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深度卷积特征在素描作品分类与评价中的应用 被引量：5
1
作者 李超 孙守迁 +2 位作者 闵歆 王卫星 唐智川 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期1898-1904,共7页
以素描教学过程中的临摹作品作为研究对象,将深度卷积特征应用于素描作品的分类与评价中.首先测试深度卷积特征在素描作品分类中的效果,同时将素描作品评价问题转换为基于作品的构图、形准、质感、画面整体黑白灰等图像高阶语义特征的... 以素描教学过程中的临摹作品作为研究对象,将深度卷积特征应用于素描作品的分类与评价中.首先测试深度卷积特征在素描作品分类中的效果,同时将素描作品评价问题转换为基于作品的构图、形准、质感、画面整体黑白灰等图像高阶语义特征的细分类问题(优、良、中、差);然后提出双线性卷积模型,以较好地解决图像细分类问题;最后使用Tensor Sketch投影算法将双线性深度卷积特征进行压缩,并采用端到端的训练进行模型微调.实验结果表明,在素描作品分类任务中,深度卷积特征明显优于传统手工特征(如直方图特征、纹理特征和SIFT特征);在素描作品评价中,压缩的双线性深度卷积特征能在较低维度上达到相似的评价效果. 展开更多
关键词 素描分类 素描评价 图像细分类 深度卷积特征 压缩双线性深度卷积特征
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基于多层深度卷积特征的抗遮挡实时跟踪算法 被引量：5
2
作者 崔洲涓 安军社 崔天舒 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期221-234,共14页
为提高复杂场景中目标跟踪算法的准确性与实时性,提出一种基于多层深度卷积特征的抗遮挡实时目标跟踪算法。针对目标跟踪任务,先对深度卷积网络VGG-Net-19进行微调,再提取目标区域的多层深度卷积特征。根据相关滤波框架构建位置相关滤波... 为提高复杂场景中目标跟踪算法的准确性与实时性,提出一种基于多层深度卷积特征的抗遮挡实时目标跟踪算法。针对目标跟踪任务,先对深度卷积网络VGG-Net-19进行微调,再提取目标区域的多层深度卷积特征。根据相关滤波框架构建位置相关滤波器,确定目标中心位置。设计尺度相关滤波器对目标区域进行不同尺度采样,确定目标尺度。目标遮挡时,采用阶段性评估策略进行模型更新与恢复,解决模型误差积累问题。选取目标跟踪评估数据集OTB-2015(100组视频序列)与UAV123(123组视频序列)进行测试。实验结果表明,本文算法具有更高的准确性,能够适应目标遮挡、外观变化及背景干扰等复杂情况,平均速度为29.6 frame/s,满足目标跟踪任务的实时性要求。 展开更多
关键词 机器视觉 目标跟踪 深度卷积特征 相关滤波 模型恢复
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联合加权聚合深度卷积特征的图像检索方法 被引量：3
3
作者 时璇 许林松 +2 位作者 李晨 王佳星 李党超 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期128-135,共8页
针对图像特征提取不充分影响图像检索平均精确率的问题,提出了一种基于联合加权聚合深度卷积特征的图像检索方法。该方法将图像输入到预先训练好的卷积神经网络中,提取最后一个卷积层输出作为图像的深度卷积特征;通过计算空间权重矩阵... 针对图像特征提取不充分影响图像检索平均精确率的问题,提出了一种基于联合加权聚合深度卷积特征的图像检索方法。该方法将图像输入到预先训练好的卷积神经网络中,提取最后一个卷积层输出作为图像的深度卷积特征;通过计算空间权重矩阵突出图像的显著性区域并抑制背景噪声区域,然后根据通道方差最大原则选取相应的特征图计算出空间权重矩阵,将原始深度卷积特征加权聚合为列向量;通过区分性地对待不同通道的特征图,计算出通道权重向量与上述列向量点乘得到最终的全局特征向量。公开数据集上的实验结果表明,本文方法能够有效地增强图像特征的表达能力,在图像检索的平均精确率上优于其他同类方法,可以有效地应用到图像检索相关领域。 展开更多
关键词 图像检索 深度卷积特征 空间权重矩阵 通道权重向量 聚合
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基于PYNQ框架的深度卷积特征异构跟踪系统 被引量：3
4
作者 崔洲涓 安军社 +1 位作者 陈长龙 崔天舒 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期120-126,共7页
针对深度卷积特征目标跟踪算法中特征提取计算量大、速度慢、难以在嵌入式平台上应用的问题,提出了一种基于PYNQ框架的目标跟踪方案,并将其部署在Zynq异构平台。首先设计基于深度卷积特征的目标跟踪算法;根据算法的特点进行软硬件划分,... 针对深度卷积特征目标跟踪算法中特征提取计算量大、速度慢、难以在嵌入式平台上应用的问题,提出了一种基于PYNQ框架的目标跟踪方案,并将其部署在Zynq异构平台。首先设计基于深度卷积特征的目标跟踪算法;根据算法的特点进行软硬件划分,完成片上系统的构建;然后针对深度卷积特征提取的计算过程进行并行优化,导出加速IP核;最后在PYNQ框架中通过Jupyter Notebooks,使用Python语言调用加速IP核作为硬件协处理器,实现底层到顶层的数据交互。实验结果表明,算法在通用数据集OTB-2015、UAV123上取得了良好的跟踪精度;跟踪速度与未集成加速IP核时相比,提升可达30倍。在兼顾跟踪稳健性的情况下,异构跟踪系统执行效率高,可移植性好,具有工程应用价值。 展开更多
关键词 PYNQ框架 目标跟踪 深度卷积特征 Zynq 加速
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加权聚合深度卷积特征的图像检索方法 被引量：1
5
作者 李恒 赵广社 +2 位作者 王鼎衡 刘美兰 马凡波 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2020年第1期55-61,共7页
针对目前基于深度卷积特征的图像检索方法无法充分突出图像显著性区域特征和不能有效抑制背景噪声等问题,提出了一种加权聚合深度卷积特征的图像检索方法.根据逆文档频率,该方法对拥有较少特征和紧密特征的特征图赋予较大权重,生成差异... 针对目前基于深度卷积特征的图像检索方法无法充分突出图像显著性区域特征和不能有效抑制背景噪声等问题,提出了一种加权聚合深度卷积特征的图像检索方法.根据逆文档频率,该方法对拥有较少特征和紧密特征的特征图赋予较大权重,生成差异性加权向量.由于不同图像表现的特征不同,该方法选择最能真实反映图像特征的一组特征图,计算出权重矩阵并对其进行滤波处理,最终生成选择滤波加权矩阵.公开数据集上的实验结果表明,本文提出的方法能够有效地增强图像特征的辨别能力,在图像检索精度上优于其它同类方法. 展开更多
关键词 图像检索 深度卷积特征 聚合 差异性加权向量 选择滤波加权矩阵
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基于深度卷积特征的露天矿卡车装载状况识别技术研究
6
作者 阮顺领 景莹 +2 位作者 卢才武 顾清华 张雪飞 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期167-176,共10页
针对露天矿车辆运输过程中运载量管控受人为及环境等因素干扰较大,存在轻车跑票和人为套票等不利于生产管理的问题,提出了一种基于深度卷积特征的车辆装载状况识别方法。该方法通过构建试验数据集和对卷积神经网络AlexNet模型迁移学习,... 针对露天矿车辆运输过程中运载量管控受人为及环境等因素干扰较大,存在轻车跑票和人为套票等不利于生产管理的问题,提出了一种基于深度卷积特征的车辆装载状况识别方法。该方法通过构建试验数据集和对卷积神经网络AlexNet模型迁移学习,完成对露天矿卡车装载状况图像深度卷积特征的提取,并基于支持向量机多分类模型,实现对卡车装载状况的自动识别,在此基础上统计露天矿车队运载工作量。试验过程中,基于同一组试验数据集分别对GoogLeNet、ResNet、SqueezeNet、DenseNet模型进行迁移学习,提取卡车装载状况图像深度卷积特征,并使用同一支持向量机多分类模型对卡车装载状况进行自动识别。结果表明,在空间资源和时间资源约束下,迁移学习后的AlexNet模型在5种卷积神经网络中总体性能表现最佳,用其提取的图像深度卷积特征在卡车装载状态识别中准确率最高。相比于传统的人工设计图像特征,该方法能够更好地完成露天矿卡车装载状况自动识别任务,试验数据集的识别准确率达到97%以上,在此基础上对露天矿车队运载工作量进行统计,可有效鉴别露天矿卡车的实际装载状况,提高露天矿卡车运载的吨公里生产效率,有效解决露天矿山车辆运载工作量的管控问题。 展开更多
关键词 露天矿卡车 装载状况 深度卷积特征 图像识别 深度学习
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