检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2011年第5期37卷 550-559页

作者：顾鑫王海涛汪凌峰王颖陈如冰潘春洪南京航空航天大学自动化学院南京210016 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

提出了一种新的基于特征不确定性度量的多特征融合跟踪算法.首先,针对粒子滤波跟踪算法中特征鉴别能力较弱且粒子分布相对分散时容易造成目标丢失的事实,本文定义了一种新的特征不确定度量方法,该度量可以在线调整不同类型特征对跟踪结... 详细信息

提出了一种新的基于特征不确定性度量的多特征融合跟踪算法.首先,针对粒子滤波跟踪算法中特征鉴别能力较弱且粒子分布相对分散时容易造成目标丢失的事实,本文定义了一种新的特征不确定度量方法,该度量可以在线调整不同类型特征对跟踪结果的贡献.同时,针对乘性和加性特征融合跟踪算法方法中存在的缺陷,提出了一种自适应的多特征融合方法,融合的结果既突出了状态后验分布中目标真实状态对应的峰值,又对噪声不敏感,从而提高了目标跟踪的鲁棒性.各种场景下的实验结果比较表明:新的融合跟踪算法比单特征跟踪、乘性融合跟踪和加性融合跟踪有着更好的稳定性和鲁棒性.

关键词：目标跟踪不确定性度量粒子滤波多特征融合

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面向双眼皮虚拟手术的三维网格编辑技术

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系统仿真学报 2019年第3期31卷 486-493页

作者：管桐叶军涛马光辉张晓鹏中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

虚拟美容外科手术仿真系统,模拟手术过程都严重依赖人机交互操作,这个过程非常繁琐,而且效果因操作者的技能水平而异。虚拟双眼皮手术对精确程度有很高的要求,人机交互操作难以准确完成操作。针对这个问题,提出了一种基于人脸几何特征,... 详细信息

虚拟美容外科手术仿真系统,模拟手术过程都严重依赖人机交互操作,这个过程非常繁琐,而且效果因操作者的技能水平而异。虚拟双眼皮手术对精确程度有很高的要求,人机交互操作难以准确完成操作。针对这个问题,提出了一种基于人脸几何特征,通过测地线自动地生成虚拟双眼皮的算法。在算法中,采用了自适应细分策略来避免变形结果的走样,通过限定区域运算提升效率。实验结果表明,该算法具有稳定性、高效性和易用性。

关键词：虚拟手术几何特征网格编辑谷脊线测地线

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随机Hough变换与Tabu搜索算法在基元提取中的比较

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计算机学报 1999年第1期22卷 56-65页

作者：唐珉李军胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

Ｈｏｕｇｈ变换（ＨＴ）是目前应用最广的几何基元提取方法，其基本思想在于通过证据积累来提取基元．最近不少人又提出了通过代价函数的全局优化来提取几何基元的思想．随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）和Ｔａｂｕ搜索（ＴＳ）分别是Ｈｏ... 详细信息

Ｈｏｕｇｈ变换（ＨＴ）是目前应用最广的几何基元提取方法，其基本思想在于通过证据积累来提取基元．最近不少人又提出了通过代价函数的全局优化来提取几何基元的思想．随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）和Ｔａｂｕ搜索（ＴＳ）分别是Ｈｏｕｇｈ变换和优化方法中的佼佼者．ＲＨＴ和ＴＳ分别基于不同的策略，两种方法的相互比较在许多文献中已有提及，但目前尚无较完整的理论分析和系统的比较．本文在提取单个基元所需对最小点集的采样次数的期望值这一准则的基础上，对两种方法进行了比较．分析表明，随机Ｈｏｕｇｈ变换通常要优于Ｔａｂｕ搜索．从我们做的大量仿真和实际图像的实验也可看出，在提取的基元正确率相同的情况下，ＲＨＴ约比ＴＳ快１—２倍．

关键词：随机Hough变换 Tabu搜索基元提取图像处理

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高阶马尔科夫随机场及其在场景理解中的应用

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自动化学报 2015年第7期41卷 1213-1234页

作者：余淼胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中原工学院电子信息学院郑州450007

与传统的一阶马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)相比,高阶马尔科夫随机场能够表达更加复杂的定性和统计性先验信息,在模型的表达能力上具有更大的优势.但高阶马尔科夫随机场对应的能量函数优化问题更为复杂.同时其模型参数数目... 详细信息

与传统的一阶马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)相比,高阶马尔科夫随机场能够表达更加复杂的定性和统计性先验信息,在模型的表达能力上具有更大的优势.但高阶马尔科夫随机场对应的能量函数优化问题更为复杂.同时其模型参数数目的爆炸式增长使得选择合适的模型参数也成为了一个非常困难的问题.近年来,学术界在高阶马尔科夫随机场的能量模型的建模、优化和参数学习三个方面进行了深入的探索,取得了很多有意义的成果.本文首先从这三个方面总结和介绍了目前在高阶马尔科夫随机场研究上取得的主要成果,然后介绍了高阶马尔科夫随机场在图像理解和三维场景理解中的应用现状.

关键词：高阶马尔科夫随机场能量模型能量优化参数学习场景理解

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改进谐波组织规则的单通道浊语音分离系统

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声学学报 2011年第1期36卷 88-96页

作者：张学良刘文举李鹏徐波中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所数字媒体内容技术研究中心北京100190

针对以往单通道噪声和浊语音分离算法的不足,改进了谐波组织算法。算法利用载波包络能量比将时频单元分为确定和非确定。提取基频作为组织线索。组织阶段分别使用谐波原理和最小幅度原理对确定时频单元组织;使用改进包络自相关函数度量... 详细信息

针对以往单通道噪声和浊语音分离算法的不足,改进了谐波组织算法。算法利用载波包络能量比将时频单元分为确定和非确定。提取基频作为组织线索。组织阶段分别使用谐波原理和最小幅度原理对确定时频单元组织;使用改进包络自相关函数度量幅度调制率对非确定时频单元组织。对比以往算法的处理结果,改进算法平均信噪比(SNR)提高0.96 dB。通过对谐波组织规则的改进,提高了分离性能。

关键词：单通道组织谐波分离系统语音分离算法自相关函数改进算法

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自顶向下导引式特征融合的物体轮廓检测网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第6期33卷 855-863页

作者：马伟龚超凡徐士彪张晓鹏北京工业大学信息学部北京100124 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

针对现有方法所得物体轮廓位置欠准确、线条粗、乱等问题,提出自顶向下导引式逐层融合的物体轮廓检测网络.首先采用常用卷积神经网络作为主干网络提取不同尺度特征;鉴于低层特征中边缘位置准确但包含较多非轮廓噪声,而高层特征更有助于... 详细信息

针对现有方法所得物体轮廓位置欠准确、线条粗、乱等问题,提出自顶向下导引式逐层融合的物体轮廓检测网络.首先采用常用卷积神经网络作为主干网络提取不同尺度特征;鉴于低层特征中边缘位置准确但包含较多非轮廓噪声,而高层特征更有助于区分轮廓和非轮廓,自顶向下逐渐融合相邻尺度特征,借助高层特征强化轮廓边缘并抑制非轮廓噪声;最后提出改进的2分类交叉熵损失函数,训练网络生成物体轮廓.在PyTorch环境下,用公开数据集SBD测试所提出网络.量化和可视化实验结果表明,相比现有方法,该网络所得物体轮廓位置更准确、线条更细、更干净.

关键词：物体轮廓检测细轮廓卷积神经网络特征融合

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一种鲁棒的约束物体检测和语义分割类别一致性的高阶能量项

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计算机辅助设计与图形学学报 2016年第8期28卷 1201-1214页

作者：余淼胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中原工学院电子信息学院郑州450007

在统一的能量优化框架下同时进行物体检测和语义分割是一种有效的完整场景理解方式,其中如何设计合适的高阶能量项并对其进行有效求解是2个关键问题.文中给出了对物体检测和语义分割之间的类别一致性进行有效建模的高阶能量项的3条设计... 详细信息

在统一的能量优化框架下同时进行物体检测和语义分割是一种有效的完整场景理解方式,其中如何设计合适的高阶能量项并对其进行有效求解是2个关键问题.文中给出了对物体检测和语义分割之间的类别一致性进行有效建模的高阶能量项的3条设计准则,并据此给出一种鲁棒的高阶能量项及其对应的高效能量优化算法.首先对正确、错误的以及定位不准的3类物体检测器的限界框中的类别一致性分别进行建模,并表示为3个线性函数的下包络形式;然后证明了在?-expansion下仅需添加2个辅助变量即可通过图割算法对该高阶能量项进行高效求解.在PASCAL VOC 2010数据集上与多个代表性算法进行对比的实验结果表明,文中提出的高阶能量项模型在接受和拒绝物体检测器时,均能有效地约束物体检测和语义分割之间的一致性,且对定位不准的物体检测器具有鲁棒性.

关键词：场景理解物体检测和语义分割能量优化马尔科夫随机场和条件随机场

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基于卷积神经网络的边缘保真图像去噪算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第11期32卷 1822-1831页

作者：刘一畅马伟徐士彪张晓鹏北京工业大学信息学部北京100124 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

现有图像去噪算法在去除噪声的同时,容易导致边缘过度光滑.为解决该问题,提出一种基于卷积神经网络的边缘保真去噪算法,它由基准去噪模块和基于多特征融合的边缘提取模块组成.首先,针对基准去噪模块所得结果,采用边缘提取网络提取边缘细... 详细信息

现有图像去噪算法在去除噪声的同时,容易导致边缘过度光滑.为解决该问题,提出一种基于卷积神经网络的边缘保真去噪算法,它由基准去噪模块和基于多特征融合的边缘提取模块组成.首先,针对基准去噪模块所得结果,采用边缘提取网络提取边缘细节;进而,通过多层次边缘损失代价最小化,反向优化基准去噪网络去噪性能,引导其生成具有更多边缘细节信息的干净图像.在PyTorch环境下用常见的图像去噪数据集Set5,Set14,Kodak,McMaster,RNI15以及跨类型医学图像数据集上测试所提出算法,并与FFDNet等去噪算法进行对比.实验结果表明,所提出算法峰值信噪比值等指标均高于其他对比算法;在视觉效果上,所提出算法能够保留更多边缘细节和纹理特征,得到的去噪后图像更加清晰.

关键词：图像去噪边缘提取卷积神经网络多特征融合

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基于匹配扩散的多视稠密深度图估计

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自动化学报 2014年第12期40卷 2782-2796页

作者：王伟余淼胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中原工学院电子信息学院郑州450007

提出一种高精度的基于匹配扩散的稠密深度图估计算法.算法分为像素级与区域级两阶段的匹配扩散过程.前者主要对视图间的稀疏特征点匹配进行扩散以获取相对稠密的初始深度图;而后者则在多幅初始深度图的基础上,根据场景分段平滑的假设,... 详细信息

提出一种高精度的基于匹配扩散的稠密深度图估计算法.算法分为像素级与区域级两阶段的匹配扩散过程.前者主要对视图间的稀疏特征点匹配进行扩散以获取相对稠密的初始深度图;而后者则在多幅初始深度图的基础上,根据场景分段平滑的假设,在能量函数最小化框架下利用平面拟合及多方向平面扫描等方法解决存在匹配多义性问题区域(如弱纹理区域)的深度推断问题.在标准数据集及真实数据集上的实验表明,本文算法对视图中的光照变化、透视畸变等因素具有较强的适应性,并能有效地对弱纹理区域的深度信息进行推断,从而可以获得高精度、稠密的深度图.

关键词：弱纹理匹配扩散平面扫描能量函数深度图

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基于音素聚类的多语言声学建模方法

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模式识别与人工智能 2009年第1期22卷 86-90页

作者：孟猛梁家恩徐波中国科学院自动化研究所数字内容技术研究中心北京100190 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

首先提出以音素合并后模型自身似然度下降为距离依据,通过聚类生成多语言通用音素的声学建模方法.在此基础上,比较聚类时增加两种约束条件(同一语种内音素不聚类、不同IPA族的音素不聚类)对性能的影响.同时,对通用音素集的规模对识别性... 详细信息

首先提出以音素合并后模型自身似然度下降为距离依据,通过聚类生成多语言通用音素的声学建模方法.在此基础上,比较聚类时增加两种约束条件(同一语种内音素不聚类、不同IPA族的音素不聚类)对性能的影响.同时,对通用音素集的规模对识别性能的影响做了一定探索.最后的实验给出建立中英文双语混合模型在关键词检测系统上的结果,比较4种聚类方法在不同通用音素个数情况下的性能优劣.结果显示,使用本文方法进行一定程度的音素合并,性能比不作聚类直接混合建模有明显提升.适当增加音素聚类的约束,有助于进一步提高性能.

关键词：多语言声学建模音素聚类关键词检测

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