基于伪标签正则化损失的无监督行人重识别

无监督行人重识别旨在不需要行人身份标签的情况下,将查询的行人图像与候选集中的行人图像相匹配.目前主流的无监督行人重识别方法通常先利用聚类算法生成伪标签,然后利用伪标签训练深度神经网络.然而由于模型初始表征能力不足和聚类算法的局限性等,伪标签中会引入大量噪声,严重误导模型优化过程,导致模型性能退化.为了减轻伪标签噪声的影响,本文提出了一种新的伪标签正则化损失函数,用伪标签的置信度分数和样本相似度对伪标签噪声进行约束.具体来说,本文首先提出了一种聚类引导的注意力机制,根据伪标签与聚类中心的语义相关程度来估计伪标签的置信度,以此来识别噪声标签并给正确标签分配更多的权重,有效降低伪标签噪声在总体损失函数中的作用.同时,为了充分利用伪标签的判别能力,本文利用伪标签进行在线软样本挖掘,构建mini-batch中的正负样本对并为每个正负样本对计算一个连续的权重分数.通过将以上两种权重引入到对比损失中,本文提出的伪标签正则化损失函数可以有效抑制伪标签噪声的影响,减轻标签噪声对训练过程的影响,提高模型的准确性和鲁棒性.在多个公开行人数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-reID和MSMT17数据集上mAP分别达到了85.9%、75.1%和29.3%.

伪标签指导下自适应聚类网络

深度聚类是一种结合深度学习进行数据表征学习的聚类方法.这种方法在聚类的基础上,利用深度学习技术来学习数据的内在结构和特征,从而更有效地进行大规模数据的聚类,在推荐系统和异常检测等领域有广泛的应用.然而,目前的深度聚类方法存在以下2个问题:1)传统的深度聚类网络没有充分利用图节点先验分布的信息;2)基于对比学习的深度聚类网络平等对待每一个样本,降低了模型的区分度.基于此,提出了一种结合伪标签和动态更新权重的聚类网络.该方法通过对原始图节点聚类得到伪标签,应用于交叉视图相似度矩阵生成正负样本对,以便模型能够正确地学习区分正负样本.之后,样本对根据自身相似度值计算自适应权重,再通过权重更新样本对的损失梯度.此外,在损失函数中引入类内类间阈值来寻找样本对相似度的最优值.在6个真实数据集上进行节点聚类实验,证明了该方法的优越性和有效性.

弱监督学习算法下土地光学遥感图像分类

由于土地细节特征较多,类型复杂多样,图像采集难度较大,在不同的时间和区域,土地特征也会发生变化,因此土地分类过程较为复杂。针对以上问题,提出基于弱监督学习的土地光学遥感图像分类方法。利用伪中值滤波法去除光学遥感图像噪声,并通过模糊对比度增强法增强图像对比度;基于此,利用弱监督定位网络获取图像的感兴趣示例,并将子概念层引入多示例聚合网络计算感兴趣示例和标签之间的匹配分数,实现土地图像分类。实验结果表明,上述方法的土地分类准确,且Kappa系数更接近于1,说明所提方法应用性能较优。

虚拟对抗训练的跨域块对比半监督细胞核分割

针对目前细胞核的半监督对比学习语义分割质量高度依赖于平滑、正确伪标签的预测等问题,提出了虚拟对抗训练的跨域块对比学习半监督细胞核语义分割方法。该方法将虚拟对抗训练(VAT)方法融入到跨域块对比学习半监督细胞核语义分割模型中用以提升网络预测伪标签的平滑度与准确度,并使用像素自加权的一致性正则化损失替换原有的人工设置高置信度阈值的一致性正则化损失,对图像中各像素的损失自加权,正确地对网络预测的伪标签进行有效利用。实验结果表明,在有标签图片比例为1/32,1/16和1/8下,该方法在MoNuSeg数据集上的医学图像分割评估指标Dice系数和Jaccard系数分别较CDCL模型提升了0.96百分点和1.11百分点,0.74百分点和0.85百分点,1.40百分点和2.00百分点,在DSB数据集上的Dice系数和Jaccard系数分别较CDCL模型提升了1.69百分点和2.27百分点,1.47百分点和2.19百分点,1.24百分点和1.77百分点。

基于类对比度的CCD相关双采样自适应技术

相关双采样技术作为CCD视频信号标准预处理技术之一,能有效地抑制CCD复位噪声。双采样时钟位置是相关双采样技术中的关键参数。针对自动确定采样时钟位置这一问题,提出了类对比度评价函数,通过固定场景改变信号采样时钟位置和复位采样时钟位置,最大化类对比度评价函数,自动确定CCD相关双采样时钟位置,并对类对比度作为评价函数的原理进行了详细的论证。为了验证算法的有效性,设计了验证平台。实验表明:该方法能够有效地确定相关双采样时钟的位置,而且算法确定的位置不稳定度低至3%,对不同亮度具有较强的鲁棒性,同时该方法相对于传统方法能够有效提高获取图像的信噪比。

基于变分的图像增强算法和伪彩色映射

提出了一种新的基于变分方法的灰度图像增强算法。将灰度图像的对比度场进行线性放大作为目标图像的对比度场 ,在图像显示和打印的动态范围约束条件下 ,利用变分方法求解出增强的图像 ,使其具有最接近于目标对比度场的对比度。若把目标对比度进一步作动态范围压缩后 ,将此方法应用到彩色图像的亮度分量中去 (色度和饱和度不变 ) ,并根据人类视觉感知的统计特性将结果图进行伪彩色映射 ,得到视觉效果更佳的彩色图像。这种增强方法不需要人为选定待增强图像区域。实验结果表明了该图像增强方法的有效性。当图像中含有极其微弱的有用的局部对比度信息时 。

面向人眼探测识别的灰度图像伪彩色化方法

人眼能分辨的颜色数量远多于人眼能分辨的灰度级,把灰度图像用伪彩色显示出来,人眼可以更好地感知图像中的景物信息。区别于现有方法,明确以有利于人眼探测识别为目标,给出了灰度图像伪彩色化后人眼能感知到的景物信息量的两项评价指标,在评价指标指导下,提出了一种灰度图像伪彩色化方法。该方法在确保灰度图像中各灰度级映射成人眼可分辨的不同颜色前提下,使尽量多的景物信息被人眼感知到。实验结果表明,相较于现有方法,该方法能使更多景物被人眼看清。该方法满足实时处理图像的要求。

四肢方圆钢管混凝土格构柱低周反复加载试验研究

完成2个四肢方钢管混凝土格构柱和1个四肢圆钢管混凝土格构柱的低周反复加载试验。为研究方、圆钢管混凝土格构柱的破坏特征、抗震性能及更好的分析两种不同柱肢截面形式构件的抗震性能差异,各试件的尺寸采用等材料原则确定。试验结果表明:1缀管与柱肢的连接被撕裂是钢管混凝土格构柱的主要破坏形态;2方、圆钢管混凝土格构柱均有良好的综合抗震性能;3与方钢管混凝土格构柱相比,各试件的强度及延性相差不大,但圆钢管混凝土明显具有高的耗能能力及更小的刚度退化。最后,对方、圆钢管混凝土格构柱的合理应用进行探讨。

伪彩色技术在靶场高速摄像中的应用

鉴于高速摄像系统在靶场试验中重要地位,提出了一种提高高速摄像图像质量的可行方法。基于改进的线性伪彩色技术将高速摄像中高速移动物体进行伪彩色增强处理,而对其它静止的背景物体不做处理仍以灰度显示。通过用MATLAB进行计算机编程处理,结果证明了该方法的有效性,克服了在靶场试验中高速摄像图像存在的亮度低、对比度差的缺点,获得了良好的增强效果。使靶场试验不再受时间和天气的影响,这种提高高速摄像质量的方法必定有广阔的应用前景。

增强型准连续动脉自旋标记灌注成像技术对重度颅内粥样硬化性狭窄低灌注定量测量

目的采用多参数增强型准连续式动脉自旋标记动脉成像(e-p CASL)获取颅内动脉粥样硬化性狭窄患者脑血流量(CBF)图,并与传统动态磁敏感增强灌注成像(DSC PWI)及准连续式动脉自旋标记灌注成像(p CASL)进行比较,使用DSC PWI为金标准,对比3种灌注方式测量CBF比值的差异性与相关性。方法纳入重度颅内动脉粥样硬化性狭窄患者39例,同时行e-p CASL、p CASL和DSC PWI成像,根据狭窄动脉责任供血区域,经验性手工勾勒感兴趣区进行测量,获得CBF值,使用镜像法获得对侧CBF比值,对3种灌注方式的CBF比值进行SNK方差分析。同时基于e-p CASL获取动脉通过时间(ATT),基于DSC PWI获取最大达峰时间(TTP)。使用ATT和TTP进行分层分析,对e-p CASL CBF比值、p CASL CBF比值与DSC PWI相对脑血流量(r CBF)比值进行析因方差分析和相关性分析。结果 e-p CASL CBF比值及p CASL CBF比值与DSC PWI r CBF比值一致性良好(P=0.476)。使用TTP分层数据显示,TTP及灌注方法的选择在重度动脉狭窄患者患侧与健侧的CBF比值中差异无统计学意义。根据ATT分组显示,e-p CASL CBF与DSC PWI r CBF比值的相关性不随ATT时间改变而变化。结论 e-p CASL和p CASL在重度动脉狭窄患者中与DSC PWI在CBF定量测量中一致性良好,且e-p CASL与DSC PWI相关性不受ATT因素变化的影响,具有准确、简便、无创、可重复性好的特点。

基于伪魏格纳分布分解的合成孔径雷达图像目标与阴影分割

在二维魏格纳分布的框架内,针对魏格纳变换的交叉项问题和计算量大的问题,提出了合成孔径雷达图像局部伪魏格纳变换的目标和目标阴影的分割方法.首先,将合成孔径雷达图像进行二维伪魏格纳变换,得到各像素点的二维能量谱图;然后提取各像素点的二维能量谱图对应位置值形成多个不同频段的与原图像同大小的能量谱图;最后,对不同频段的能量谱图采用不同的处理方法后,将各能量谱图相加处理后形成区域标识图像,最终得到原图像的目标和目标阴影分割图像.本文利用该方法对MSTAR切片图像进行了分割试验,并对分割图像与频谱最大值距离或方位分割算法和基于双参量CFAR与隐马尔科夫联合分割算法进行了分割图像对比度对比.实验结果表明,采用本文算法的合成孔径雷达分割图像,对比度明显提高,且保留了目标图像细节.

基于暗原色先验去雾原理的红外图像伪彩化增强方法研究

根据雾天红外图像的分析和判读需要,提出了一种新的预处理方法-基于暗原色先验去雾原理及HIS空间的伪彩变换方法。该方法应用于雾天红外灰度图像的处理时,可以显著增强目标与背景之间的对比度。实验表明,该方法可以较好地对雾天红外图像进行增强与显示。与传统的图像增强方法相比,该方法更有利于在雾天条件下对掠海飞行目标及海面目标的红外图像进行分析与判读。

多参数动脉自旋标记与动态磁敏感增强脑灌注成像在诊断短暂性脑缺血性发作中的对比

目的比较多参数三维假连续式动脉自旋标记灌注成像(3D p CASL)与动态磁敏感增强灌注成像(DSC PWI)对短暂性脑缺血发作(TIA)责任病灶的检出率。方法比较39例临床诊断TIA患者,并在首次发作24 h内进行磁共振检查。扫描序列包括常规头颅MR成像、MRA(MRA),DWI、3D p CASL(选取两个标记延迟时间post-labeling time,PLD,PLD=1.5 s及PLD=2.5 s),DSC PWI。后处理获取3D p CASL的脑血流(CBF)图像和DSC PWI的Tmax图像。比较不同灌注方法与MRA及DWI结合法对于缺血病灶检出率和缺血面积。结果 TIA患者的缺血病灶检出率,3D p CASL(PLD1.5 s及PLD2.5 s)的CBF图像与DSC PWI Tmax对比无差异;3D p CASL(PLD1.5 s)的CBF图像对于缺血的检出率高于MRA结合DWI法;DSC PWI Tmax、3D p CASL(PLD2.5 s)CBF与MRA结合DWI法无差异。显示低灌注面积,3D p CASL(PLD1.5 s)的CBF图像显示的面积最大,其次是DSC PWI Tmax,而3D p CASL(PLD2.5 s)的CBF图像显示的低灌注面积最小。结论 3D p CASL脑灌注成像技术无创、快速、可重复性强,推荐作为临床可疑TIA患者的影像筛查手段,不同PLD的3D p CASL序列对于病灶的检出及缺血面积的显示有差异,选择较短PLD有可能提高病灶的检出率。

伪彩色增强技术在金相显微组织分析中的应用研究

将数字图像伪彩色增强技术应用于金相分析领域，建立了金属相灰度级～伪彩色映射关系的模型．设计了在计算机上运行的金相伪彩色系统，使输入的金相灰度图像中各相间微弱的灰度差转化为明显的色调差．显著提高了金相组织鉴别的衬度．

多重灌注成像技术在缺血性脑血管疾病中的应用

目的:探讨伪连续式动脉自旋标记(PCASL)灌注成像与动态磁敏感对比(DSC)灌注成像在缺血性脑血管疾病中的诊断价值。方法:对26例临床拟诊为脑缺血患者行常规MRI、DWI、PCASL及DCS-PWI扫描。参照DWI图像,分别测量PCASL与DSC图像上缺血病灶(ROI)的脑血流量(CBF)值及对侧镜像部位CBF值;记录灌注异常的形式(低/高灌注)、部位及范围。结果:26例中,经临床随诊证实脑梗死21例,短暂性脑缺血发作(TIA)5例。21例脑梗死中,19例2种方法灌注表现一致(低灌注16例,高灌注3例),行Kappa检验,一致性较好;16例低灌注中,14例PCASL的CBF值均低于DSC(P<0.05)。5例TIA中,4例灌注表现一致(低灌注3例,高灌注1例),1例不符,两者行Kappa检验,一致性较好。结论:PCASL与DSC显示梗死病灶灌注状态具有较高的一致性,在显示低灌注病灶方面PCASL较DSC更敏感。

基于纹理增强的数字航片村镇建筑物信息提取

基于建筑物细部边缘信息在数字航片上的精细纹理表达,首先对原始影像进行边缘检测、主成分分析和基于二阶概率统计的纹理滤波等预处理,然后选择用7像元×7像元的窗口锐化得到Contrast纹理特征的灰度图;采用Contrast灰度图(R)、原始航片(G)、原始航片(B)的波段组合进行假彩色合成,得到基于对比度纹理的假彩色合成影像;最后对假彩色合成影像进行多尺度分割和建筑物提取。以北京市延庆县康庄镇2008年12月数字航摄影像为例,运用上述方法进行村镇建筑物信息提取。结果表明,与运用面向对象的分类方法相比,利用纹理增强提取村镇建筑物信息的方法突出了建筑物边缘,减少了冗余分割对象,解决了建筑物与其阴影相混淆不利于建筑物信息提取的问题;并对特征空间进行优化,避免了模糊分类时纹理特征规则运算缓慢的问题,较完整地提取出了村镇建筑物信息,提高了分类精度。

磁共振伪连续动脉自旋标记成像与动态磁敏感对比增强灌注成像对急性缺血性脑梗死患者梗死病灶的敏感性分析

目的:评价磁共振伪连续动脉自旋标记成像(PCASL)与动态磁敏感对比增强灌注成像(DSC-PWI)两种方法对急性缺血性脑梗死患者梗死病灶检出的敏感性,提高诊断水平。方法:将2020年1月—2020年7月来河南中医药大学第一附属医院就诊行MRI检查的50例患者作为观察对象,根据磁共振灌注成像方法的不同,分为观察组和对照组各25例。观察组行PCASL检查,对照组行DSC-PWI检查,以2位副高以上的神经影像医师的判断为金标准,比较两组两种成像方式诊断的特异度、灵敏度、漏诊率和误诊率。结果:观察组检查的灵敏度为95.65%,特异度和误诊率均为50.00%,漏诊率为4.35%;对照组检查灵敏度为81.82%,特异度为66.67%,误诊率为33.33%(1/3),漏诊率为18.18%。观察组患者检查的灵敏度和漏诊率低于对照组(P<0.05)。结论:PCASL诊断急性缺血性脑梗死患者的灵敏度和漏诊率较低,对辅助临床诊断具有较高的应用价值。

基于对比注意力机制的跨语言句子摘要系统

当今句子摘要研究主要针对单语,即源端句子和目标端摘要短语属于同种语言,然而单语句子摘要严重制约了不同语言文本信息的快速获取。为解决该问题,提出一种跨语言句子摘要系统。借鉴回译思想,将单语句子摘要平行语料中的源端通过神经机器翻译系统翻译成另一种语言,将其与句子摘要平行语料中目标端的摘要短语共同构成跨语言的伪平行语料。在此基础上,利用对比注意力机制,实现目标端与源端序列中不相关信息的获取,解决了传统注意力机制中源端和目标端句子长度不匹配的问题。实验结果表明,与基于管道方法的单语句子摘要系统相比,该跨语言系统生成的摘要短语更流畅且符合人类语言表述方式,可达到接近单语的句子摘要水平。

核岛钢平台支撑框架抗震性能试验对比及支撑优化布置研究

针对核岛钢平台框架“强梁弱柱”的建筑结构形式,为研究不同的支撑结构对其抗震性能改善的影响,分别对普通支撑框架(braced moment resisting frames,BMRF)试件和屈曲约束支撑框架(buckling-restrained braced frames,BRBF)试件进行了拟静力试验,对比研究了不同钢框架试件的抗震性能,包括滞回曲线、骨架曲线、等效阻尼比、强度和刚度退化情况等。试验结果表明了BRBF受力性能的优越性,其极限变形能力和耗能能力分别较BMRF提高了88.67%和654.90%。进一步采用数值分析研究屈曲约束支撑布置方式对核岛钢平台子结构整体受力性能的影响。模拟结果表明,在三种不同的支撑布置方式中,单斜撑型布置方式不仅可以提高核岛钢平台整体结构的抗震性能,还可以改善原结构的受力性能。

基于伪标签纠正的半监督深度子空间聚类

提出了一种基于伪标签纠正的半监督深度子空间聚类算法。首先利用少量已知样本标签,对分类层产生的不精确伪标签进行纠正,从而提高伪标签的精确性和稳定性;其次从已知样本标签中获得成对样本信息,通过对比学习对自表达系数矩阵进行约束来提高聚类的性能。在4个常用数据集上的实验证明,在最多50个已知样本标签的情况下,提出的子空间聚类算法性能优于目前先进的子空间聚类算法。