基于多层级特征的机械臂单阶段抓取位姿检测 被引量：11

1

作者 张云洲 李奇 +2 位作者 曹赫 王帅 陈昕 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1815-1824,共10页

针对机械臂对尺寸变换、形状各异、任意位姿的未知物体抓取,提出一种基于多层级特征的单阶段抓取位姿检测算法,将物体抓取位姿检测问题视为抓取角度分类和抓取位置回归进行处理,对抓取角度和抓取位置执行单次预测.首先,利用深度数据替换... 针对机械臂对尺寸变换、形状各异、任意位姿的未知物体抓取,提出一种基于多层级特征的单阶段抓取位姿检测算法,将物体抓取位姿检测问题视为抓取角度分类和抓取位置回归进行处理,对抓取角度和抓取位置执行单次预测.首先,利用深度数据替换RGB图像的B通道,生成RGD图像,采用轻量型特征提取器VGG16作为主干网络;其次,针对VGG16特征提取能力较弱的问题,利用Inception模块设计一种特征提取能力更强的网络模型;再次,在不同层级的特征图上,利用先验框的方法进行抓取位置采样,通过浅层特征与深层特征的混合使用提高模型对尺寸多变的物体的适应能力;最后,输出置信度最高的检测结果作为最优抓取位姿.在image-wise数据集和object-wise数据集上,所提出算法的评估结果分别为95.71%和94.01%,检测速度为58.8 FPS,与现有方法相比,在精度和速度上均有明显的提升. 展开更多

关键词 机械臂 未知物体 多层级特征 单次预测 最优抓取位姿

原文传递

采用多级特征的多标签长文本分类算法 被引量：10

2

作者 王浩镔 胡平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第15期193-199,共7页

针对现有多标签分类算法忽略了标签之间的内生关系,将多标签分类问题转化为序列生成问题,充分考虑标签之间的共生关系,以Seq2Seq模型为基础,从词语级别和语义级别两个维度提取文本特征,通过对特征提取模块、编码器结构、混合注意力机制... 针对现有多标签分类算法忽略了标签之间的内生关系,将多标签分类问题转化为序列生成问题,充分考虑标签之间的共生关系,以Seq2Seq模型为基础,从词语级别和语义级别两个维度提取文本特征,通过对特征提取模块、编码器结构、混合注意力机制、解码器预测部分的改进,提出了基于多级特征和混合注意力机制的多标签分类算法。在Zhihu、RCV1-V2和AAPD三个数据集上进行算法有效性验证并与现有算法对比,提出的算法在F1值、召回率和汉明损失三个指标上均优于其他算法。 展开更多

关键词 多标签分类 多级特征 混合注意力

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基于多层次特征表示的场景图像分类算法 被引量：8

3

作者 范敏 韩琪 +3 位作者 王芬 宿晓岚 徐浩 吴松麟 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1909-1917,共9页

针对场景图像种类增多、场景复杂度增加和场景内容增大的趋势,本文提出了一种基于多层次特征表示的场景图像分类算法。首先采用Object Bank目标属性的高层特征表示方法,经分类器预测出该图像所属的场景主题;然后在同一场景主题内,采用... 针对场景图像种类增多、场景复杂度增加和场景内容增大的趋势,本文提出了一种基于多层次特征表示的场景图像分类算法。首先采用Object Bank目标属性的高层特征表示方法,经分类器预测出该图像所属的场景主题;然后在同一场景主题内,采用基于底层特征的局部约束低秩编码方法提取图像特征;在低秩编码方法中加入局部约束正则化并采用F-范数替代核范数的优化方法,减少计算复杂度,实现对场景图像较为细致的理解。这种由高层特征和底层特征相结合的多层次特征表示方法,从对象特征的粗理解到底层细节特征的详细解析,充分利用了不同特征间层层递进和互补的关系,实验结果证明了本文算法的有效性。 展开更多

关键词 计算机应用 目标属性 低秩编码 多层次特征 场景图像分类

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多层次特征融合与超图卷积的生成对抗壁画修复

4

作者 陈永 陶美风 赵梦雪 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期208-218,共11页

针对现有壁画深度学习修复方法,存在上下文信息关注不足及结果欠佳的问题,提出了一种多层次特征融合与超图卷积的生成对抗修复模型。首先,利用金字塔特征分层对壁画进行多尺度层次特征提取,并采用混合空洞卷积单元扩大多层特征提取感受... 针对现有壁画深度学习修复方法,存在上下文信息关注不足及结果欠佳的问题,提出了一种多层次特征融合与超图卷积的生成对抗修复模型。首先,利用金字塔特征分层对壁画进行多尺度层次特征提取,并采用混合空洞卷积单元扩大多层特征提取感受野,以克服单尺度卷积操作对于壁画特征提取能力不足的问题。然后,提出多分支短链融合层及门控机制融合多分支特征方法,将相邻分支间的特征信息进行融合,使融合后的壁画特征图中既有同分支的特征,又有相邻分支的特征,以提高特征信息的利用率;并引入门控机制对特征进行选择融合,以减少细节信息的丢失。接着,将融合特征通过卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)特征注意力方法,增强对壁画上下文信息的关注。最后,设计超图卷积壁画长程特征增强模块,通过在编码器和解码器的跳跃连接之间建立超图卷积层,利用超图卷积捕获编码器的空间特征信息,并将其迁移到解码器中,有助于解码器更好地生成壁画图像,以加强特征的长程依赖关系,并与SN-PatchGAN判别器对抗博弈从而完成修复。通过敦煌壁画数字化修复实验,结果表明:所提方法客观评价优于对比算法,对于破损壁画修复结果更加清晰自然。 展开更多

关键词 壁画修复 多层次特征 多分支短链融合 超图卷积 卷积长短期记忆网络

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城市场景分割的多尺度感知融合网络研究

5

作者 戴伟东 姜文刚 《计算机与数字工程》 2024年第4期1014-1020,1027,共8页

针对道路场景信息多尺度变换的问题,基于编码器-解码器的非对称网络结构,提出一种轻量级多尺度感知融合网络。根据残差网络以及空洞卷积的概念,设计一种新的残差模块Res-SS,在不增加卷积参数的情况下,提高特征提取的效率。设计多尺度感... 针对道路场景信息多尺度变换的问题,基于编码器-解码器的非对称网络结构,提出一种轻量级多尺度感知融合网络。根据残差网络以及空洞卷积的概念,设计一种新的残差模块Res-SS,在不增加卷积参数的情况下,提高特征提取的效率。设计多尺度感知融合提取模块,提高网络对于道路场景多尺度物体信息的自适应提取能力。为弥补特征提取过程中的低级特征缺失,采用Superpixel模块,将道路场景内低级边缘信息与高级语义信息融合,使得二者互为补充,从而得到高质量的语义分割结果。在Cityscapes数据集上的实验表明,该算法比现有的轻量级城市场景语义分割算法具有更高的精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 语义分割 卷积神经网络 残差模块 多尺度特征 特征融合 边缘信息

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面向生活垃圾图像分类的多级特征加权融合算法 被引量：4

6

作者 徐传运 王影 +3 位作者 王文敏 李刚 郑宇 张晴 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第9期146-155,共10页

生活垃圾的有效分类处理是改善社会环境的一项重要措施,传统的垃圾分类算法已经不能满足当前垃圾分类的要求。为了提高生活垃圾分类性能,在深入研究卷积神经网络中不同层次具有不同特征的基础上,提出一种面向生活垃圾图像分类的多级特... 生活垃圾的有效分类处理是改善社会环境的一项重要措施,传统的垃圾分类算法已经不能满足当前垃圾分类的要求。为了提高生活垃圾分类性能,在深入研究卷积神经网络中不同层次具有不同特征的基础上,提出一种面向生活垃圾图像分类的多级特征加权融合算法。构建基于ResNet的特征提取网络,通过多分支网络结构提取并处理图像不同层次的特征信息,在特征融合过程中分析自适应权重融合和固定权重融合对图像分类性能的影响,选取更优的加权融合方法对多级特征进行融合,从而获取更丰富的生活垃圾图像特征信息,提高垃圾分类准确率。实验结果表明,该算法在华为生活垃圾图像数据集上的分类准确率最高可达97.53%,优于其他算法,具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 垃圾分类 生活垃圾图像 多级特征 加权融合 多分支网络

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基于图像切块的多特征融合行人再识别模型

7

作者 张羽 朱玉全 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第8期207-213,共7页

针对目前由于监控场景背景复杂、拍摄视角差异引起的外貌变化,需要更多细节的特征来区分不同行人的问题,提出一种基于图像切块的多特征融合行人再识别模型。该模型包含3个特征提取分支,分支1和2负责提取行人不同层级的全局特征,分支3将... 针对目前由于监控场景背景复杂、拍摄视角差异引起的外貌变化,需要更多细节的特征来区分不同行人的问题,提出一种基于图像切块的多特征融合行人再识别模型。该模型包含3个特征提取分支,分支1和2负责提取行人不同层级的全局特征,分支3将图像水平分为上下两个部分并分别进行局部特征提取,将三个分支的特征进行深度融合。针对全局特征和局部特征的差异联合三种损失函数进行监督训练。在主流的数据集上进行了验证,结果证明该模型可以显著提高行人再识别的准确率。 展开更多

关键词 行人再识别 图像切块 多层级特征 全局特征 局部特征 特征融合

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结合金字塔和长短期记忆网络的细粒度图像分类

8

作者 阳治民 宋威 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第8期1771-1776,共6页

细粒度图像分类任务的难点在于类间局部信息差异小.针对现有方法忽略低级特征的重要性,导致局部多样性缺失的问题,提出一种结合金字塔和长短期记忆网络的细粒度图像分类方法.首先,利用特征金字塔和挤压激励模块构建双向特征传递路径,以... 细粒度图像分类任务的难点在于类间局部信息差异小.针对现有方法忽略低级特征的重要性,导致局部多样性缺失的问题,提出一种结合金字塔和长短期记忆网络的细粒度图像分类方法.首先,利用特征金字塔和挤压激励模块构建双向特征传递路径,以极少的参数量和计算量实现低级特征流动,从而提取局部的多级特征;接着,通过感兴趣区域引导的局部精炼金字塔,抑制显著区域,提高局部定位的多样性;最后在长短期记忆网络中引入注意力门控,调节各级特征中对细粒度信息的关注度,从而挖掘细粒度特征,并增强其鉴别性.在CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft数据集的分类准确率分别达到90.8%、95.9%和95.4%,明显优于目前主流的细粒度图像分类方法,相较于对比方法的最好结果分别提升1.2%、0.8%和2.0%. 展开更多

关键词 多级特征 双向路径 局部精炼 注意力门控 细粒度图像分类

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结合反射图像的双流多层次融合人脸活体检测

9

作者 王鑫 黄睿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第13期238-246,共9页

针对从RGB图像提取到的特征对光照敏感,导致人脸活体检测模型泛化性能较差的问题,提出一种结合反射图像的双流多层次融合检测(face anti-spoofing using dual-stream multi-level fusion and reflection images,DMF-RI)算法。对RGB图像... 针对从RGB图像提取到的特征对光照敏感,导致人脸活体检测模型泛化性能较差的问题,提出一种结合反射图像的双流多层次融合检测(face anti-spoofing using dual-stream multi-level fusion and reflection images,DMF-RI)算法。对RGB图像进行带色彩恢复的多尺度Retinex增强,获得反射图,并分别提取原图和反射图的低、中、高多层次深度特征;通过双流多层次特征融合模块(dual multi-level feature fusion,DMFF)实现不同层次不同特征的有效融合;联合基于二值掩码的像素级监督和基于二值标签的二分类监督训练网络模型。在CASIA-FASD、Replay-Attack、MSU-MFSD、OULU-NPU和SiW这5个人脸活体检测数据集上的多组实验表明,所提算法通过多层次融合RGB图像和MSRCR图像的深度特征,能提取人脸中更为本质的特征信息,在复杂背景条件下表现出较强的鲁棒性和泛化能力。 展开更多

关键词 人脸活体检测 光照鲁棒性 多层次特征 特征融合

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基于双阶段特征匹配的非同源SAR船只跟踪方法 被引量：2

10

作者 王炎 张晰 +3 位作者 孟俊敏 刘根旺 包萌 曹成会 《海岸工程》 2022年第1期48-60,共13页

开展星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)船只匹配跟踪研究是海上船只监测的重要内容,对提升海上目标监测管控能力有重要意义。当前利用SAR卫星进行船只目标匹配跟踪时,由于船只目标尺寸小且船只目标的运动会在SAR图像中产... 开展星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)船只匹配跟踪研究是海上船只监测的重要内容,对提升海上目标监测管控能力有重要意义。当前利用SAR卫星进行船只目标匹配跟踪时,由于船只目标尺寸小且船只目标的运动会在SAR图像中产生几何畸变,导致船只目标在SAR图像中难以准确实现匹配跟踪。基于此,本文提出了基于全局和局部双阶段特征匹配的SAR船只目标匹配跟踪方法,该方法能够实现TerraSAR-X和RadarSat-2等不同波段、不同平台(非同源)SAR图像的船只目标匹配跟踪。为验证本文算法的性能,采用了2对TerraSAR-X和RadarSat-2 SAR数据将本文提出的方法与SURF(Speeded Up Robust Features)、Harris和PCA-SIFT(Principal Component Analysis-Scale Invariant Feature Transform)等经典船只目标匹配跟踪算法进行了对比。实验结果表明,本文提出的基于全局和局部双阶段特征匹配船只目标匹配跟踪方法,对运动船只的跟踪性能可达83%,而SURF、Harris和PCA-SIFT算法精度仅为36.2%、27.7%和23.4%,可见本文算法高于这些经典船只目标匹配跟踪算法。本文还分析了船只目标的运动在非同源SAR图像中的几何特征(周长、面积、长宽比等)差异,以及船只目标匹配跟踪算法在非同源SAR中的适用性评估,结果表明,本文方法在船只几何特征形变较大时,也能很好地实现船只目标匹配跟踪。 展开更多

关键词 SAR 船只跟踪 特征匹配 多层次特征

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一种基于多层次特征的目标继承提取方法 被引量：1

11

作者 高奂文 董慧颖 陈海波 《沈阳理工大学学报》 CAS 2005年第3期38-42,共5页

图像的有效分割或提取是图像处理与分析的重要内容,本文使用一种基于多层次特征的方法,针对噪声大,干扰多,光照不均,场景多变,目标形状多变这类图像,自原图像开始,得到各层次的特征,继承地利用低高层次特征逐步提取目标,而又可以回溯前... 图像的有效分割或提取是图像处理与分析的重要内容,本文使用一种基于多层次特征的方法,针对噪声大,干扰多,光照不均,场景多变,目标形状多变这类图像,自原图像开始,得到各层次的特征,继承地利用低高层次特征逐步提取目标,而又可以回溯前面的原图像或低层次特征信息,继承地对所提取目标优化,实际目标与背景分离.实验表明,该算法可以正确高效地提取目标,有较高的鲁奉性和精度,对具有不同目标大小和信噪比的图像也能得到较好的提取效果. 展开更多

关键词 多层次特征 目标继承提取 灰度级条件膨胀

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自适应融合特征的人群计数网络 被引量：1

12

作者 左健豪 姜文刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第21期203-208,共6页

针对人群计数方法中存在的尺度变化和多层级特征融合不佳的问题,基于U-Net的编码器-解码器网络结构,提出一种自适应特征融合网络,来进行精准的人群计数。提出自适应特征融合模块,根据解码器分支的需要,高效地聚合编码器分支提取的高层... 针对人群计数方法中存在的尺度变化和多层级特征融合不佳的问题,基于U-Net的编码器-解码器网络结构,提出一种自适应特征融合网络,来进行精准的人群计数。提出自适应特征融合模块,根据解码器分支的需要,高效地聚合编码器分支提取的高层语义信息和底层的边缘信息;提出自适应上下文信息提取器,从不同感受野下提取多尺度的上下文信息并自适应加权融合,提高网络对于人头尺度变化的鲁棒性。在ShanghaiTech、UCF-CC-50和UCG-QNRF上的实验表明,与目前主流的人群计数算法相比,该算法具有更强的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 人群计数 卷积神经网络 密度估计 多层级特征 尺度变化 特征融合

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基于集成学习策略的网络恶意流量检测技术研究 被引量：2

13

作者 高源辰 徐国胜 《信息安全研究》 CSCD 2023年第8期730-738,共9页

网络流量是网络攻击的主要载体,对恶意流量识别与分析是保障网络安全的重要手段.机器学习方法已广泛应用于恶意流量识别,能实现较高精度的识别.在现有的方法中,融合模型较单一统计模型更准确,但对网络行为的挖掘深度不足.提出一种面向... 网络流量是网络攻击的主要载体,对恶意流量识别与分析是保障网络安全的重要手段.机器学习方法已广泛应用于恶意流量识别,能实现较高精度的识别.在现有的方法中,融合模型较单一统计模型更准确,但对网络行为的挖掘深度不足.提出一种面向恶意流量识别的多层次网络特征的堆叠模型Multi-Stacking,利用网络流量在不同会话粒度的网络行为模式,结合堆叠模型对于多维数据的鲁棒拟合能力,深度挖掘恶意网络行为.通过在CICIDS2017和CICIDS2018数据集上验证多种融合模型的检测能力,综合量化比较各种检测方法,深入分析了Multi-Stacking检测方法在多类型攻击流量识别场景中的表现.实验结果表明,基于多层次堆叠的恶意流量检测方法可以进一步提升检测精度. 展开更多

关键词 恶意识别 流量分析 集成方法 堆叠模型 多层次特征

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基于注意力机制的多级特征级联行人重识别 被引量：6

14

作者 张正一 丁建伟 +1 位作者 魏慧雯 萧晓彤 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第22期366-375,共10页

针对现有行人重识别算法因细节信息关注不足导致的判别性不强问题,提出了一种基于注意力机制的多级特征级联行人重识别算法。首先,通过级联不同深度的特征实现对不同层级特征的充分利用,以补充高层级特征中的细节信息。然后,引入一对互... 针对现有行人重识别算法因细节信息关注不足导致的判别性不强问题,提出了一种基于注意力机制的多级特征级联行人重识别算法。首先,通过级联不同深度的特征实现对不同层级特征的充分利用,以补充高层级特征中的细节信息。然后,引入一对互补的注意力机制模块,以融合特征图中相似的像素及通道,弥补特征中的空间位置信息,提高特征的判别性。最后,在Market-1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03数据集上进行了大量实验。结果表明,本算法的识别精度和平均准确率优于大多数当前的主流算法。 展开更多

关键词 机器视觉 行人重识别 多级特征级联 通道注意力机制 空间注意力机制

原文传递

基于多尺度和多层级特征融合的立体匹配方法 被引量：2

15

作者 王金鹤 车志龙 +3 位作者 张楠 孟凡云 苏翠丽 谭浩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期243-248,共6页

基于卷积神经网络的立体匹配方法未充分利用图像中各个层级的特征图信息,造成对图像在不适定区域的特征提取能力较差。提出一种融合多尺度与多层级特征的立体匹配方法。通过在双塔结构卷积神经网络模型的前端设计一个池化金字塔层,提取... 基于卷积神经网络的立体匹配方法未充分利用图像中各个层级的特征图信息,造成对图像在不适定区域的特征提取能力较差。提出一种融合多尺度与多层级特征的立体匹配方法。通过在双塔结构卷积神经网络模型的前端设计一个池化金字塔层,提取图像的多尺度低层结构特征。在该网络模型的后端融合最后三层网络的高级语义特征来提取图像特征,并对图像特征进行相似性度量后输出视差图。在KITTI 2015数据集上的实验结果表明,与LUO和Anita方法相比,该方法的像素误差精度分别由14.65%、8.30%降至8.02%,且可得到细节信息更好的视差图。 展开更多

关键词 立体匹配 卷积神经网络 特征图信息 多层级特征融合 视差

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多层次时空特征自适应集成与特有-共享特征融合的双模态情感识别 被引量：1

16

作者 孙强 陈远 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期574-587,共14页

在结合脑电(EEG)信号与人脸图像的双模态情感识别领域中,通常存在两个挑战性问题:(1)如何从EEG信号中以端到端方式学习到更具显著性的情感语义特征;(2)如何充分利用双模态信息,捕捉双模态特征中情感语义的一致性与互补性。为此,提出了... 在结合脑电(EEG)信号与人脸图像的双模态情感识别领域中,通常存在两个挑战性问题:(1)如何从EEG信号中以端到端方式学习到更具显著性的情感语义特征;(2)如何充分利用双模态信息,捕捉双模态特征中情感语义的一致性与互补性。为此,提出了多层次时空特征自适应集成与特有-共享特征融合的双模态情感识别模型。一方面,为从EEG信号中获得更具显著性的情感语义特征,设计了多层次时空特征自适应集成模块。该模块首先通过双流结构捕捉EEG信号的时空特征,再通过特征相似度加权并集成各层次的特征,最后利用门控机制自适应地学习各层次相对重要的情感特征。另一方面,为挖掘EEG信号与人脸图像之间的情感语义一致性与互补性,设计了特有-共享特征融合模块,通过特有特征的学习和共享特征的学习来联合学习情感语义特征,并结合损失函数实现各模态特有语义信息和模态间共享语义信息的自动提取。在DEAP和MAHNOB-HCI两种数据集上,采用跨实验验证和5折交叉验证两种实验手段验证了提出模型的性能。实验结果表明,该模型取得了具有竞争力的结果,为基于EEG信号与人脸图像的双模态情感识别提供了一种有效的解决方案。 展开更多

关键词 双模态情感识别 脑电 人脸图像 多层次时空特征 特征融合

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经验类隐性知识多阶隐性特征分析与演变模型构建 被引量：5

17

作者 刘利军 蒋祖华 李心雨 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2018年第14期135-141,共7页

针对知识管理研究中存在的隐性判据单一问题,提出知识多阶隐性特征,从知识是否可见的单一判据逐阶扩展到结果、过程、情景等多个维度,对隐性知识进行更加明确清晰的界定和划分。然后,基于知识多阶隐性特征,从二维视角研究隐性知识从完... 针对知识管理研究中存在的隐性判据单一问题,提出知识多阶隐性特征,从知识是否可见的单一判据逐阶扩展到结果、过程、情景等多个维度,对隐性知识进行更加明确清晰的界定和划分。然后,基于知识多阶隐性特征,从二维视角研究隐性知识从完全隐性到完全显性演变过程,提出经验类隐性知识演变二维体系模型,进而详细论述演变模型中隐性知识显性化过程的多阶内涵和特征。最后,通过企业实例验证模型的适用性和有效性,研究结论对于企业知识管理中的隐性知识表征、获取、共享等应用型研究具有重要意义。 展开更多

关键词 隐性知识 经验 多阶隐性特征 演变模型

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面向图文匹配任务的多层次图像特征融合算法 被引量：3

18

作者 郝志峰 李俊峰 +3 位作者 蔡瑞初 温雯 王丽娟 黎伊婷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期951-956,共6页

现有主流的利用预训练卷积神经网络提取图像特征的方法存在仅使用单层预训练特征表征图像和预训练任务与实际研究任务不一致的问题,使得现有图文匹配方法无法充分利用图像特征,极易受到噪声特征干扰。针对上述问题,使用了预训练网络中... 现有主流的利用预训练卷积神经网络提取图像特征的方法存在仅使用单层预训练特征表征图像和预训练任务与实际研究任务不一致的问题,使得现有图文匹配方法无法充分利用图像特征,极易受到噪声特征干扰。针对上述问题,使用了预训练网络中的多层特征,并提出了多层次图像特征融合算法。在图文匹配的学习目标指导下,利用多层感知机(multi-layer perceptron)有监督地融合和降维多层次的预训练图像特征,生成融合图像特征,从而充分利用预训练特征,减少噪声干扰。实验结果表明,提出的融合算法可实现对预训练的图像特征更有效的利用,相比于使用单层次特征的方法能获得更好的图文匹配效果。 展开更多

关键词 图文匹配 多层次图像特征 预训练特征 融合图像特征 推荐系统

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基于分形特征序列的乳腺X线图像分类方法 被引量：2

19

作者 柯丽 张雪 康雁 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2012年第3期582-586,共5页

目的表征乳腺图像中肿块部分纹理特征,通过纹理分析实现乳腺图像中肿块部分与正常腺体部分的分类。方法应用分形特征值表征乳腺图像纹理特征,利用多级分形特征提取法将乳腺图像分解成一系列细节图像,提取出多个分形特征值;利用分类精度... 目的表征乳腺图像中肿块部分纹理特征,通过纹理分析实现乳腺图像中肿块部分与正常腺体部分的分类。方法应用分形特征值表征乳腺图像纹理特征,利用多级分形特征提取法将乳腺图像分解成一系列细节图像,提取出多个分形特征值;利用分类精度、ROC曲线及曲线下面积(AUC)进行特征选择构建分形特征序列,最后应用支持向量机(SVM)方法进行分类。结果对60幅图像的可疑病变区域进行分形特征序列提取分析,SVM交叉验证分类精度达84.50%。结论基于分形维数的乳腺图像分类方法不仅能对肿块与正常腺体进行图像分类,还可有效表征乳腺图像的纹理信息,有助于提高乳腺肿块诊断的准确率。 展开更多

关键词 乳腺病变 计算机辅助诊断 分形维数 多级分形特征 特征选择 支持向量机

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融合多层次卷积神经网络特征的闭环检测算法 被引量：2

20

作者 鲍振强 李艾华 +2 位作者 崔智高 苏延召 郑勇 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第11期369-375,共7页

在外部环境和图像视角变化的情况下,传统视觉闭环检测算法的精度和稳健性变得很差。为此,提出一种融合多层次卷积神经网络特征的闭环检测算法。高层次的卷积特征包含较多的语义信息,可以应对图像视角的变化;中等层次卷积特征包含更多的... 在外部环境和图像视角变化的情况下,传统视觉闭环检测算法的精度和稳健性变得很差。为此,提出一种融合多层次卷积神经网络特征的闭环检测算法。高层次的卷积特征包含较多的语义信息,可以应对图像视角的变化;中等层次卷积特征包含更多的几何空间信息,对光照等变化具有更好的稳健性。通过充分利用中高等层次卷积特征的特性进行组合式相似性度量,提高了闭环检测的精度与稳健性。由于卷积特征向量的维度特别大,因此,首先对卷积特征向量进行降维处理。在Gardens Point数据集上的实验结果证明,利用多层次卷积特征的图像匹配检测效果好于其他单一层。针对不同时刻所拍摄图像中的动态干扰因素,进一步提出图像动态干扰语义滤波机制,利用过滤掉动态干扰的图像进行匹配,在Tokyo24/7数据集上的实验证实了此方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 机器视觉 多层次卷积特征 闭环检测 动态干扰语义滤波机制

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