检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2020年第1期42卷 214-221页

作者：范九伦雷博西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121

基于粗糙集理论的粗糙熵阈值法不需要图像之外的先验信息。粗糙熵阈值法需要解决两个问题,一是图像信息不完整性的度量,二是图像的粒化。该文基于倒数信息熵,提出一种倒数粗糙熵用来度量图像中信息的不完整性。为了更好地对图像进行粒化... 详细信息

基于粗糙集理论的粗糙熵阈值法不需要图像之外的先验信息。粗糙熵阈值法需要解决两个问题,一是图像信息不完整性的度量,二是图像的粒化。该文基于倒数信息熵,提出一种倒数粗糙熵用来度量图像中信息的不完整性。为了更好地对图像进行粒化,采用一种基于均匀性直方图的粒子选取方式。该文提出的倒数粗糙熵表述简洁,计算简单。实验验证了该文方法的有效性。

关键词：图像处理阈值分割粗糙熵倒数粗糙熵粒化

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基于空间稀疏编码的MIL算法及刑侦图像分类

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电子科技大学学报 2019年第1期48卷 68-73页

作者：李大湘吴倩邱鑫刘颖西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121

针对刑侦图像分类问题,提出一种基于空间稀疏编码(SSC)的多示例学习(MIL)算法。首先,利用稠密尺度不变特征转换(SIFT)原理设计一种带有示例位置信息的多示例建模方案,将刑侦图像分类问题转化为MIL问题;然后,基于多样性密度(DD)函数及稀... 详细信息

针对刑侦图像分类问题,提出一种基于空间稀疏编码(SSC)的多示例学习(MIL)算法。首先,利用稠密尺度不变特征转换(SIFT)原理设计一种带有示例位置信息的多示例建模方案,将刑侦图像分类问题转化为MIL问题;然后,基于多样性密度(DD)函数及稀疏编码(SC)理论,设计了一种针对MIL的字典构造方法及空间稀疏编码方案,用于计算多示例包的元数据(metadata);最后,结合大尺度线性支持向量机方法,提出了一种SSC-MIL的MIL新算法。14类真实刑侦图像的对比实验表明,该算法是有效的,且分类精度高于其他方法。

关键词：刑侦图像分类多示例学习空间稀疏编码支持向量机

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深度EM胶囊网络全重叠手写数字识别与分离

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自动化学报 2022年第12期48卷 2996-3005页

作者：姚红革董泽浩喻钧白小军西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121

基于胶囊网络的向量神经元思想和期望最大算法(Expectation-maximization,EM),设计了一种以EM为向量聚类算法的深度胶囊网络(Deep capsule network,DCN),实现了重叠手写数字的识别与分离.该网络由两部分组成,第1部分是“识别网络”,将E... 详细信息

基于胶囊网络的向量神经元思想和期望最大算法(Expectation-maximization,EM),设计了一种以EM为向量聚类算法的深度胶囊网络(Deep capsule network,DCN),实现了重叠手写数字的识别与分离.该网络由两部分组成,第1部分是“识别网络”,将EM算法改为EM向量聚类算法,以替换原胶囊网络CapsNet中的迭代路由部分,这一改动优化了网络的运算过程,实现了重叠数字识别.第2部分是“重构网络”,由结构完全相同的两个并行网络组成,对双向量进行并行重构,实现了重叠数字的分离.实验结果显示,对于100%全重叠手写数字图片本网络识别率达到了96%,对比CapsNet在80%的重叠率下95%的识别率,本文网络在难度提升的情况下,识别率有明显提高,能够将完全重叠的两张手写数字进行图片进行准确地分离.

关键词：深度胶囊网络重叠数字识别重叠数字分离 EM向量聚类

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基于小样本学习的图像分类技术综述

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自动化学报 2021年第2期47卷 297-315页

作者：刘颖雷研博范九伦王富平公衍超田奇西安邮电大学图像与信息处理研究所西安710021 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710021 华为云深圳518000

图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述,根据不同的建模方式,将现有算法分为卷积神经网络模... 详细信息

图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述,根据不同的建模方式,将现有算法分为卷积神经网络模型和图神经网络模型两大类,其中基于卷积神经网络模型的算法包括四种学习范式:迁移学习、元学习、对偶学习和贝叶斯学习;基于图神经网络模型的算法原本适用于非欧几里得结构数据,但有部分学者将其应用于解决小样本下欧几里得数据的图像分类任务,有关的研究成果目前相对较少.此外,本文汇总了现有文献中出现的数据集并通过实验结果对现有算法的性能进行了比较.最后,讨论了小样本图像分类技术的难点及未来研究趋势.

关键词：迁移学习元学习对偶学习贝叶斯学习图神经网络

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基于改进U-Net视网膜血管图像分割算法

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光学学报 2020年第10期40卷 58-66页

作者：李大湘张振西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室陕西西安710121

针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进U-Net视网膜血管图像的分割算法。首先,在编码阶段增加Inception模块,采用不同尺度的卷积核对图像进行特... 详细信息

针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进U-Net视网膜血管图像的分割算法。首先,在编码阶段增加Inception模块,采用不同尺度的卷积核对图像进行特征提取,以获得其多尺度信息;然后,在U-Net网络的底部增加级联空洞卷积模块,以在不增加网络参数的情况下扩大卷积操作的感受野;最后,在解码阶段为反卷积操作设计了注意力机制,将注意力机制与跳跃连接方式相结合,聚焦目标特征,以解决权重分散等问题。基于标准图像集DRIVE的实验结果表明,所提算法的平均准确率、灵敏度与特异性较之U-Net算法分别提高1.15%,6.15%与0.67%,也优于其他传统分割算法。

关键词：图像处理空洞卷积注意力机制视网膜血管图像分割

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基于融合特征的现勘图像检索结果优化算法

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电子学报 2019年第2期47卷 296-301页

作者：刘颖胡丹范九伦王富平李大湘西安邮电大学图像与信息处理研究所陕西西安710121 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室陕西西安710121

刑侦现勘图像数据库是具有保密性高、图像内容罕见等极具行业特色的图像数据库.针对现勘图像内容复杂、目标物体不明确的特点,提出了DCT-DCT波纹理特征,并与HSV颜色直方图特征、GIST特征相融合构成融合特征.与常用的图像特征相比,DCT-DC... 详细信息

刑侦现勘图像数据库是具有保密性高、图像内容罕见等极具行业特色的图像数据库.针对现勘图像内容复杂、目标物体不明确的特点,提出了DCT-DCT波纹理特征,并与HSV颜色直方图特征、GIST特征相融合构成融合特征.与常用的图像特征相比,DCT-DCT波纹理特征能够得到较高的检索效率,而融合特征的平均检索查准率高于构成其本身的三种特征的平均检索查准率.最后,将语义分析技术引入到检索过程中,提出基于检索结果优化的现勘图像检索算法,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对查询图像进行语义提取,并对初次检索的结果进行语义分析,根据初检结果中语义类别的占比选择二次检索方案,该算法能在按例查询的基础上进一步提高平均检索查准率.

关键词：刑侦现勘图像现勘图像检索多特征融合检索方法支持向量机

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现勘图像检索综述

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电子学报 2018年第3期46卷 761-768页

作者：刘颖胡丹范九伦西安邮电大学图像与信息处理研究所陕西西安710121 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室陕西西安710121

现勘图像检索是进行证据图像比对以获取物证信息的重要手段.本文基于目前应用广泛的现勘图像数据库,根据图像内容将图像分为鞋印、指纹、纹身等种类.并通过对现勘图像的两项关键技术即低层数字特征提取和高层语义分析的总结,从颜色特征... 详细信息

现勘图像检索是进行证据图像比对以获取物证信息的重要手段.本文基于目前应用广泛的现勘图像数据库,根据图像内容将图像分为鞋印、指纹、纹身等种类.并通过对现勘图像的两项关键技术即低层数字特征提取和高层语义分析的总结,从颜色特征、纹理特征、边缘提取等方面综述了现勘图像低层数字特征提取技术,从利用语义模板和数据库本体结构、机器学习算法、引入人工反馈三大类高层语义提取技术综述了现勘图像高层语义分析的研究成果.最后,结合公安行业利用现勘图像获取物证线索的实际应用需求,指出了通过引入公安行业先验知识来提高检索效率等研究方向.

关键词：现勘图像检索现勘图像数据库低层数字特征高层语义特征

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基于最优曝光的最小包围曝光集合获取方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2018年第10期30卷 1890-1898页

作者：赵金波白本督范九伦肖照西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710061 西北工业大学软件与微电子学院西安710072

针对传统的基于多曝光的高动态范围成像方法存在冗余信息多、总曝光时间长的不足,提出一种基于最优曝光的最小包围曝光集合的获取方法.利用目标相机可捕获最大曝光到最小曝光的图像序列,计算出目标相机的辐射域动态范围,并以此作为目标... 详细信息

针对传统的基于多曝光的高动态范围成像方法存在冗余信息多、总曝光时间长的不足,提出一种基于最优曝光的最小包围曝光集合的获取方法.利用目标相机可捕获最大曝光到最小曝光的图像序列,计算出目标相机的辐射域动态范围,并以此作为目标相机基准;在实际多曝光捕获时,只需计算目标场景最优曝光图像的动态范围,以及目标场景最小、最大辐照度,即可得到目标场景的基于最优曝光的最小包围曝光集合.利用典型的高动态范围场景对不同集合合成的高动态范围图像进行实验的结果表明,该方法在保证所获得高动态范围图像质量的前提下,相比传统的包围曝光集合获取方法,可有效地减少高动态范围成像所需低动态范围图像的数量,降低多曝光图像集合总捕获时间,节省存储空间.

关键词：高动态范围成像相机响应函数多曝光最小曝光集合

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基于深度代价敏感CNN的年龄估计算法

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模式识别与人工智能 2020年第2期33卷 176-181页

作者：李大湘马宣任娅琼刘颖西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121

针对年龄估计中样本数量不平衡及不同类间发生误分类时付出代价不同的问题,将代价敏感性嵌入深度学习框架中,提出基于深度代价敏感CNN的年龄估计算法.首先为每个年龄类别分别建立损失函数,解决训练样本的不平衡问题.然后,定义代价向量... 详细信息

针对年龄估计中样本数量不平衡及不同类间发生误分类时付出代价不同的问题,将代价敏感性嵌入深度学习框架中,提出基于深度代价敏感CNN的年龄估计算法.首先为每个年龄类别分别建立损失函数,解决训练样本的不平衡问题.然后,定义代价向量以反映不同类之间发生误分类而付出的代价差异性,构造逆交叉熵误差函数.最后,融合上述方法,为卷积神经网络(CNN)构造一个损失函数,使CNN在训练阶段学习针对年龄估计的鲁棒人脸表征.在不同种族的年龄估计标准图像集上的实验验证文中算法的有效性.

关键词：年龄估计代价敏感性卷积神经网路(CNN) 损失函数

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基于STA-LSTM的自发微表情识别算法

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吉林大学学报（工学版） 2022年第4期52卷 897-909页

作者：李大湘陈梦思刘颖西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121

针对目前多数人心理状态处于亚健康的问题,设计了一种基于时空注意力的双向长短时记忆(LSTM)网络,以实现微表情图像特征提取及识别,从而了解人们试图掩饰的情绪。该网络由双向LSTM模块、空间注意力模块及时间注意力模块三大部分组成。... 详细信息

针对目前多数人心理状态处于亚健康的问题,设计了一种基于时空注意力的双向长短时记忆(LSTM)网络,以实现微表情图像特征提取及识别,从而了解人们试图掩饰的情绪。该网络由双向LSTM模块、空间注意力模块及时间注意力模块三大部分组成。将微表情视频图像作为输入,所学习的网络能够有选择性地聚焦于每帧有显著区别的动作单元,并对不同帧给予不同程度的关注度。同时,考虑到模块之间的相关性,还设计一个新的正则化的交叉熵损失函数,进一步优化网络。最后,在CASME、CASMEⅡ、CAS(ME)^(2)、SAMM四个数据集上进行了对比实验。实验结果表明,本文方法能够提高微表情识别的精度,优于其他方法。

关键词：计算机应用微表情识别长短时记忆空间注意力时间注意力

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