李岳云 作品数:4 被引量:38 H指数:3 供职机构: 空军工程大学航空航天工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
仿人脑视皮层机制的目标识别方法 被引量:5 2015年 针对传统方法存在目标特征提取不足和计算复杂度高等问题,从人脑视觉认知出发,提出一种仿人脑视皮层机制的目标识别方法。引入卷积神经网络,提出基于Gabor卷积核的目标边缘特征,以拟合简单细胞感受野;结合初级视皮层腹侧通路目标识别方式,模拟视皮层信息处理机制,抽取边缘图像PHOG特征来描述目标,建立PHOG特征的仿人脑皮层识别模型。采用多类SVM分类器对特征向量进行识别实验,实验结果表明,该方法减少了计算复杂度,提高了识别率。 李岳云 许悦雷 马时平 史鹤欢基于深度置信网络的目标识别方法 被引量:7 2014年 针对合成孔径雷达图像预处理鲁棒性不足、特征提取及利用不充分等问题,提出了一种基于深度置信网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标自动识别算法。首先提出一种基于双树复小波变换(DT-CWT)的非局部均值图像降斑算法,并结合目标方位角估计实现对原始数据鲁棒的预处理;最后,引入多层深度置信网络提取针对合成孔径雷达目标的深度抽象视觉信息作为特征并完成识别任务。采用3类运动与静止目标的获取与识别(MSTAR)实测数据进行的仿真实验结果表明,所提算法具有较高鲁棒性和识别率。 史鹤欢 许悦雷 杨志军 李帅 李岳云关键词:合成孔径雷达图像 目标识别 方位角估计 PCA预训练的卷积神经网络目标识别算法 被引量:26 2016年 针对卷积神经网络对合成孔径雷达目标识别训练在标签数据不足,平移、旋转以及复杂情况下的识别率不高问题,提出一种优化的卷积神经网络目标识别算法.为克服标签数据不足,利用主成分分析非监督训练一组特征集初始化卷积神经网络;为提高训练速度,同时避免陷入过拟合,采用线性修正函数作为非线性函数;为增强鲁棒性,同时减小下采样对特征表示的影响,引入概率最大化下采样的方式,并在卷积层后对特征进行局部对比度标准化.实验表明,与传统的卷积神经网络相比,该算法对合成孔径雷达目标具有更高的识别率,并对图像各种形变以及复杂背景具有较好的鲁棒性. 史鹤欢 许悦雷 马时平 李岳云 李帅关键词:卷积神经网络 主成分分析 利用判决回归的快速人脸特征定位算法 2015年 提出一种在受限局部模型(constrained local models,CLMs)框架下基于判别回归的人脸表示方法,其对于非标记的人脸图像表述效果显著。该方法与树状模型相比,用很少参数表示响应图,高效地对未知的响应图进行重构,通过对其中回归方法进行优化,实现鲁棒的形状参数更新,提高运算速度。在Multi-PIE数据库上的实验结果表明,该算法的计算效率优于其它主流算法,具有实时处理的能力。 刘畅 毕笃彦 熊磊 李岳云关键词:人脸表示