高超
- 作品数：23 被引量：65H指数：5
- 供职机构：国家数字交换系统工程技术研究中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划河南省杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于行人属性先验分布的行人再识别被引量：10
- 2019年
- 为了提高基于深度学习和属性学习的行人再识别的识别精度,提出一种联合识别行人属性和行人ID的神经网络模型.相对于已有的同类方法,该模型有三大优点:1)为了提高网络在微调后的判别能力,在网络中增加了一层保证模型迁移能力的全连接层; 2)基于各属性样本的数量,在损失函数中对各属性的损失进行了归一化处理,避免数据集中属性类之间的数量不均衡对识别效果的影响; 3)利用数据中各属性分布的先验知识,通过数量占比来调整各属性在损失层中的权重,避免数据集中各属性正负样本的数量不均衡对识别的影响.实验结果表明,本文提出的算法具有较高的识别率,其中在Market 1501数据集上,首位匹配率达到了86.90%,在DukeMTMC数据集上,首位匹配率达到了72.83%,在PETA数据集上,首位匹配率达到了75.68%,且对光照变化、行人姿态变化、视角变化和遮挡都具有很好的鲁棒性.
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- 关键词：卷积神经网络
- 基于多模态信息融合的新闻图像人脸标注被引量：2
- 2017年
- 针对传统新闻图像中人脸标注方法主要依赖人脸相似度信息,分辨噪声和非噪声人脸能力以及非噪声人脸标注能力较差的问题,提出一种基于多模态信息融合的新闻图像人脸标注方法。首先根据人脸和姓名的共现关系,利用改进的K近邻算法,获得基于人脸相似度信息的人脸姓名匹配度;然后,分别从图像中提取人脸大小和位置的信息对人脸重要程度进行表征,从文本中提取姓名位置信息对姓名重要程度进行表征;最后,使用反向传播神经网络来融合上述信息完成人脸标签的推理,并提出一个标签修正策略来进一步改善标注结果。在Label Yahoo!News数据集上的测试效果表明,所提方法的标注准确率、精度和召回率分别达到了77.11%、73.58%和78.75%,与仅基于人脸相似度的算法相比,具有较好的分辨噪声和非噪声人脸能力以及非噪声人脸标注能力。
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- 关键词：新闻图像K近邻算法反向传播神经网络
- 基于在线检测和尺度自适应的相关滤波跟踪被引量：10
- 2018年
- 针对相关滤波跟踪在遮挡及目标尺度变化等情况下容易跟踪失败的问题,提出一种基于在线检测和尺度自适应的相关滤波跟踪算法。相关滤波跟踪器融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和光照不变特征进行目标定位;通过局部稀疏表示模型的重构残差进行遮挡判别,如果发生遮挡则进行在线支持向量机检测,实现目标重定位;进行由粗至精的尺度估计,通过尺度预估计和牛顿迭代法得到目标的精确尺度。采用均衡的模型更新策略,固定更新相关滤波器,保守更新稀疏表示模型和支持向量机。实验结果表明:与现有跟踪算法相比,所提算法能有效降低遮挡、目标尺度变化等复杂因素的干扰,并在50组测试序列上取得较高的距离精度和成功率,其整体性能优于其他对比算法。
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- 关键词：机器视觉目标跟踪相关滤波在线检测
- 基于成对约束的偏标记数据消歧算法
- 2020年
- 偏标记数据消歧是利用偏标记数据进行机器学习的基础.针对偏标记数据中广泛存在的数据不平衡问题,以及现有消歧算法对样本间约束信息利用不足的问题,本文提出一种基于成对约束的偏标记数据消歧算法.首先,基于低秩表示,推导出数据不平衡条件下样本低秩表示系数和样本相似度之间的关系;其次,基于推导结果,分别构建基于样本间正约束和负约束的图模型,通过最小化图模型的能量函数求解偏标记数据的标签.在5个公开数据集上的实验结果表明本文方法相对基准算法在消歧准确率上平均提高了2.9%~14.9%.
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- 关键词：消歧
- 基于行人属性分级识别的行人再识别被引量：6
- 2019年
- 为了提高行人再识别算法的识别效果,该文提出一种基于注意力模型的行人属性分级识别神经网络模型,相对于现有算法,该模型有以下3大优点:一是在网络的特征提取部分,设计用于识别行人属性的注意力模型,提取行人属性信息和显著性程度;二是在网络的特征识别部分,针对行人属性的显著性程度和包含的信息量大小,利用注意力模型对属性进行分级识别;三是分析属性之间的相关性,根据上一级的识别结果,调整下一级的识别策略,从而提高小目标属性的识别准确率,进而提高行人再识别的准确率。实验结果表明,该文提出的模型相较于现有方法,有效提高了行人再识别的首位准确率,其中,Market1501数据集上,首位准确率达到了93.1%,在DukeMTMC数据集上,首位准确率达到了81.7%。
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- 关键词：注意力模型
- 身份保持约束下的人脸图像补全被引量：4
- 2018年
- 人脸图像补全作为图像补全技术的一种特殊应用,在被遮挡人脸的识别、人脸修复等问题上有不可替代的作用。现有的人脸补全算法只针对补全图像的真实性,而未考虑其补全后的身份一致性。针对这一问题,设计了一种基于改进的生成式对抗网络的人脸补全算法,通过引入SN-GAN算法,提高了模型训练的稳定性,同时利用人脸识别模型对生成图像加入了身份一致性约束,经过实验证明,所提方法能够在生成高真实性图像时有效保持补全图像的身份一致。
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- 关键词：人脸识别
- 结合快速特征金字塔计算的可变形部件模型被引量：4
- 2016年
- 针对可变形部件模型中特征金字塔需要精细计算,从而导致计算速度较慢这一问题,提出一种结合快速特征金字塔的可变形部件模型对象检测算法.首先在特征金字塔中根据间隔选取若干个基准尺度进行精确计算,然后依据多尺度特征中的幂指定律,近似计算得到多分辨率的图像特征.算法采用尺度上稀疏采样的特征金字塔来外推精细采样的特征金字塔,然后采用预先训练好的模板进行类别检测,得出检测结果.在PASCAL VOC2007以及INRIA数据集上的实验结果表明,该算法可以明显加速模型中特征计算的速度,而检测精度仅略有下降.
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- 关键词：图像金字塔
- 基于自适应分层结构的压缩分布场跟踪算法被引量：2
- 2017年
- 为了提高分布场跟踪算法的运算效率,增强其在复杂背景下的鲁棒性,提出基于自适应分层结构的压缩分布场跟踪算法.该方法充分考虑目标区域像素值分布情况,引入k-means算法对首帧标记的目标区域进行聚类分析,根据聚类结果自适应的产生分布场结构.针对分布场模型维数较高的缺点,融合压缩感知方法对分布场进行压缩,降低模型维数,提高算法效率.此外,改变原始分布场跟踪算法采用的局部搜索跟踪策略,利用随机抽样的方式来提高算法跟踪精度.实验结果表明,提出的算法与当前流行的跟踪算法相比,具有更好的表现.
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- 关键词：压缩感知目标跟踪聚类分析
- 基于随机区域扩张算法的多方向文本检测
- 2018年
- 针对传统文本检测方法只能定位水平文本或近水平文本的问题,提出随机区域扩张算法,定位任意方向文本。使用最稳定极值区域算法对输入图片预处理,得到文本备选区域;设计3个尺度不变、方向鲁棒的特征,通过贝叶斯算法融合多特征生成概率映射,使用条件随机场模型标记文本和非文本区域;提出随机区域扩张算法,将属于相同文本行的字符连接在一起,寻找包围文本行的最小区域,定位多方向文本。实验结果表明,该算法在自然场景文本经典数据集上取得了较好的效果,能够较好定位任意方向的文本。
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- 关键词：最稳定极值区域贝叶斯算法
- 基于树修剪和多特征融合的场景文本检测被引量：1
- 2015年
- 为了解决最大稳定极值区(MSER)提取过程中产生的大量重复文本区域和非文本区域难以被剔除影响算法精度的问题,提出了一种基于树修剪和多特征融合的场景文本检测方法。首先提取出边缘叠加的MSER作为文本候选区域;其次设计了一种MSER树修剪算法剔除重复文本区域;然后采用贝叶斯分类器融合多特征剔除非文本区域;最后设定了一系列相似性标准合并文本区域。ICDAR 2011数据集(f=76.8%)上的实验结果低于目前最好的算法[19],但算法在速度上具有明显的优势。
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- 关键词：多特征融合场景文本
