检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2020年第7期42卷 1782-1789页

作者：付晓薇杨雪飞陈芳李曦武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室武汉430074 武汉科技大学校医院超声影像科武汉430065 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

针对传统医学超声图像去斑方法的不足,该文提出一种自适应多曝光融合框架和前馈卷积神经网络模型图像去斑方法。首先,制作超声图像训练数据集;然后,提出一种自适应增强因子的多曝光融合框架,增强图像进行有效特征提取;最后,通过网络训... 详细信息

针对传统医学超声图像去斑方法的不足,该文提出一种自适应多曝光融合框架和前馈卷积神经网络模型图像去斑方法。首先,制作超声图像训练数据集;然后,提出一种自适应增强因子的多曝光融合框架,增强图像进行有效特征提取;最后,通过网络训练去斑模型并获得去斑后的图像。实验结果表明,该文较已有的方法,能更有效地滤除医学超声图像中的斑点噪声并更多的保留图像细节。

关键词：超声图像深度学习多曝光融合框架乘性斑点噪声

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基于注意力机制的个性化图像美学质量评估

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计算机技术与发展 2021年第10期31卷 56-62页

作者：江佳俊蒋旻杨晓雨郭嘉武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065

图像美学质量评估在图像推荐和图像编辑美学等行业具有良好的应用前景。大部分美学质量评估方法存在两个问题:第一,只建立了通用美学评估模型,而忽略了个性化审美,这样的评估方法只适用于大众审美的评估,无法区分出不用用户之间的差异;... 详细信息

图像美学质量评估在图像推荐和图像编辑美学等行业具有良好的应用前景。大部分美学质量评估方法存在两个问题:第一,只建立了通用美学评估模型,而忽略了个性化审美,这样的评估方法只适用于大众审美的评估,无法区分出不用用户之间的差异;第二,往往只从图像本身特征和整体布局进行评估,没有考虑主体的突出性和位置合理性,由于主体特征对评估结果有较大的影响,以致忽视主体的做法会使得评估结果具有较差的完备性。针对这些问题,文中设计了一种基于注意力机制的个性化图像美学质量评估方法。该方法在个性化残差网络的基础之上引入了注意力机制,既保持了个人在美学质量评估的主观偏好,又将主体的显著性因素加入评分过程。在Flickr数据集上的实验中,该算法的平均SROCC相关系数表现为0.667,相较于单一的图像美学质量评估在Flickr数据集上的表现,性能提升了3%。

关键词：图像美学质量评估注意力机制残差网络个性化深度学习

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基于自注意力机制的单幅图像去雨滴方法

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计算机技术与发展 2021年第5期31卷 54-61页

作者：郭嘉蒋旻刘双元江佳俊武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 湖北武汉430065

在数字图像中去除雨滴的干扰,对恢复图像质量有较大应用意义。随着深度学习图像去噪技术的发展,针对目前大多数去雨滴的方法恢复质量低、计算量大等问题,提出了一种基于自注意力机制的轻型图像去雨滴算法。该算法建立了一个轻量级的级... 详细信息

在数字图像中去除雨滴的干扰,对恢复图像质量有较大应用意义。随着深度学习图像去噪技术的发展,针对目前大多数去雨滴的方法恢复质量低、计算量大等问题,提出了一种基于自注意力机制的轻型图像去雨滴算法。该算法建立了一个轻量级的级联稠密残差网络(cascaded dense residual network),用于恢复被雨滴覆盖的图像信息。该网络由多个模块组成,模块间用稠密的残差和跳过连接引导图像信息的输出,以从粗略到细节的方式逐级消除图像中的雨滴,恢复雨滴下的背景信息。网络中每个模块由卷积层、非局部神经网络(non-local neural network)和递归卷积网络组成,在保证预测无雨图像的效果的同时减少参数量。实验结果表明,与AttentiveGAN等去雨滴方法相比,该算法去雨滴效果良好。该方法将自注意力机制加入级联稠密残差网络中,参数量仅为0.22 M,适用于小型嵌入式的除雨滴设备。

关键词：雨滴去除深度学习图像去噪轻量级算法自注意力级联稠密残差网络

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云环境中基于目标检测的密文图像检索方案

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计算机工程与应用 2020年第11期56卷 75-82页

作者：陈享何亨李鹏金瑜聂雷武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能。为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战。传统的明文检索方案已经... 详细信息

越来越多的企业和个人用户选择将大量的图像文件存储在云服务器中,并提供图像的检索和共享功能。为了保障所存储的重要图像信息不被窃取,图像文件以加密的形式存储在云服务器中,这给图像的检索操作带来了挑战。传统的明文检索方案已经无法适用,并且如何保证大量密文图像数据的检索效率和精确度也是一个重要问题。针对上述问题,提出了一种云环境中基于目标检测的密文图像检索方案,利用基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN对图像精确提取关键词集合和特征向量,使用关键词集合对图像集合粗分类,使用多重线性映射对关键词加密并构建安全索引,以高效检索出匹配的图像集合,再对图像特征向量精确匹配,实现图像的细分类,以检索出最终的图像。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、检索效率和精确度。

关键词：云计算密文图像检索目标检测多重线性映射安全索引

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面向遮挡与透视影响的道路凸包梯形检测算法

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计算机工程与应用 2020年第22期56卷 199-204页

作者：胡啸陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430081

以安防监控视频下受遮挡与透视影响的道路作为研究对象,针对行人、行车对道路边界线的遮挡造成的消失点难以检测和实例分割欠分割难题,提出了一种改进的实例分割道路检测方法。首先使用实例分割对道路区域进行提取,然后通过凸包算法补... 详细信息

以安防监控视频下受遮挡与透视影响的道路作为研究对象,针对行人、行车对道路边界线的遮挡造成的消失点难以检测和实例分割欠分割难题,提出了一种改进的实例分割道路检测方法。首先使用实例分割对道路区域进行提取,然后通过凸包算法补偿行人、行车对道路边界线的遮挡,最后将其拟合成符合场景结构的梯形模型,从而优化对道路的检测。实验结果表明,该方法解决了道路受遮挡与透视影响而导致检测不准确的问题,可以满足安防监控视频下道路检测的需求,具有实际意义。

关键词：实例分割道路检测图像拟合遮挡透视

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基于逆类别注意力机制的电商文本分类

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计算机系统应用 2021年第5期30卷 247-252页

作者：王维胡慧君刘茂福武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430081

电商数据所属类别对于分析电商数据有重要意义,基于人力的分类无法适应如今海量的电商数据,基于传统算法模型的分类难以提取有价值的人工特征.本文采用BiLSTM模型并且引入注意力机制,将其应用于电商数据分类中.该模型包括Embedding层、B... 详细信息

电商数据所属类别对于分析电商数据有重要意义,基于人力的分类无法适应如今海量的电商数据,基于传统算法模型的分类难以提取有价值的人工特征.本文采用BiLSTM模型并且引入注意力机制,将其应用于电商数据分类中.该模型包括Embedding层、BiLSTM层、注意力机制层和输出层.Embedding层加载Word2Vec开源工具训练得到的词向量,BiLSTM层捕捉每个词语的上下文信息,注意力机制层为每个词语分配权重,合成新的样本特征.实验表明,基于逆类别率的注意力机制在电商数据的分类准确率达到91.93%,与不加注意力机制的BiLSTM模型和其他引入的注意力机制相比,均有不同程度的提高.此模型电商数据分类中有良好的效果,为注意力机制的引入提供了新的思考方向.

关键词：电商数据文本分类 Word2Vec BiLSTM模型注意力机制

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基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

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计算机应用 2020年第5期40卷 1453-1459页

作者：曾招鑫刘俊武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430065

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(***)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致... 详细信息

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(***)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的***分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。

关键词：秀丽隐杆线虫图像分割深度学习掩模区域卷积神经网络特征融合大幅度软最大损失

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中文图文数据集构建

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武汉大学学报（理学版） 2020年第3期66卷 253-260页

作者：邓洲刘茂福胡慧君冯文贺武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广东广州510420

为了从更深层次语义信息来描述图像,定义了图像、文本、事件文本、事件图、图像关键要素和文本关键要素六元组,以六元组为对象建立了中文图文数据集。基于事件语义模型与事件语义标注规范,在对采集的图像文本标注事件语义角色与事件关... 详细信息

为了从更深层次语义信息来描述图像,定义了图像、文本、事件文本、事件图、图像关键要素和文本关键要素六元组,以六元组为对象建立了中文图文数据集。基于事件语义模型与事件语义标注规范,在对采集的图像文本标注事件语义角色与事件关系的基础上,采用事件图对其语义进行形式化表示。对该中文图文数据集的统计分析表明,该数据集中各个事件语义角色都有所涉及且分布适中,图文对应区域数量相对句子长度表现适中,图文对数据质量较高。

关键词：图像标题生成事件语义角色图文数据集事件图

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基于循环生成对抗网络的光照补偿方法

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计算机工程与设计 2020年第9期41卷 2566-2573页

作者：赵亮张鸿武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

为以较好的效果、较高的鲁棒性解决一些图片中存在的光照相关问题,对图片进行光照补偿,设计基于循环生成对抗网络的光照补偿方法。使用循环生成对抗网络对光照条件不佳的图片进行光照补偿,以分别处在正常光照和复杂光照下的同类事物或... 详细信息

为以较好的效果、较高的鲁棒性解决一些图片中存在的光照相关问题,对图片进行光照补偿,设计基于循环生成对抗网络的光照补偿方法。使用循环生成对抗网络对光照条件不佳的图片进行光照补偿,以分别处在正常光照和复杂光照下的同类事物或场景的图片作为对抗训练集训练CycleGAN,使用Switchable Normalization代替原CycleGAN使用的Instance Normalization,解决光照问题。通过实验中的图片对比和亮度、对比度、峰值信噪比的比较,该方法在过暗图片和强反光图片上的光照补偿效果均高于传统算法和未经更改的CycleGAN网络,验证了算法的有效性和鲁棒性。

关键词：生成对抗网络光照补偿计算机视觉深度学习归一化

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基于超像素随机游走的自然场景图像分割方法

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计算机技术与发展 2021年第12期31卷 61-66页

作者：李普陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

随着成像技术的发展,人们使用普通成像设备采集的图像分辨率越来越高,细节越来越清晰,能更加准确地呈现真实自然场景中事物之间的关系。然而传统的图像处理方法在处理分辨率相对较高的自然场景图像时,效果和效率并不理想。针对现有的随... 详细信息

随着成像技术的发展,人们使用普通成像设备采集的图像分辨率越来越高,细节越来越清晰,能更加准确地呈现真实自然场景中事物之间的关系。然而传统的图像处理方法在处理分辨率相对较高的自然场景图像时,效果和效率并不理想。针对现有的随机游走图像分割算法在处理背景复杂、分辨率大的自然场景图像时,目标边界难以贴合以及效率较低的问题,提出了一种基于超像素随机游走的自然场景图像分割方法。将超像素的思想引入到随机游走过程当中,先对图像进行超像素分割处理,然后以超像素为节点,对每个超像素区域提取颜色特征及LBP纹理特征构建无向加权图,图中的节点数量大幅度降低,最后进行随机游走实现超像素的分类并得到图像的分割结果。实验证明,由于超像素分割速度快以及对复杂纹理图像的边界描述准确等优点,基于超像素随机游走的图像分割算法对于自然场景下颜色、纹理信息复杂的图像和大分辨率图像在一定程度上有效地提升了分割效果及分割效率。

关键词：自然场景分辨率随机游走超像素图像分割

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