检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2020年第12期42卷 2700-2707页

作者：司菁菁韩亚男张磊程银波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 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003

在1-Bit压缩感知(compressive sensing,CS)框架下,将信号的稀疏结构先验引入广义稀疏Bayesian学习(generalized sparse Bayesian learning,Gr-SBL),研究基于Gr-SBL的1-Bit CS重构。将广义线性模型与模式耦合稀疏Bayesian学习相结合,提出了一种基于广义模式耦合稀疏Bayesian学习1-Bit CS重构算法,简称为1-Bit Gr-PC-SBL算法。该算法将1-Bit CS重构问题迭代地分解成一系列标准CS重构问题,在信号稀疏模式未知的情况下,基于模式耦合稀疏Bayesian学习实现信号重构。进而,引入阈值自适应的二进制量化,设计了自适应阈值的1-Bit Gr-PC-SBL算法,进一步提升了算法的信号重构性能。

关键词： 1-Bit压缩感知广义稀疏Bayesian学习模式耦合自适应阈值

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基于符号定时偏差补偿的过零点采样自干扰消除

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电子学报 2022年第2期50卷 305-313页

作者：荆楠班容键田立勤王林刘丰燕山大学信息科学与工程学院河北省信息传输与信号处理重点实验室华北科技学院河北省物联网监控工程技术研究中心

针对系统存在符号定时偏差时造成自干扰信号过零点漂移，进而导致过零点采样自干扰消除方法性能失效问题，本文提出一种符号定时偏差补偿的信号过零点采样自干扰消除方法 .首先，利用辅助信号设计与自逆多项式根存在原理得到计算过零点... 详细信息

针对系统存在符号定时偏差时造成自干扰信号过零点漂移，进而导致过零点采样自干扰消除方法性能失效问题，本文提出一种符号定时偏差补偿的信号过零点采样自干扰消除方法 .首先，利用辅助信号设计与自逆多项式根存在原理得到计算过零点的数学模型.其次，通过分析两种不同符号定时偏差对接收信号的影响，采用差值法和相关函数法计算系统符号定时偏差.最后，根据信道估计方法计算出系统同步条件下的过零点时刻，然后利用符号定时偏差估计值对上述过零点时刻进行补偿，进而得到系统存在符号定时偏差时的过零点采样时刻集合.仿真结果表明，所提方法在系统存在符号定时偏差时仍然能准确计算过零点集合，实现83 dB自干扰信号消除水平.

关键词：全双工自干扰消除过零点采样符号定时偏差

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时空特征校准和相关性解耦的骨架细粒度动作识别模型

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信号处理 2024年第12期40卷 2178-2192页

作者：胡正平王昕宇陈代萍唐熙珩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

针对骨架数据丢弃部分重要信息导致相关动作识别模型较难捕获动作序列的细微变化从而造成对细粒度动作类别识别率不足的问题,本文提出时空特征校准和相关性解耦的骨架细粒度动作识别模型,在主干网络中间层和输出层中分别引入时空特征校... 详细信息

针对骨架数据丢弃部分重要信息导致相关动作识别模型较难捕获动作序列的细微变化从而造成对细粒度动作类别识别率不足的问题,本文提出时空特征校准和相关性解耦的骨架细粒度动作识别模型,在主干网络中间层和输出层中分别引入时空特征校准模块和相关性解耦模块,提高模型对细粒度动作类别识别能力。首先,为动态校准特征空间中容易被错误分类的样本同时提高模型对时空信息表征能力,引入时空特征校准模块,该模块对特征进行时空解耦以丰富特征空间中的时空信息,并且利用对比学习方法在特征空间中动态发现并纠正被错误分类的细粒度模糊样本;随后,为降低特征相似性对最终分类造成的影响,引入相关性解耦模块,该模块在第一阶段强制所有特征样本彼此远离以达到去相关目的,并且在第二阶段使去相关后的特征与相应类别原型聚合进而使最终分类难度降低。本文所引入对比学习模块仅在模型训练阶段参与计算,不会对测试阶段带来计算负担。为验证模型有效性,本文在大型公开骨架动作识别数据集上进行实验,模型在NTU RGB+D的X-Sub和X-View基准上识别准确率分别达到92.6%和96.8%,在NTU RGB+D 120数据集的X-Sub和X-Set基准上识别准确率分别达到89.2%和90.7%,相比于主流骨架动作识别模型有明显提升,实验结果表明,本方法能够提高模型对细粒度动作类别识别能力,具有一定优势。

关键词：对比学习细粒度分类动作识别骨架数据

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TVBN-ResNeXt:解决动作视频分类的端到端时空双流融合网络

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信号处理 2020年第1期36卷 58-66页

作者：胡正平张瑞雪张璇李淑芳赵梦瑶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

针对如何利用视频中空域C3D与光流2D网络的互补性、光流高效计算与存储问题,提出基于端到端时空双流卷积网络融合的动作视频分类算法(TV BN-Inception network and ResNeXt-101 TVBN-ResNeXt),可融合C3D与自学习端到端光流卷积网络的优... 详细信息

针对如何利用视频中空域C3D与光流2D网络的互补性、光流高效计算与存储问题,提出基于端到端时空双流卷积网络融合的动作视频分类算法(TV BN-Inception network and ResNeXt-101 TVBN-ResNeXt),可融合C3D与自学习端到端光流卷积网络的优点。针对空间流,首先基于C3D的ResNeXt-101残差网络进行空域视频分类;然后另一支路使用端到端时间流网络,由TVnet网络实时进行光流学习,其次针对堆叠光流特征数据利用BN-Inception网络进行视频分类;最后将双流支路的视频分类结果进行加权融合形成最后判决。在UCF-101和HMDB-51数据集上的实验分别达到94.6%和70.4%的准确率。结果表明,本文提出的TVBN-ResNeXt双流互补网络融合方法不但可解决光流自学习问题,提高网络的运行效率,还可有效提高视频分类的性能。

关键词：视频分类三维卷积神经网络时空模型光流网络

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基于多层次特征表示的图像场景分类算法

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高技术通讯 2019年第3期29卷 213-221页

作者：顾广华秦芳燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

传统场景分类采用底层尺度不变特征变换(SIFT)特征,运用词袋(BoW)模型以及空间金字塔(SPM)模型进行分类判别。然而,单一的低层描述的识别精度有限,无法有效表征内容多变的场景图像。本文提出基于多层次特征表示的图像场景分类算法,利用... 详细信息

传统场景分类采用底层尺度不变特征变换(SIFT)特征,运用词袋(BoW)模型以及空间金字塔(SPM)模型进行分类判别。然而,单一的低层描述的识别精度有限,无法有效表征内容多变的场景图像。本文提出基于多层次特征表示的图像场景分类算法,利用滑动窗均匀采样图像块,分别提取图像块的密集SIFT特征和卷积层卷积神经网络(CNN)特征,使用聚集局部描述符编码(VLAD)方法分别编码图像块的局部特征,将一幅图像的多个图像块特征顺序级联形成该幅图像的描述,由此构建包含局部语义信息的低层图像描述和中层图像描述。与此同时,将图像的低层描述与中层描述融合到图像的全连接层的高层语义中,从而获得整合了局部空间信息和全局语义信息的精确图像表示。本文在两个常用的场景数据集上进行了分类实验,结果表明,融合多层次特征描述的图像表示能够取得更好的分类结果。

关键词：低层描述中层描述高层语义聚集局部描述符编码(VLAD)编码场景分类

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融合注意力机制的高分辨人脸识别图像重建

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信号处理 2022年第1期38卷 118-127页

作者：胡正平潘佩云崔紫微赵梦瑶毕帅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

针对由于人脸姿势、光照不均、拍摄环境、拍摄设备等内外部因素造成图像分辨率低的问题,提出融合注意力机制的高分辨人脸识别图像重建模型。首先以低分辨率人脸图像对作为两个生成器输入,通过残差块和注意力模块堆叠网络提取人脸特征信... 详细信息

针对由于人脸姿势、光照不均、拍摄环境、拍摄设备等内外部因素造成图像分辨率低的问题,提出融合注意力机制的高分辨人脸识别图像重建模型。首先以低分辨率人脸图像对作为两个生成器输入,通过残差块和注意力模块堆叠网络提取人脸特征信息,进而生成高分辨率人脸图像。训练中使用一个鉴别器来监督两个生成器的训练过程。利用Adam算法对鉴别器、生成器以及对抗损失函数进行迭代优化来提升网络模型性能。模型在CASIA-WebFace数据集上进行训练,在CASIA-WebFace、CelebA、LFW数据集上进行测试。实验表明,注意力模块可有效弥补浅层卷积神经网络提取特征时因偏向局部关系建模而缺乏对全局信息学习的不足,能学习利于重建高分辨率图像的特征信息。本模型重建人脸有较好的视觉效果,并且具有保留人脸身份信息的特性。

关键词：人脸重建低分辨率生成对抗网络注意力机制

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视频动作骨骼描述空间时空联合对齐小样本分类算法

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信号处理 2024年第8期40卷 1556-1568页

作者：胡正平王雨露张琦明董佳伟王昕宇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

与大数据人体动作识别相比,小样本动作识别旨在从很少标记样本中学习判别特征来识别新颖动作类别,但基于视频RGB特征描述方法中动作信息容易被与任务无关的背景、亮度和颜色变化所混淆。针对动作样本标注困难,RGB视频数据环境适应性差... 详细信息

与大数据人体动作识别相比,小样本动作识别旨在从很少标记样本中学习判别特征来识别新颖动作类别,但基于视频RGB特征描述方法中动作信息容易被与任务无关的背景、亮度和颜色变化所混淆。针对动作样本标注困难,RGB视频数据环境适应性差、数据维度高问题,考虑将信息表示高效、可解释性强的骨骼描述数据与小样本学习结合提出视频动作骨骼描述空间时空联合对齐小样本分类算法。模型整体基于原型网络思想,将原始输入映射到嵌入空间中计算原型表示,并使用度量方式实现查询样本预测。特征提取时,设计时空联合注意图卷积网络作为特征编码骨干,首先对输入骨骼序列构造时空图,接着进行多层次时空图卷积及时空联合注意激活,得到对应高层次嵌入特征,其中时空联合注意模块在时空两个维度上对不同动作阶段的骨骼和关节重要度进行加权,以增强模型提取判别特征的能力;距离度量时,通过图匹配方式得到查询骨架图与支持骨架图之间的欧式距离,然后基于动态时间规整算法动态规划两个动作序列间最优匹配,计算得到骨架图对距离累积,从而增强时空特征对齐,最后通过查找最近距离以进行度量和分类。在NTU-T、NTU-S和Kinetics三个骨骼基准上的实验表明,提出算法能够充分利用人体骨骼信息,提高小样本动作识别匹配精度。

关键词：动作识别小样本学习图卷积网络时空匹配

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基于非局部Bayesian的单掩膜编码衍射成像算法

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中南大学学报（自然科学版） 2021年第2期52卷 450-457页

作者：司菁菁党文伟史姗姗程银波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 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003

为了降低编码衍射成像系统的硬件复杂度,研究基于单个编码衍射图案(coded diffraction pattern,CDP)的成像算法。以图像本身具有的非局部区域自相似特性作为相位恢复中的信号约束,克服单个CDP携带信息过少的不足,提出一种基于非局部Baye... 详细信息

为了降低编码衍射成像系统的硬件复杂度,研究基于单个编码衍射图案(coded diffraction pattern,CDP)的成像算法。以图像本身具有的非局部区域自相似特性作为相位恢复中的信号约束,克服单个CDP携带信息过少的不足,提出一种基于非局部Bayesian估计与图像自相似性的相位恢复与图像重建算法。研究结果表明:当仅利用单个CDP重建图像时,本文算法获得的平均峰值信噪比分别比WF(Wirtinger flow),DOLPHIn(dictionary learning for phase retrieval)和ConPR(constrained phase retrieval)算法提高了15.00,5.00和0.23 dB;且其重建图像能够更好地保留细节信息,具有较高的主观视觉质量。此外,本文算法的运行时间约为DOLPHIn算法的1/4、ConPR算法的一半。

关键词：相位恢复编码衍射图案图像自相似性 Bayesian估计

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宽带微量太赫兹辐射促进神经元生长发育

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物理学报 2022年第20期71卷 341-351页

作者：马少卿龚士香张微路承彪李小俚李英伟燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 新乡医学院河南省无创神经调控国际重点实验室新乡453000 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室北京100875

太赫兹波位于氢键和范德瓦耳斯力作用能级范围内,可以直接与蛋白质耦合激发蛋白质的非线性共振效应,从而影响蛋白质的构象、神经元的结构和功能.基于此机制,体外培养SD大鼠原代皮层神经元,利用宽带微量太赫兹(0.3—3.0 THz,最大辐射功率... 详细信息

太赫兹波位于氢键和范德瓦耳斯力作用能级范围内,可以直接与蛋白质耦合激发蛋白质的非线性共振效应,从而影响蛋白质的构象、神经元的结构和功能.基于此机制,体外培养SD大鼠原代皮层神经元,利用宽带微量太赫兹(0.3—3.0 THz,最大辐射功率100μW)短时间累计辐射(3 min/d,共3 d)皮层神经元;记录皮层神经元的动态发育参数(胞体面积和突起总长度);并分析辐射结束后神经元受体相关蛋白(GluA1和GluN1)、突触素(SY-38)和突触后致密蛋白-95(PSD-95)的表达变化.太赫兹辐射1 d后,神经元胞体面积增长值提高了144.9%(P<0.05);太赫兹辐射的2 d和3 d后,神经元突起总长度增长值分别提高了65.1%(P<0.05)和109.4%(P<0.05);太赫兹辐射3 d后,GluA1和SY-38蛋白表达分别提高了38.1%(P<0.05)和19.2%(P<0.05).结果表明,宽带微量太赫兹短时累计辐射可以促进皮层神经元胞体和突起的生长,并且对神经元突起的促进作用存在累计效应;太赫兹辐射对神经元生长发育的促进作用可能与GluA1和SY-38蛋白表达相关.这些结果预示着特定频率和能量的太赫兹波可以发展为一种治疗或干预神经发育障碍等疾病的新型神经调控技术.

关键词：太赫兹神经元生长发育累计效应

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结合差分阵列与幅度谱减的双麦语音增强算法

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信号处理 2018年第7期34卷 876-881页

作者：徐娜吴长奇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

为了抑制小型语音通信设备中的方向性噪声干扰问题,提出了一种结合差分阵列与幅度谱减的双麦语音增强算法。该算法首先利用一阶差分阵列技术,对两麦克风采集到的带噪语音信号进行处理,得到语音通道信号和噪声通道信号。接着利用差分阵... 详细信息

为了抑制小型语音通信设备中的方向性噪声干扰问题,提出了一种结合差分阵列与幅度谱减的双麦语音增强算法。该算法首先利用一阶差分阵列技术,对两麦克风采集到的带噪语音信号进行处理,得到语音通道信号和噪声通道信号。接着利用差分阵列处理后的两通道信号构造方程,求解语音通道信号的信噪比。最后将求得的信噪比用于幅度谱减,来消除语音通道信号中的残留噪声。针对语音通道信号信噪比估计方程的构造,本文给出了两种新的计算方法。客观评价指标表明,该算法有效的抑制了方向噪声,改善了语音的质量,去噪效果及语音质量均优于对比算法。

关键词：语音增强一阶差分麦克风阵列信噪比估计

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