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联合模板先验概率和稀疏表示的目标跟踪 被引量：5
1
作者 田猛 路成 +2 位作者 周健 施汉琴 陶亮 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第11期1455-1463,共9页
目的虽然基于稀疏表示的目标跟踪方法表现出了良好的跟踪效果,但仍然无法彻底解决噪声、旋转、遮挡、运动模糊、光照和姿态变化等复杂背景下的目标跟踪问题。针对遮挡、旋转、姿态变化和运动模糊问题,提出一种在粒子滤波框架内,基于稀... 目的虽然基于稀疏表示的目标跟踪方法表现出了良好的跟踪效果,但仍然无法彻底解决噪声、旋转、遮挡、运动模糊、光照和姿态变化等复杂背景下的目标跟踪问题。针对遮挡、旋转、姿态变化和运动模糊问题,提出一种在粒子滤波框架内,基于稀疏表示和先验概率相结合的目标跟踪方法。方法通过先验概率衡量目标模板的重要性,并将其引入到正则化模型中,作为模板更新的主要依据,从而获得一种新的候选目标稀疏表示模型。结果在多个测试视频序列上,与多种流行算法相比,该算法可以达到更好的跟踪性能。在5个经典测试视频下的平均中心误差为6.77像素,平均跟踪成功率为97%,均优于其他算法。结论实验结果表明,在各种含有遮挡、旋转、姿态变化和运动模糊的视频中,该算法可以稳定可靠地跟踪目标,适用于视频监控复杂场景下的目标跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 稀疏表示 先验概率 粒子滤波 模板更新 正则化模型
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基于复小波噪声方差显著修正的SAR图像去噪 被引量：3
2
作者 施汉琴 张大明 罗斌 《遥感技术与应用》 CSCD 2008年第5期561-564,共4页
提出了一种基于复小波域统计建模与噪声方差估计显著性修正相结合的合成孔径雷达(Syn-thetic Aperture Radar,SAR)图像斑点噪声滤波方法。该方法首先通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,然后对变换后的图像进行双树复小波变... 提出了一种基于复小波域统计建模与噪声方差估计显著性修正相结合的合成孔径雷达(Syn-thetic Aperture Radar,SAR)图像斑点噪声滤波方法。该方法首先通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,然后对变换后的图像进行双树复小波变换(Dualtree Complex Wavelet Transform,DCWT),并对复数小波系数的统计分布进行建模。在此先验分布的基础上,通过运用贝叶斯估计方法从含噪系数中恢复原始系数,达到滤除噪声的目的。实验结果表明该方法在去除噪声的同时保留了图像的细节信息,取得了很好的降噪效果。 展开更多
关键词 统计模型 合成孔径雷达 双树复小波变换 贝叶斯估计
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正交投影非负矩阵的交替方向乘子分解方法 被引量：3
3
作者 王华彬 路成 +2 位作者 周健 陶亮 施汉琴 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期463-471,共9页
目的目前非负矩阵分解一般使用乘性规则进行更新,乘性更新规则虽实现简单,但更新时收敛较慢,而且容易陷入局部最优解。当数据规模较大时,乘性规则的时效性很低,难以应用于一些实时性较强的问题中。针对乘性更新规则的这些缺点,提出一种... 目的目前非负矩阵分解一般使用乘性规则进行更新,乘性更新规则虽实现简单,但更新时收敛较慢,而且容易陷入局部最优解。当数据规模较大时,乘性规则的时效性很低,难以应用于一些实时性较强的问题中。针对乘性更新规则的这些缺点,提出一种使用交替方向乘子求解正交投影非负矩阵分解的方法。方法首先,基于正交投影非负矩阵的正交性和稀疏性特征,将原始的目标函数优化问题分解为各子问题的交替优化求解过程。通过引入辅助变量建立原目标函数的增广拉格朗日方程,完成对原问题的子问题等价表示;然后,对转换后方程的主变量和对偶变量进行交替优化求解,从而找到原问题最优解。结果不同规模矩阵分解仿真实验结果表明,与乘性更新规则相比,本文所提方法在收敛速度和精度上具有明显优势,特别是在矩阵规模很大时,收敛速度明显优于乘性规则。同时,将本文方法应用于目标跟踪问题中,提出一种基于交替方向乘子方法的模版更新策略,并与乘性规则以及其他3种经典目标跟踪算法进行比较。本文方法在目标跟踪效果上与基于乘性更新规则方法相当,且优于其他3种方法,重叠率约0.73,且帧处理速度约是乘性规则的3.8倍。结论本文方法在数据规模较大时,处理速度明显优于乘性规则。在目标跟踪应用中,因其分解过程中的稀疏性和正交性,与常用跟踪算法相比能较好地应对视频场景中的遮挡、尺度变化及光照变化等干扰,其跟踪性能更加稳定。 展开更多
关键词 正交投影非负矩阵分解 交替方向乘子法 乘性更新规则 粒子滤波 目标跟踪
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基于多尺度自适应注意力机制的视听语音分离 被引量：1
4
作者 吴亮 王甲祥 +2 位作者 施汉琴 郑爱华 盛小飞 《人工智能》 2024年第3期1-14,共14页
在混合音频分离过程中,通常使用与音频信息相关的视觉信息引导混合音频分离,这些视觉信息包含人脸图像、嘴唇运动和面部地标等,目前的方法对这些视觉信息的利用还不充分,并且音频信息和对应的视觉信息之间的关联性较弱。本工作设计了一... 在混合音频分离过程中,通常使用与音频信息相关的视觉信息引导混合音频分离,这些视觉信息包含人脸图像、嘴唇运动和面部地标等,目前的方法对这些视觉信息的利用还不充分,并且音频信息和对应的视觉信息之间的关联性较弱。本工作设计了一种基于多尺度自适应注意力机制的视听语音分离网络,该网络联合人脸图像、嘴唇运动和面部地标这些视觉信息引导混合音频进行分离,并设计了一种交叉注意融合模块,该模块可以融合嘴唇运动特征和面部地标特征以得到增强且互补的视觉表示。此外,音频信息和视觉信息之间的相关性较弱,本文还设计了一种多尺度自适应注意力机制,并将其加入语音分离网络解码器中,使音频信息和对应的视觉信息更好地相互关联。实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 语音分离 多模态 注意力机制 视听相关性
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基于局部联合边缘和方向模式的多光谱掌纹融合识别 被引量：1
5
作者 李梦雯 施汉琴 《长春师范大学学报》 2020年第6期69-80,共12页
针对掌纹图像边缘梯度特征和方向特征较突出的特点,提出一种新的局部联合边缘和方向模式,用于提取多光谱掌纹特征。首先,采用Kirsch算子计算掌纹图像在8个不同方向的边缘响应值,并提出局部最大边缘模式描述边缘特征。采用Gabor滤波器或... 针对掌纹图像边缘梯度特征和方向特征较突出的特点,提出一种新的局部联合边缘和方向模式,用于提取多光谱掌纹特征。首先,采用Kirsch算子计算掌纹图像在8个不同方向的边缘响应值,并提出局部最大边缘模式描述边缘特征。采用Gabor滤波器或改进的有限Radon变换提取掌纹图像的方向特征。然后对边缘特征和方向特征进行联合分析,构建二维特征矩阵。在MSpalmprint掌纹库上的实验结果表明,与现有的掌纹识别方法相比,基于局部联合边缘和方向模式的方法具有更高的识别率、更低的等错误率和更快的识别速度。最后,利用求得的等错误率对各光谱下的匹配分数进行加权融合。其中,对Green、Red和NIR三种光谱的掌纹进行融合识别后的等错误率最低为0.0001%。 展开更多
关键词 多光谱掌纹 KIRSCH算子 GABOR滤波器 改进的有限Radon变换 分数层融合
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采用稀疏和平滑双约束的增量正交映射非负矩阵分解目标跟踪 被引量：1
6
作者 王华彬 田猛 +2 位作者 周健 施汉琴 陶亮 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1658-1666,共9页
针对目标跟踪在遮挡和尺度变化等复杂背景下跟踪性能下降问题,联合稀疏约束、时间平滑约束以及增量投影非负矩阵分解,提出一种在线目标跟踪算法.首先利用非负矩阵分解学习一个基于部分表示的子空间,在此基础上添加稀疏约束提高处理遮挡... 针对目标跟踪在遮挡和尺度变化等复杂背景下跟踪性能下降问题,联合稀疏约束、时间平滑约束以及增量投影非负矩阵分解,提出一种在线目标跟踪算法.首先利用非负矩阵分解学习一个基于部分表示的子空间,在此基础上添加稀疏约束提高处理遮挡能力,添加时间平滑约束提高算法的稳定性;然后用增量方式完成子空间的在线更新,减少算法计算量、提高外观模型更新效率;最后在粒子滤波框架下,以重构误差为基础改进了观测似然函数,将具有最大后验概率的候选目标作为目标在当前帧的图像区域.实验结果表明,在各种含有遮挡和尺度变化的视频中,该算法可以更稳定地跟踪目标. 展开更多
关键词 非负矩阵分解 稀疏约束 平滑约束 局部特征 粒子滤波
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图结构上下文及在图聚类中的应用
7
作者 施汉琴 罗斌 +1 位作者 汤进 江波 《淮北师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期21-25,共5页
图结构特征的提取以及距离度量是计算机视觉和模式识别中的重要内容.针对传统的图上下文描述子中只考虑每个柱形区域内的特征点数目而忽略特征点之间的结构信息的问题,提出一种图的结构上下文描述子及距离度量方法.首先对图的所有顶点... 图结构特征的提取以及距离度量是计算机视觉和模式识别中的重要内容.针对传统的图上下文描述子中只考虑每个柱形区域内的特征点数目而忽略特征点之间的结构信息的问题,提出一种图的结构上下文描述子及距离度量方法.首先对图的所有顶点建立图结构上下文描述子;其次,利用二次卡方(QC)距离方法实现图的距离度量;最后,采用最小生成树聚类算法实现图聚类.实验表明,该方法对于一些非刚性变换的图聚类有较好的效果. 展开更多
关键词 相似度量 图结构上下文 二次卡方距离 最小生成树 图聚类
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基于注意力机制的三流卷积神经网络在碰摩故障检测中的应用
8
作者 康晓凤 鲍蓉 +1 位作者 施汉琴 厉丹 《扬州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期29-33,58,共6页
为提高机械碰摩故障的早期诊断率,提出一种基于残差连接和注意力机制的三流卷积神经网络检测系统.系统中的每一流均基于卷积神经网络结构,分别从短时傅里叶变换频谱、梅尔频率倒谱系数和节奏图中提取特征,然后利用注意力机制获取最有效... 为提高机械碰摩故障的早期诊断率,提出一种基于残差连接和注意力机制的三流卷积神经网络检测系统.系统中的每一流均基于卷积神经网络结构,分别从短时傅里叶变换频谱、梅尔频率倒谱系数和节奏图中提取特征,然后利用注意力机制获取最有效信息.实验结果表明,该模型的整体性能良好,其平衡正确率与传统分类方法和单流卷积神经网络相比均有较大提高. 展开更多
关键词 卷积神经网络 注意力机制 声发射 故障检测
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