检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2021年第12期42卷 163-171页

作者：彭秀平李红晓王仕德林洪彬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 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

基于组合设计理论,对周期为N≡1(mod4)的平衡最优几乎二元序列对的构造方法进行了研究。根据(几乎)二元序列对的不同组合,得出了最大互相关值分别为θ_(c)=1,2,3,以此θ_(c)值为前提,推导得出3种情况的自相关理论界,并生成了4类满足互... 详细信息

基于组合设计理论,对周期为N≡1(mod4)的平衡最优几乎二元序列对的构造方法进行了研究。根据(几乎)二元序列对的不同组合,得出了最大互相关值分别为θ_(c)=1,2,3,以此θ_(c)值为前提,推导得出3种情况的自相关理论界,并生成了4类满足互相关值和自相关理论界下界值的平衡(几乎)最优几乎二元序列对。所提构造方法扩展了互相关值的取值范围并进一步降低了最优二元序列对的互相关值,且序列长度参数f可选择任意整数,丰富了最优二元序列对的存在空间。

关键词：几乎二元序列平衡性自相关性互相关性

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融入注意力机制的视频多尺度时序融合行为识别模型

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信号处理 2021年第8期37卷 1470-1478页

作者：胡正平邱悦翟丰鋆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

视频行为识别算法在特征提取过程中,存在未聚焦视频图像显著区域信息的问题,使模型分类效果不理想。为了提高网络区别关注的能力,提出融入注意力机制的视频多尺度时序行为识别算法模型。在视频长-短时序网络中分别融入通道-空间注意力... 详细信息

视频行为识别算法在特征提取过程中,存在未聚焦视频图像显著区域信息的问题,使模型分类效果不理想。为了提高网络区别关注的能力,提出融入注意力机制的视频多尺度时序行为识别算法模型。在视频长-短时序网络中分别融入通道-空间注意力和通道注意力模块,引入注意力机制使网络在训练过程中重新分配权重,捕捉视频内容与位置兴趣点,提高网络的表达能力。在Something-somethingV1和Jester数据集上的实验结果表明,融入轻量注意力模块的视频多尺度时序融合行为识别网络的性能得到有效提升,与其他行为识别网络相比体现出一定的优势。

关键词：行为识别卷积神经网络时序融合注意力

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帕金森语音障碍的Mel变换域局部梯度统计分析

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计算机科学与探索 2022年第10期16卷 2345-2356页

作者：张涛林丽琴张亚娟牛晓霞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

帕金森病语音障碍分析是进行基于语音的帕金森病早期诊断的信息分析基础。近年来,随着研究的深入,Mel变换域信息在本领域表现出越来越多的优势,同时提取结构特征对分类性能的提升日益显现。从帕金森病人语音信号的Mel变换域信息结构出发... 详细信息

帕金森病语音障碍分析是进行基于语音的帕金森病早期诊断的信息分析基础。近年来,随着研究的深入,Mel变换域信息在本领域表现出越来越多的优势,同时提取结构特征对分类性能的提升日益显现。从帕金森病人语音信号的Mel变换域信息结构出发,提出Mel变换域局部梯度统计特征提取方法。该方法首先通过Mel频率变换的方法将语音信号转化为时频变换域能量信号,并将能量谱进行可视化表示;其次对能量数据进行滑动窗口处理,计算检测窗口内每个能量点的梯度与角度,获得Mel变换域的局部结构信息;最后根据角度统计所有检测窗口能量点的梯度,从而得到整体的局部梯度统计特征,以此表示Mel变换域中能量值的变化情况。在不同的帕金森病语音数据集上利用不同分类器进行实验,实验结果表明,与Mel变换域分析、倒谱分析和深度学习等方法相比,所提算法具有高准确度、高灵敏性的特点,从而验证了提出的局部梯度统计特征在帕金森语音障碍分析中的有效性。

关键词：帕金森病语音障碍 Mel变换域局部梯度统计

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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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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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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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类别标签辅助改进稠密网络的变工况轴承故障诊断

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振动与冲击 2022年第17期41卷 204-212页

作者：孙洁娣刘保温江涛时培明闫盛楠肖启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 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 河南大学人工智能学院郑州475000

基于数据驱动的滚动轴承智能故障诊断得到广泛研究,但多数研究中均假设训练数据与测试数据同分布,考虑到旋转机械实际运转中复杂多变的工况往往导致数据分布产生偏差,使得识别方法的通用性差、实际识别效果不佳。将域适应引入轴承故障... 详细信息

基于数据驱动的滚动轴承智能故障诊断得到广泛研究,但多数研究中均假设训练数据与测试数据同分布,考虑到旋转机械实际运转中复杂多变的工况往往导致数据分布产生偏差,使得识别方法的通用性差、实际识别效果不佳。将域适应引入轴承故障诊断过程中,基于迁移学习提出了一种特征空间域和标签概率分布同步适应的迁移学习网络。该网络将一维稠密卷积网络及注意力机制融合实现复杂故障特征的自动提取;域适应处理通过联合最小化特征概率分布差异和标签概率分布差异来约束网络学习域不变特征;最终对变工况滚动轴承故障实现了高准确度的识别。实验结果表明了该方法的可行性及良好的性能。

关键词：轴承故障诊断变工况稠密卷积网络注意力机制类别标签辅助

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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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