检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2025年第2期38卷 101-115页

作者：徐祺津叶海良曹飞龙梁吉业中国计量大学理学院应用数学系杭州310018 浙江师范大学数学科学学院金华321004 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院)人工智能系太原030006

图像修复旨在利用周围信息填充图像中的缺失区域,然而现有基于先验的方法大多难以兼顾全局语义一致性和局部纹理细节.因此,文中提出基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复方法,结合小波卷积与傅里叶卷积,构造小波-傅里叶卷积块,增... 详细信息

图像修复旨在利用周围信息填充图像中的缺失区域,然而现有基于先验的方法大多难以兼顾全局语义一致性和局部纹理细节.因此,文中提出基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复方法,结合小波卷积与傅里叶卷积,构造小波-傅里叶卷积块,增强局部特征和全局特征的交互.在此基础上,提出全局-局部学习式先验,通过一个由小波-傅里叶卷积块构成的先验提取器,同时学习全局先验和局部先验.该先验提取器作用于受损图像和完整图像,分别得到受损先验和监督先验.在修复阶段,受损图像和学习的先验分别输入两个结构相似的修复分支.这两个分支均由小波-傅里叶卷积构成,能同时提取和融合全局特征与局部特征.最后,合并两个分支的输出,生成具有一致语义内容和清晰局部细节的图像.此外,构造高感受野风格损失,从语义层面提升图像风格一致性.实验表明,文中方法在多个数据集上均性能较优.

关键词：图像修复学习式先验小波变换全局-局部特征

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基于多输入密集连接神经网络的遥感图像时空融合算法

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模式识别与人工智能 2019年第5期32卷 429-435页

作者：姚凯旋曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系

为了解决地表反射率遥感卫星Landsat和MODIS影像的时空融合问题,文中提出基于多输入密集连接网络的遥感图像时空融合算法.首先提出多输入的密集连接网络,学习包含连续时刻间差异信息的过渡遥感影像.基于差异相似假设,融合网络学习得到的... 详细信息

为了解决地表反射率遥感卫星Landsat和MODIS影像的时空融合问题,文中提出基于多输入密集连接网络的遥感图像时空融合算法.首先提出多输入的密集连接网络,学习包含连续时刻间差异信息的过渡遥感影像.基于差异相似假设,融合网络学习得到的2幅过渡影像与已知的2幅高空间分辨率影像,得到最终的预测影像.对Landsat遥感影像和MODIS遥感影像的融合实验表明,文中算法在各项定量指标中均较优,最终的预测图像也可表明,文中算法对噪声具有较好的鲁棒性,能较好地恢复细节信息.

关键词：遥感图像深度学习时空融合密集神经网络

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基于3D多尺度特征融合残差网络的高光谱图像分类

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模式识别与人工智能 2019年第10期32卷 882-891页

作者：郭文慧曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系

深度学习中用于训练的高光谱图像(HSI)数据十分有限,因此较深的网络不利于空谱特征的提取.为了缓解该问题,文中提出3D多尺度特征融合残差网络,利用深度学习和多尺度特征融合的方式对光谱-空间特征进行有序的学习.首先对3D-HSI数据进行... 详细信息

深度学习中用于训练的高光谱图像(HSI)数据十分有限,因此较深的网络不利于空谱特征的提取.为了缓解该问题,文中提出3D多尺度特征融合残差网络,利用深度学习和多尺度特征融合的方式对光谱-空间特征进行有序的学习.首先对3D-HSI数据进行自适应降维,将降维后的图像作为网络输入.然后,通过多尺度特征融合残差块依次提取光谱-空间特征,融合不同尺度的特征,通过特征共享增强信息流,获得更丰富的特征.最后以端到端的方式训练网络.在相关数据集上的测试表明,文中网络具有良好的分类性能.

关键词：深度学习多尺度特征融合特征提取高光谱图像分类

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基于三阶段生成网络的图像修复

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模式识别与人工智能 2022年第12期35卷 1047-1063页

作者：邵新茹叶海良杨冰曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

基于深度学习的图像修复研究重点之一是色彩、边缘和纹理的生成,然而,已有研究对色彩、边缘和纹理生成方法还可优化.因此,文中提出三阶段生成网络,每个阶段分别侧重于对色彩、边缘和纹理的合成.具体而言,在HSV色彩生成阶段,可在HSV色彩... 详细信息

基于深度学习的图像修复研究重点之一是色彩、边缘和纹理的生成,然而,已有研究对色彩、边缘和纹理生成方法还可优化.因此,文中提出三阶段生成网络,每个阶段分别侧重于对色彩、边缘和纹理的合成.具体而言,在HSV色彩生成阶段,可在HSV色彩域中重建图像的全局色彩,为修复过程提供色彩指导.在边缘优化阶段,设计边缘学习框架,可获取更准确的边缘信息.在纹理合成阶段,构建特征双向融合解码器,增强图像的纹理细节.上述三个阶段依次衔接,每个阶段均可提升图像修复性能.大量实验表明文中网络性能较优.

关键词：图像修复生成对抗网络 HSV色彩生成模型特征双向融合解码器

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社交影响增强的图神经网络推荐方法

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模式识别与人工智能 2024年第3期37卷 221-230页

作者：代星月叶海良曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

随着在线社交平台的发展,社交推荐已成为推荐系统中的一个重要任务.然而,用户间的社交关系通常具有稀疏性,这在一定程度上限制推荐系统的性能.为此,文中提出社交影响增强的图神经网络推荐方法,旨在利用用户之间的隐式社交关系增强社交... 详细信息

随着在线社交平台的发展,社交推荐已成为推荐系统中的一个重要任务.然而,用户间的社交关系通常具有稀疏性,这在一定程度上限制推荐系统的性能.为此,文中提出社交影响增强的图神经网络推荐方法,旨在利用用户之间的隐式社交关系增强社交推荐的效果.首先,分析用户与物品之间的交互数据,揭示隐含的社交关系,重构用户间的社交图.在此基础上,利用互信息最大化方法,有效融合社交图的全局特征与用户的局部特征.同时,将可学习机制融入图注意力网络中,充分捕获用户和物品间的交互信息.最后,提出一种改进的贝叶斯个性化排序损失,为评分预测任务提供准确的用户特征表示和物品特征表示.在3个公开数据集上的实验表明,文中方法性能较优.

关键词：图神经网络表示学习互信息最大化社交推荐

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基于三路径网络的医学图像分割方法

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模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 1-12页

作者：蒋清婷叶海良曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

卷积神经网络由于强大的特征提取能力在医学图像分割任务上取得一定进展,但仍需提升边缘分割的准确性.为此,文中提出基于边缘选择图推理的三路径网络,包括目标定位路径、边缘选择路径和细化路径.在目标定位路径中,设计多尺度特征融合模... 详细信息

卷积神经网络由于强大的特征提取能力在医学图像分割任务上取得一定进展,但仍需提升边缘分割的准确性.为此,文中提出基于边缘选择图推理的三路径网络,包括目标定位路径、边缘选择路径和细化路径.在目标定位路径中,设计多尺度特征融合模块,聚合高级特征,实现病变区域的定位.在边缘选择路径中,构造边缘选择图推理模块,用于低级特征的边缘筛选,并进行图推理,保证病变区域的边缘形状.在细化路径中,建立渐进式组级细化模块,逐步细化不同尺度特征的结构信息与细节信息.此外,引入融合加权Focal Tversky损失和加权交并比损失的复合损失,减轻类不平衡的影响.在公开数据集上的实验表明,文中方法性能较优.

关键词：图神经网络医学图像分割深度学习边缘学习

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构建带空洞卷积的深度神经网络重建高分辨率图像

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模式识别与人工智能 2019年第3期32卷 259-267页

作者：张焯林赵建伟曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

为了在滤波器参数保持不变的情形下扩大感受野,在非常深的卷积网络超分辨率模型网络中引入空洞卷积方法.首先,分析不同膨胀系数组合的空洞卷积块的感受野,并选择更好的结构作为空洞卷积块.然后,堆叠卷积块并加入残差连接构成深度卷积网... 详细信息

为了在滤波器参数保持不变的情形下扩大感受野,在非常深的卷积网络超分辨率模型网络中引入空洞卷积方法.首先,分析不同膨胀系数组合的空洞卷积块的感受野,并选择更好的结构作为空洞卷积块.然后,堆叠卷积块并加入残差连接构成深度卷积网络.最后,使用多种训练技巧对网络进行重新训练.实验表明,对于数据集Set5上较大的扩大因子,文中构建网络可提升重建效果,并在视觉上也有明显优势.

关键词：超分辨率重建卷积神经网络空洞卷积残差连接

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基于三重交互关注网络的医学图像分割算法

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模式识别与人工智能 2021年第5期34卷 398-406页

作者：高程玲叶海良曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

深度学习由于强大的特征提取能力,在克服类不平衡问题上具有一定优势,但分割精度和效率仍需提升.针对此问题,文中提出基于三重交互关注网络的医学图像分割算法.设计三重交互关注模块,并嵌入特征提取过程,通过对特征的通道维度和空间维... 详细信息

深度学习由于强大的特征提取能力,在克服类不平衡问题上具有一定优势,但分割精度和效率仍需提升.针对此问题,文中提出基于三重交互关注网络的医学图像分割算法.设计三重交互关注模块,并嵌入特征提取过程,通过对特征的通道维度和空间维度联合关注,充分捕获跨维度交互信息,有效聚焦重要特征,突出目标位置.此外,采用像素位置感知损失,进一步缓解类不平衡影响的作用.在医学图像数据集上的实验表明文中算法性能较优.

关键词：深度学习语义分割类不平衡注意力机制

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基于加速自适应时空背景感知相关滤波的目标追踪算法

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模式识别与人工智能 2022年第1期35卷 82-91页

作者：李养晓卫福源周正华赵建伟中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

基于相关滤波设计鲁棒的追踪算法是目标追踪领域的一个重要研究方向.背景、空间信息和时间信息对提高算法的追踪性能具有重要意义.在背景感知追踪算法的基础上,融合空间信息和时间信息,考虑空间权值矩阵的自适应性,文中提出基于加速自... 详细信息

基于相关滤波设计鲁棒的追踪算法是目标追踪领域的一个重要研究方向.背景、空间信息和时间信息对提高算法的追踪性能具有重要意义.在背景感知追踪算法的基础上,融合空间信息和时间信息,考虑空间权值矩阵的自适应性,文中提出基于加速自适应时空背景感知相关滤波的目标追踪算法.运用加速的交替方向乘子法求解空间权值矩阵和滤波器,实现目标自适应追踪.利用背景信息、空间信息及空间权值的自适应性,增强追踪器对背景和目标的鉴别能力.运用时间正则项,缓解追踪器在目标遮挡下的追踪漂移问题.应用加速的交替方向乘子法,提高求解速度.实验表明,文中算法在目标遮挡、背景干扰等情况下的追踪性能较优.

关键词：目标追踪相关滤波时空正则化自适应权值加速交替方向乘子法

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基于局部-非局部交互卷积的3D点云分类

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模式识别与人工智能 2022年第2期35卷 141-149页

作者：芦新宇杨冰叶海良曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

现阶段点云分类研究已被广泛应用于机器人操作、自主驾驶和虚拟现实等多个领域,提取既丰富又具有高判别能力的特征是3D点云分类的关键.为此,文中设计基于局部-非局部交互卷积的3D点云分类算法,改善点云的特征提取.首先,构造局部-非局部... 详细信息

现阶段点云分类研究已被广泛应用于机器人操作、自主驾驶和虚拟现实等多个领域,提取既丰富又具有高判别能力的特征是3D点云分类的关键.为此,文中设计基于局部-非局部交互卷积的3D点云分类算法,改善点云的特征提取.首先,构造局部-非局部交互卷积模块,在获取局部相似特征和非局部相似特征的基础上,采用交互增强,缓解单个邻域在表示封闭区域时存在的冗余问题,增强网络的层次性和稳定性,同时也缓解网络的退化问题.然后,以该模块为基本单元构建卷积神经网络.最后,采用自适应特征融合,充分利用不同层次的特征,实现3D点云的分类.在ModelNet40、ScanObjectNN基准数据集上的实验表明,文中算法性能较优.

关键词：深度学习点云分类局部-非局部交互卷积自适应特征融合

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