已有跌倒检测工作主要关注室内场景,且大多偏重对人员身体姿态特征进行建模,而忽略了场景背景信息以及人员与地面的交互信息。针对这个问题,从实际电梯场景应用入手,提出一种基于场景先验及注意力引导的跌倒检测算法。首先,利用电梯历...已有跌倒检测工作主要关注室内场景,且大多偏重对人员身体姿态特征进行建模,而忽略了场景背景信息以及人员与地面的交互信息。针对这个问题,从实际电梯场景应用入手,提出一种基于场景先验及注意力引导的跌倒检测算法。首先,利用电梯历史数据,以高斯概率分布建模的方式从人员的活动轨迹中自动化地学习场景先验信息;随后,把场景先验信息作为空间注意力掩膜与神经网络的全局特征融合,以此聚焦地面区域的局部信息;然后,将融合后的局部特征与全局特征采用自适应加权的方式进一步聚合,从而形成更具鲁棒性和判别力的特征;最后,将特征送入由全局平均池化层和全连接层构成的分类模块中进行跌倒类别预测。在自构建的电梯场景Elevator Fall Detection和公开的UR Fall Detection数据集上的实验结果表明,所提算法的检测准确率分别达到了95.36%和99.01%,相较于网络结构复杂的ResNet50算法,分别提高了3.52个百分点和0.61个百分点。可见所构建的高斯场景先验引导的注意力机制可使网络关注地面区域的特征,更有利于对跌倒的识别,由此得到的检测模型准确率高且算法满足实时性应用要求。展开更多
为了解决当前图像复原算法难以兼顾纹理与精细边缘的不足,提出了局部加权高斯-SAR联合先验模型的图像复原算法。引入局部自回归约束,利用高斯先验,构造局部加权高斯图像先验;并联合SAR先验,设计了高斯-联合先验模型,有效地防止过度平滑...为了解决当前图像复原算法难以兼顾纹理与精细边缘的不足,提出了局部加权高斯-SAR联合先验模型的图像复原算法。引入局部自回归约束,利用高斯先验,构造局部加权高斯图像先验;并联合SAR先验,设计了高斯-联合先验模型,有效地防止过度平滑;并利用图像损坏模型与高斯-联合先验,建立其(Maximizing A Posteriori);基于最小优化技术,获取其下边界,将非凸问题转成凸问题,完成图像复原。对比测试结果显示:其算法的修复效果更佳,值最高,保留了丰富纹理与精细边缘;且复原图像的梯度分布与初始图像最接近。展开更多
随着数据维度和规模的不断增加,基于深度学习的异常检测方法取得了优异的检测性能,其中深度支持向量数据描述(Deep SVDD)得到了广泛应用。然而,要缓解超球崩溃问题,就需要对Deep SVDD中映射网络的各种参数施加约束。为了进一步提高Deep ...随着数据维度和规模的不断增加,基于深度学习的异常检测方法取得了优异的检测性能,其中深度支持向量数据描述(Deep SVDD)得到了广泛应用。然而,要缓解超球崩溃问题,就需要对Deep SVDD中映射网络的各种参数施加约束。为了进一步提高Deep SVDD中映射网络的特征学习能力,同时解决超球崩溃问题,提出了基于混合高斯先验变分自编码器的深度多球支持向量数据描述(Deep Multiple-Sphere Support Vector Data Description Based on Variational Autoencoder with Mixture-of-Gaussians Prior,DMSVDD-VAE-MoG)。首先,通过预训练初始化网络参数和多个超球中心;其次,利用映射网络获得训练数据的潜在特征,对VAE损失、多个超球的平均半径和潜在特征到所对应超球中心的平均距离进行联合优化,以获得最优网络连接权重和多个最小超球。实验结果表明,所提DMSVDD-VAE-MoG在MNIST,Fashion-MNIST和CIFAR-10上均取得了优于其他8种相关方法的检测性能。展开更多
文摘已有跌倒检测工作主要关注室内场景,且大多偏重对人员身体姿态特征进行建模,而忽略了场景背景信息以及人员与地面的交互信息。针对这个问题,从实际电梯场景应用入手,提出一种基于场景先验及注意力引导的跌倒检测算法。首先,利用电梯历史数据,以高斯概率分布建模的方式从人员的活动轨迹中自动化地学习场景先验信息;随后,把场景先验信息作为空间注意力掩膜与神经网络的全局特征融合,以此聚焦地面区域的局部信息;然后,将融合后的局部特征与全局特征采用自适应加权的方式进一步聚合,从而形成更具鲁棒性和判别力的特征;最后,将特征送入由全局平均池化层和全连接层构成的分类模块中进行跌倒类别预测。在自构建的电梯场景Elevator Fall Detection和公开的UR Fall Detection数据集上的实验结果表明,所提算法的检测准确率分别达到了95.36%和99.01%,相较于网络结构复杂的ResNet50算法,分别提高了3.52个百分点和0.61个百分点。可见所构建的高斯场景先验引导的注意力机制可使网络关注地面区域的特征,更有利于对跌倒的识别,由此得到的检测模型准确率高且算法满足实时性应用要求。
文摘为了解决当前图像复原算法难以兼顾纹理与精细边缘的不足,提出了局部加权高斯-SAR联合先验模型的图像复原算法。引入局部自回归约束,利用高斯先验,构造局部加权高斯图像先验;并联合SAR先验,设计了高斯-联合先验模型,有效地防止过度平滑;并利用图像损坏模型与高斯-联合先验,建立其(Maximizing A Posteriori);基于最小优化技术,获取其下边界,将非凸问题转成凸问题,完成图像复原。对比测试结果显示:其算法的修复效果更佳,值最高,保留了丰富纹理与精细边缘;且复原图像的梯度分布与初始图像最接近。
文摘随着数据维度和规模的不断增加,基于深度学习的异常检测方法取得了优异的检测性能,其中深度支持向量数据描述(Deep SVDD)得到了广泛应用。然而,要缓解超球崩溃问题,就需要对Deep SVDD中映射网络的各种参数施加约束。为了进一步提高Deep SVDD中映射网络的特征学习能力,同时解决超球崩溃问题,提出了基于混合高斯先验变分自编码器的深度多球支持向量数据描述(Deep Multiple-Sphere Support Vector Data Description Based on Variational Autoencoder with Mixture-of-Gaussians Prior,DMSVDD-VAE-MoG)。首先,通过预训练初始化网络参数和多个超球中心;其次,利用映射网络获得训练数据的潜在特征,对VAE损失、多个超球的平均半径和潜在特征到所对应超球中心的平均距离进行联合优化,以获得最优网络连接权重和多个最小超球。实验结果表明,所提DMSVDD-VAE-MoG在MNIST,Fashion-MNIST和CIFAR-10上均取得了优于其他8种相关方法的检测性能。
