检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2020年第2期33卷 133-140页

作者：胡正平赵梦瑶辛丙一燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

针对视频异常行为检测问题,提出结合全局与局部视频表示的视频异常检测算法.首先将输入视频连续多帧划分为视频块.再按空间位置将视频块划分为互不重叠的时空立方体,利用时空立方体运动特征构建基于空间位置的全局时空网格位置支持向量... 详细信息

针对视频异常行为检测问题,提出结合全局与局部视频表示的视频异常检测算法.首先将输入视频连续多帧划分为视频块.再按空间位置将视频块划分为互不重叠的时空立方体,利用时空立方体运动特征构建基于空间位置的全局时空网格位置支持向量数据描述模型(SVDD).然后针对视频运动目标,提取局部纹理运动特征,采用SVDD获得围绕目标特征的超球体边界,构建运动目标正常行为模型.最后组合两部分以实现更全面的检测.公共数据集上的实验验证文中算法的有效性.

关键词：模式识别异常行为检测时空运动特征局部纹理运动特征支持向量数据描述模型(SVDD)

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非对称内核卷积结合语义置信嵌入的模糊人脸图像重建

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模式识别与人工智能 2021年第7期34卷 646-654页

作者：胡正平潘佩云郑赛月赵梦瑶毕帅刘洋燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 不详

受异构卷积原理的启发,在深度学习框架下提出非对称内核卷积结合语义置信嵌入的模糊人脸图像重建网络.针对对称方形卷积内核在进行特征提取时对重要特征表达的不足,使用非对称内核替代,增强方形卷积内核特征的表达能力.在重建阶段,结合... 详细信息

受异构卷积原理的启发,在深度学习框架下提出非对称内核卷积结合语义置信嵌入的模糊人脸图像重建网络.针对对称方形卷积内核在进行特征提取时对重要特征表达的不足,使用非对称内核替代,增强方形卷积内核特征的表达能力.在重建阶段,结合非对称内核卷积与语义置信网络,进一步提取每类语义信息在重建中最利于重建效果的特征,结合置信度引导网络向更利于重建的方向训练.在CelebA、Helen数据集上的实验证实文中网络重建效果较优.

关键词：图像去模糊语义网络卷积神经网络非对称内核

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基于时频混合域局部统计的帕金森病语音障碍分析方法研究

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生物医学工程学杂志 2021年第1期38卷 21-29页

作者：张涛蒋培培张亚娟曹玉阳燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

针对帕金森病语音检测问题,本文提出了一种基于时频混合域局部统计的帕金森病语音障碍分析方法。该方法首先将语音信号从时域转化为时频混合域,即进行时频化表示。在时频化表示方法中将语音信号进行分帧处理,再将每帧的语音进行傅里叶变... 详细信息

针对帕金森病语音检测问题,本文提出了一种基于时频混合域局部统计的帕金森病语音障碍分析方法。该方法首先将语音信号从时域转化为时频混合域,即进行时频化表示。在时频化表示方法中将语音信号进行分帧处理,再将每帧的语音进行傅里叶变换,通过计算得到能量谱,并将能量谱通过映射关系映射到图像空间进行可视化;其次统计信号每个能量数据在时间轴上和频率轴上的差分值,根据差分值计算该能量的梯度统计特征,用梯度统计特征来表示其不同时域与频域的能量值的突变情况;最后利用KNN分类器对提取的梯度统计特征进行分类。本文在不同的帕金森病语音数据集上进行实验,发现本文所提取的梯度统计特征在分类时有更强的聚类性。与基于传统特征与深度学习特征的分类结果相比,本文所提取的梯度统计特征在分类准确率、特异性和灵敏性上均优于前二者。实验证明了本文所提出的梯度统计特征在帕金森病语音分类诊断中的可行性。

关键词：帕金森病语音障碍时频混合域局部统计梯度统计特征

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基于“点到面”策略的图像检索

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信号处理 2020年第9期36卷 1464-1470页

作者：顾广华霍文华任贤龙刘江涛苏明月燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066000 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066000

图像检索是计算机视觉领域的一个重要分支。其主要目的是从图像数据库中找出与查询图像相似的语义图像。传统的图像检索方法是在查询图像和数据库图像之间进行“点到点”检索。但是,单个查询图像包含的类别提示较少,即类别信息较弱,使... 详细信息

图像检索是计算机视觉领域的一个重要分支。其主要目的是从图像数据库中找出与查询图像相似的语义图像。传统的图像检索方法是在查询图像和数据库图像之间进行“点到点”检索。但是,单个查询图像包含的类别提示较少,即类别信息较弱,使得检索结果并不理想。为了解决这个问题,本文提出了一种基于“点到面”的类别检索策略来扩展一个图像(点)到一个图像类别(面),这意味着从单个查询图像到整个图像类别的语义扩展。该方法挖掘了查询图像的类别信息。在两个常用的数据集上对所提出方法的性能进行了评估。实验表明,该方法可以显著提高图像检索的性能。

关键词：图像检索类别信息相似性度量 “点到面”策略

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基于偏序结构的图像标注

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信号处理 2020年第9期36卷 1574-1581页

作者：孙雅倩顾广华赵志明卢辉斌燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066000 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066000

图像标注旨在为图像分配一系列的语义标签描述图像的内容。针对高级语义与低级特征之间的语义鸿沟问题,本文提出了基于偏序结构的图像标注方法。首先,利用卷积神经网络VGG-19模型提取图像特征。然后,利用提取的图像特征计算训练图像与... 详细信息

图像标注旨在为图像分配一系列的语义标签描述图像的内容。针对高级语义与低级特征之间的语义鸿沟问题,本文提出了基于偏序结构的图像标注方法。首先,利用卷积神经网络VGG-19模型提取图像特征。然后,利用提取的图像特征计算训练图像与测试图像的相似性得分,得到测试图像的初始邻近集及邻近标签。最后,通过构建的属性偏序结构,获得邻近标签的相关语义,提高标签的丰富度;利用构建的对象偏序结构,得到最终的标注候选集。为了提高标注的准确率,设置一个频率阈值筛选出频率较高的标签作为最终的关键词。通过实验证明,实验结果有效地提高了标注的准确率和召回率。

关键词：图像标注属性偏序结构对象偏序结构邻近集

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周期为4v(几乎)平衡理想二进制序列构造研究

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电子与信息学报 2022年第1期44卷 271-278页

作者：彭秀平冀惠璞林洪彬刘刚燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 通信网信息传输与分发技术重点实验室石家庄050081

具有理想自相关特性的序列在无线通信、雷达以及密码学中具有重要的作用。因此为了扩展更多可应用于通信系统的理想序列,该文基于2阶分圆类和中国剩余定理,提出3类新的周期为T=4v(v是奇素数)平衡或几乎平衡理想二进制序列构造方法。构... 详细信息

具有理想自相关特性的序列在无线通信、雷达以及密码学中具有重要的作用。因此为了扩展更多可应用于通信系统的理想序列,该文基于2阶分圆类和中国剩余定理,提出3类新的周期为T=4v(v是奇素数)平衡或几乎平衡理想二进制序列构造方法。构造所得序列的周期自相关函数满足:当v≡3(mod 4)时,序列的周期自相关函数旁瓣值取值集合为{0,-4}或{0,4,-4};当v≡1(mod 4)时,相应的取值集合为{0,4,-4}。通过该文方法拓展了周期为4v平衡理想二进制序列的存在范围,从而可为工程应用提供更多性能优良的理想序列。

关键词：二进制序列几乎差集分圆理想自相关性

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基于深度卷积与全局特征的图像密集字幕描述

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信号处理 2020年第9期36卷 1525-1532页

作者：武文博顾广华刘青茹赵志明李刚燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

为了解决图像密集字幕描述中感兴趣区域(Regions of interest,ROI)定位不准确与区域粗粒度描述问题,本文提出了一种基于深度卷积与全局特征的图像密集字幕描述算法,该算法采用残差网络与并行LSTM(Long Short Term Memory)网络的联合模... 详细信息

为了解决图像密集字幕描述中感兴趣区域(Regions of interest,ROI)定位不准确与区域粗粒度描述问题,本文提出了一种基于深度卷积与全局特征的图像密集字幕描述算法,该算法采用残差网络与并行LSTM(Long Short Term Memory)网络的联合模型对存在的区域重叠定位和粗粒度描述细节信息不完整问题进一步改进。首先利用深度残差网络与Faster R-CNN(Faster R-Convolutional Neural Network)的RPN(Regional Proposal Network)层获取更精准区域边界框,以便避免区域标记重叠;然后将全局特征、局部特征和上下文特征信息分别输入并行LSTM网络且采用融合算子将三种不同输出整合以获得最终描述语句。通过在公开数据集上与两种主流算法对比表明本文模型具有一定优越性。

关键词：密集字幕生成并行长短时记忆网络 Faster R-CNN 感兴趣区域特征融合

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基于ISAR和相位恢复的SAR运动目标成像方法

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信号处理 2020年第4期36卷 541-549页

作者：史洪印郭建文刘悦杨亭燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

针对合成孔径雷达(SAR)对运动目标成像时出现移位、散焦问题,本文提出一种基于相位恢复原理和ISAR算法的相位误差校正方法。该方法首先从SAR图像中提取包含运动目标的子图像并反演得到回波域数据;然后,采用自适应时间窗算法(Automatic t... 详细信息

针对合成孔径雷达(SAR)对运动目标成像时出现移位、散焦问题,本文提出一种基于相位恢复原理和ISAR算法的相位误差校正方法。该方法首先从SAR图像中提取包含运动目标的子图像并反演得到回波域数据;然后,采用自适应时间窗算法(Automatic time-windowing)以及图像对比度算法(ICBA)对误差相位进行粗补偿;最后,利用相位恢复算法迭代求解实现对相位的精确补偿。该方法利用粗补偿得到的模糊图像信息作为相位恢复算法的先验条件,提高了算法的收敛性,仿真实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：合成孔径雷达逆合成孔径雷达运动目标自适应时间窗算法图像对比度算法相位恢复

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多域信息融合结合改进残差密集网络的轴承故障诊断

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振动与冲击 2022年第4期41卷 200-208,252页

作者：袁彩艳孙洁娣温江涛时培明闫盛楠燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息... 详细信息

针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息输入经卷积注意力改进的残差密集网络进行深度学习。经注意力机制改进的网络能够实现对提取特征的重要性区分,提高网络的训练速度、改善识别准确率。试验结果及对比分析表明该算法可以提取较为全面的特征,较传统方法具有更好的识别效果。

关键词：轴承故障诊断残差网络多变换域处理注意力机制

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压缩感知字典迁移重构的小样本轴承故障诊断

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振动与冲击 2024年第5期43卷 62-71,120页

作者：孙洁娣赵彬集温江涛时培明燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数... 详细信息

针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数,获取故障内在信息;之后采用少量目标域信号微调共享表示系数,并更新源域字典生成迁移字典;最后通过共享表示系数和迁移字典生成大量具有目标域特征的新样本,实现数据增强。采用常用的深度故障诊断网络对该数据增强算法进行了诊断性能验证,结果表明该方法产生的信号具有故障的有效信息,用于模型训练和识别能够取得较好的诊断性能。该方法为小样本故障诊断问题提出了新的思路。

关键词：轴承故障诊断数据增强压缩感知重构字典迁移

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