

空间通信中GMSK信号的载波恢复与时钟同步

唐智灵; 邹鑫; 李思敏
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

在空间通信中,过大的多普勒频移和多普勒变化率会造成相干解调接收机无法进行载波恢复与时钟同步。为此,针对高斯最小频移键控(GMSK)信号提出一种可靠且快速克服大多普勒频移的改进平方环方法。首先通过频率估计模块获取粗略载波频率,其次应用改进平方环结构实现GMSK信号的载波恢复和时钟同步。仿真结果显示在输入信噪比Eb/N0=5 dB以及环路噪声带宽为50 kHz的条件下,载波恢复环路与时钟同步环路锁定时间约为3.6 ms。在低信噪比及大多普勒频移的条件下,该方法能够快速且稳定地实现GMSK信号在空间通信中的载波恢复与时钟同步。

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10. chinaXiv:201904.00010 [pdf]

一种基于LoRaWAN的自适应多帧高效传输方法

任智; 秦军; 姜楠; 王坤龙
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对LoRaWAN(long range wide area network)协议中LoRa网关与LoRa终端间数据多帧传输方式存在控制开销和传输时延较大的问题,提出一种基于LoRaWAN的自适应多帧高效传输方法(adaptive multi-frame efficient transmission,AMFET),包含自适应多帧发送机制、自适应多帧接收确认机制和丢帧识别机制。自适应多帧发送机制对需确认数据消息设置优先等级,对高级需确认数据消息进行立即确认,对低级需确认数据消息在自适应发送模式结束后统一进行确认,同时将Fpending机制引入LoRaWAN上行多帧传输;自适应多帧接收确认机制通过位向量压缩技术记录已接收数据帧信息,从而单次对多个需确认数据消息进行合并确认;丢帧识别机制利用需确认帧编号(confirmed data identity,CDID)识别低级需确认消息是否丢失,避免终端异常进入休眠模式。通过数学分析和实验测试,分别对AMFET方法的性能进行了理论验证和实验验证,验证结果表明,相对于原LoRaWAN多帧传输方式,AMFET方法在保证数据传输可靠性的前提下,有效降低了数据传输时延和数据传输能耗。

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