检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2024年第4期29卷 922-938页

作者：杨秀红苟田坤薛怡金海燕石争浩西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

目的各类终端设备获取的大量数据往往由于信息丢失而导致数据不完整,或经常受到降质问题的困扰。为有效恢复缺损或降质数据,低秩张量补全备受关注。张量分解可有效挖掘张量数据的内在特征,但传统分解方法诱导的张量秩函数无法探索张量... 详细信息

目的各类终端设备获取的大量数据往往由于信息丢失而导致数据不完整,或经常受到降质问题的困扰。为有效恢复缺损或降质数据,低秩张量补全备受关注。张量分解可有效挖掘张量数据的内在特征,但传统分解方法诱导的张量秩函数无法探索张量不同模式之间的相关性;另外,传统张量补全方法通常将全变分约束施加于整体张量数据,无法充分利用张量低维子空间的平滑先验。为解决以上两个问题,提出了基于稀疏先验与多模式张量分解的低秩张量恢复方法。方法在张量秩最小化模型基础上,融入多模式张量分解技术以及分解因子局部稀疏性。首先对原始张量施加核范数约束,以此捕获张量的全局低秩性,然后,利用多模式张量分解将整体张量沿着每个模式分解为一组低维张量和一组因子矩阵,以探索不同模式之间的相关性,对因子矩阵施加因子梯度稀疏正则化约束,探索张量子空间的局部稀疏性,进一步提高张量恢复性能。结果在高光谱图像、多光谱图像、YUV(也称为YCbCr)视频和医学影像数据上,将本文方法与其他8种修复方法在3种丢失率下进行定量及定性比较。在恢复4种类型张量数据方面,本文方法与深度学习GP-WLRR方法(global prior refined weighted low-rank representation)的修复效果基本持平,本文方法的MPSNR(mean peak signal-to-noise ratio)在所有丢失率及张量数据上的总体平均高0.68 dB,MSSIM(mean structural similarity)总体平均高0.01;与其他6种张量建模方法相比,本文方法的MPSNR及MSSIM均取得最优结果。结论提出的基于稀疏先验与多模式张量分解的低秩张量恢复方法,可同时利用张量的全局低秩性与局部稀疏性,能够对受损的多维视觉数据进行有效修复。

关键词：多模式张量分解稀疏先验因子梯度稀疏性低秩张量恢复

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面向运动想象脑电图识别的镜卷积神经网络

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中国图象图形学报 2021年第9期26卷 2257-2269页

作者：罗靖王耀杰刘光明王晓帆鲁晓锋黑新宏西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

目的脑电图(electroencephalogram,EEG)是一种灵活、无创、非侵入式的大脑监测方法,广泛应用于运动想象脑机接口系统中,运动想象脑电图识别精度是决定系统性能的关键因素。然而由于脑电图采集时间长、个体差异大等原因,导致单个受试者... 详细信息

目的脑电图(electroencephalogram,EEG)是一种灵活、无创、非侵入式的大脑监测方法,广泛应用于运动想象脑机接口系统中,运动想象脑电图识别精度是决定系统性能的关键因素。然而由于脑电图采集时间长、个体差异大等原因,导致单个受试者可用于模型训练的样本数量少,严重影响了卷积神经网络在脑电图识别任务中的表现。为此,本文提出一种镜卷积神经网络(mirror convolutional neural network,MCNN)模型,使用集成学习与数据扩增方法提高运动想象脑电图识别精度。方法在训练阶段,基于源脑电通过互换左右侧脑电通道构造镜像脑电,并与源脑电一起用于源卷积网络训练,有效扩增了训练样本;在预测阶段,复制已训练源卷积网络作为镜像卷积网络,将测试集中的源脑电输入源卷积网络,构造的镜像脑电输入镜像卷积网络,集成源卷积网络与镜像卷积网络输出的类别预测概率,形成最终类别预测。结果为了验证模型的有效性和通用性,基于3种不同运动想象脑电图识别卷积网络模型分别构造镜卷积网络,并在第4届脑机接口大赛2a与2b数据集上进行实验验证。实验结果与原始模型相比,运动想象四分类和二分类准确率分别平均提高了4.83%和4.61%,显著提高了识别精度。结论本文面向运动想象脑电图识别,提出了镜卷积神经网络模型,通过集成学习与数据扩增方法提高运动想象识别精度,有效改善了运动想象脑机接口性能。

关键词：脑机接口(BCI) 运动想象镜卷积神经网络(MCNN) 脑电图(EEG) 数据扩增集成学习

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注意力引导的三流卷积神经网络用于微表情识别

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中国图象图形学报 2024年第1期29卷 111-122页

作者：赵明华董爽爽胡静都双丽石程李鹏石争浩西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

目的微表情识别在心理咨询、置信测谎和意图分析等多个领域都有着重要的应用价值。然而,由于微表情自身具有动作幅度小、持续时间短的特点,到目前为止,微表情的识别性能仍然有很大的提升空间。为了进一步推动微表情识别的发展,提出了一... 详细信息

目的微表情识别在心理咨询、置信测谎和意图分析等多个领域都有着重要的应用价值。然而,由于微表情自身具有动作幅度小、持续时间短的特点,到目前为止,微表情的识别性能仍然有很大的提升空间。为了进一步推动微表情识别的发展,提出了一种注意力引导的三流卷积神经网络(attention-guided three-stream convolutional neural network,ATSCNN)用于微表情识别。方法首先,对所有微表情序列的起始帧和峰值帧进行预处理;然后,利用TV-L1(total variation-L1)能量泛函提取微表情两帧之间的光流;接下来,在特征提取阶段,为了克服有限样本量带来的过拟合问题,通过3个相同的浅层卷积神经网络分别提取输入3个光流值的特征,再引入卷积块注意力模块以聚焦重要信息并抑制不相关信息,提高微表情的识别性能;最后,将提取到的特征送入全连接层分类。此外,整个模型架构采用SELU(scaled exponential linear unit)激活函数以加快收敛速度。结果本文在微表情组合数据集上进行LOSO(leave-one-subject-out)交叉验证,未加权平均召回率(unweighted average recall,UAR)以及未加权F1-Score(unweighted F1-score,UF1)分别达到了0.7351和0.7205。与对比方法中性能最优的Dual-Inception模型相比,UAR和UF1分别提高了0.0607和0.0683。实验结果证实了本文方法的可行性。结论本文方法所提出的微表情识别网络,在有效缓解过拟合的同时,也能在小规模的微表情数据集上达到先进的识别效果。

关键词：微表情识别光流三流卷积神经网络卷积块注意力模块(CBAM) SELU激活函数

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隐特征监督的孪生网络弱光光流估计

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中国图象图形学报 2024年第1期29卷 231-242页

作者：肖照林苏展左逢源金海燕西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

目的弱光照条件下成像存在信噪比低、运动模糊等问题,这对光流估计带来了极大挑战。与现有“先增强—再估计”的光流估计方法不同,为了避免在弱光图像增强阶段损失场景的运动信息,提出一种隐特征监督的弱光光流估计孪生网络学习方法。... 详细信息

目的弱光照条件下成像存在信噪比低、运动模糊等问题,这对光流估计带来了极大挑战。与现有“先增强—再估计”的光流估计方法不同,为了避免在弱光图像增强阶段损失场景的运动信息,提出一种隐特征监督的弱光光流估计孪生网络学习方法。方法首先,该方法采用权重共享的孪生网络提取可映射的弱光光流和正常光照光流特征;进而,计算弱光邻帧图像的K近邻相关性卷表,以解决计算4D全对相关性卷表的高时空复杂度问题;在全局运动聚合模块中引入针对二维运动特征的注意力机制,以降低弱光条件下强噪声、运动模糊及低对比度对光流估计的不利影响。最后,提出隐特征监督的光流估计模块,采用正常光照光流特征监督弱光照光流特征的学习,实现高精度的光流估计。结果与3种最新光流估计方法的对比实验表明,在正常光照条件下,本文方法取得了与现有最佳光流估计方法相近的性能。在FCDN(flying chairs dark noise)数据集上,本文方法光流估计性能最优,相较于次优方法端点误差精度提升了0.16;在多亮度光流估计(various brightness optical flow,VBOF)数据集上,本文方法端点误差精度提升了0.08。结论本文采用权重共享的双分支孪生网络,实现了对正常光照和弱光照光流特征的准确编码,并采用监督学习方式实现了高精度的弱光照光流估计。实验结果表明,本文方法在弱光光流估计精度及泛化性方面均具有显著优势。本文代码可在https://***/suzhansz/***下载。

关键词：光流估计孪生网络相关性卷表全局运动聚合弱光图像增强

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改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强

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中国图象图形学报 2022年第5期27卷 1554-1564页

作者：赵明华程丹妮都双丽胡静石程石争浩西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

目的针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法。方法对逆光图像在HSV(hue,saturation,value)空间中的... 详细信息

目的针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法。方法对逆光图像在HSV(hue,saturation,value)空间中的亮度分量进行亮度提升和对比度增强,然后通过金字塔融合策略对改进的亮度分量进行分解和重构,恢复逆光区域的细节和颜色信息。此外,利用深度抠图网络计算透明度蒙版,对增强的逆光区域与源图像进行融合处理,维持非逆光区域亮度不变。通过改进融合策略增强的图像在透明度引导下既有效恢复了逆光区域又避免了曝光过度的问题。结果实验在多幅逆光图像上与直方图均衡算法、MSR(multi-scale Retinex)、Zero-DEC(zero-reference deep curve estimation)、AGLLNet(attention guided low-light image enhancement)和LBR(learning-based restoration)5种方法进行了比较,在信息熵(information entropy,IE)和盲图像质量指标(blind image quality indicators,BIQI)上,比AGLLNet分别提高了1.9%和10.2%;在自然图像质量评价(natural image quality evaluation,NIQE)方面,比Zero-DCE(zero-reference deep curve estimation)提高了3.5%。从主观评估上看,本文算法增强的图像在亮度、对比度、颜色及细节上恢复得更加自然,达到了较好的视觉效果。结论本文方法通过结合金字塔融合技术与抠图技术,解决了其他方法存在的色彩失真和曝光过度问题,具有更好的增强效果。

关键词：图像处理逆光图像增强深度抠图灰度拉伸金字塔融合

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面向旷场实验视频分类的特征拼接矩阵学习方法

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中国图象图形学报 2022年第3期27卷 988-1000页

作者：肖照林杨志林刘欢金海燕西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048

目的旷场实验(open field test,OFT)是行为学与药理实验分析中常用的实验方法。为了对比测试组和参考组被测小鼠的行为特征差异,通常需要耗费大量精力对旷场实验数据进行处理和观测。由于旷场实验数据量大且较依赖观测人员的主观判断,... 详细信息

目的旷场实验(open field test,OFT)是行为学与药理实验分析中常用的实验方法。为了对比测试组和参考组被测小鼠的行为特征差异,通常需要耗费大量精力对旷场实验数据进行处理和观测。由于旷场实验数据量大且较依赖观测人员的主观判断,导致对小鼠行为差异观测的精度较低且缺乏量化评价指标。为此,本文提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的旷场实验视频分类方法,可基于量化特征对两组小鼠的行为差异自动分类。方法从视频空域和时域中提取22维的小鼠运动行为特征,经过量化后生成特征矩阵,进而以矩阵拼接方式构造可学习的行为特征矩阵样本,利用不同结构卷积神经网络对提取的行为特征矩阵样本进行训练和分类,并分析网络结构对分类结果的影响,在实现两组小鼠分类的基础上,对不同维度小鼠行为特征对分类精度的重要性进行评价。结果在真实旷场实验数据集上的实验分析表明,本文算法的分类准确率为99.25%。此外,由实验结果分析发现小鼠的大角度转向频次、停留区域与时间对小鼠分类的重要性高于其他维度特征。结论提出的特征拼接矩阵学习方法能够准确识别两组小鼠旷场实验视频的差异,本文方法的分类准确率明显优于现有人工分析及经典机器学习方法。

关键词：旷场实验(OFT) 行为分析视频分类特征拼接矩阵卷积神经网络(CNN)

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视差信息引导的光场特征匹配度量方法(特邀)

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激光与光电子学进展 2024年第16期61卷 175-182页

作者：张萌金海燕肖照林左逢源西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048

现有图像特征匹配方法在应对光照变化、几何形变等复杂场景时仍具有较大局限性,原因在于特征匹配的度量缺乏深度信息与全局约束。针对该问题,提出一种视差信息引导的光场特征匹配度量方法。对光场数据应用傅里叶视差层分解以构建尺度-... 详细信息

现有图像特征匹配方法在应对光照变化、几何形变等复杂场景时仍具有较大局限性,原因在于特征匹配的度量缺乏深度信息与全局约束。针对该问题,提出一种视差信息引导的光场特征匹配度量方法。对光场数据应用傅里叶视差层分解以构建尺度-视差空间,从而提取包含视差信息的光场特征。依据不同视角光场特征的投影变换关系模型,构建了一种依赖光场深度线索的特征匹配度量模型。采用人工神经网络学习投影变换模型参数的求解方法以重投影误差最小化为目标函数,采用迭代优化方式实现最优投影变换模型的高精度求解,并最终实现对特征点匹配的精确度量。在光场特征匹配数据集上的实验结果表明,相较于现有主流特征匹配方法,针对存在光照变化、几何变形、非朗伯反射表面、重复纹理且具有显著深度变化的场景,所提视差信息引导的光场特征匹配度量模型取得了更优的匹配准确度与鲁棒性。

关键词：光场成像傅里叶视差层光场特征匹配度量

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结合空间注意力与形状特征的三维点云语义分割

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激光与光电子学进展 2022年第8期59卷 502-512页

作者：郝雯王红霄汪洋西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048

目前已有的基于深度学习的点云分割方法比较关注点云全局或局部特征的提取,忽略了点云的形状信息及点间语义特征的提取。针对已有方法的不足,提出一种基于空间注意力机制的多特征融合动态图卷积神经网络。首先,在提取点云局部边缘几何... 详细信息

目前已有的基于深度学习的点云分割方法比较关注点云全局或局部特征的提取,忽略了点云的形状信息及点间语义特征的提取。针对已有方法的不足,提出一种基于空间注意力机制的多特征融合动态图卷积神经网络。首先,在提取点云局部边缘几何特征的基础上,将点云的低维几何特征映射到高维特征空间,以获取点云丰富的形状信息,并利用多层感知机提取点的全局高维特征。然后,引入一种空间注意力机制,提取点间的语义特征。最后,将几何形状特征与高层语义特征进行有效的融合,丰富点云的全局、局部特征表征。在多个公开数据集上对所提网络模型进行了实验,实验结果表明,所提网络模型在目标分类、部件分割、语义分割任务中,均取得了较好的性能。

关键词：遥感动态图卷积形状特征空间注意力多特征融合

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缓存辅助的移动边缘计算任务卸载与资源分配

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计算机工程与设计 2025年第5期 1248-1255页

作者：李致远陈品润江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏大学江苏省工业网络安全技术重点实验室江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏省泛在数据智能感知与分析应用工程研究中心

针对边缘计算网络环境下的计算任务卸载与资源分配问题，提出一种基于分层强化学习的联合优化缓存、卸载与资源分配(HRLJCORA)算法。以时延和能耗为优化目标，将原优化问题分解为两个子问题，下层利用深度Q-learning网络算法进行缓存决... 详细信息

针对边缘计算网络环境下的计算任务卸载与资源分配问题，提出一种基于分层强化学习的联合优化缓存、卸载与资源分配(HRLJCORA)算法。以时延和能耗为优化目标，将原优化问题分解为两个子问题，下层利用深度Q-learning网络算法进行缓存决策，上层使用软动作评价算法进行计算任务卸载与资源分配决策。仿真实验结果表明，HRLJCORA算法与现有基线算法相比，有效降低了总开销，相较于联合优化计算任务卸载与资源分配(JORA)算法，卸载决策奖励值提高了13.11%,为用户提供了更优质的服务。

关键词：移动边缘计算缓存辅助卸载决策资源分配分层强化学习深度Q-learning网络算法软动作评价算法

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三维数据关联情况下外辐射源雷达多目标跟踪研究

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电子与信息学报 2021年第10期43卷 2840-2847页

作者：李晓花李亚安金海燕鲁晓锋西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048 西北工业大学航海学院西安710072

不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题。针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关... 详细信息

不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题。针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关联改进概率多假设跟踪(PMHT)算法。该算法利用期望极大化(EM)算法的独立性假设条件得到最大后验概率意义下的最优跟踪。为了增加目标-量测-发射机之间数据关联的准确性,提高多目标与量测后验关联概率的精确度,将量测信息设定为均值相同协方差不同的混合高斯分布。针对距离-多普勒量测的非线性性,利用无味卡尔曼平滑(UKS)算法进行多目标状态估计。仿真结果表明,对于FKIE外辐射源雷达数据集(杂波密度很高),所提算法的目标与航迹关联成功率高,抗杂波性能强,证明了算法的有效性。

关键词：外辐射源雷达多目标跟踪概率多假设跟踪无味卡尔曼平滑算法数据关联

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