红外与可见光图像融合方法中存在信息提取和特征解耦不充分、可解释性较低等问题,为了充分提取并融合源图像有效信息,本文提出了一种基于信息瓶颈孪生自编码网络的红外与可见光图像融合方法(DIBF:Double Information Bottleneck Fusion...红外与可见光图像融合方法中存在信息提取和特征解耦不充分、可解释性较低等问题,为了充分提取并融合源图像有效信息,本文提出了一种基于信息瓶颈孪生自编码网络的红外与可见光图像融合方法(DIBF:Double Information Bottleneck Fusion)。该方法通过在孪生分支上构建信息瓶颈模块实现互补特征与冗余特征的解耦,进而将互补信息的表达过程对应于信息瓶颈前半部分的特征拟合过程,将冗余特征的压缩过程对应于信息瓶颈后半部分的特征压缩过程,巧妙地将图像融合中信息提取与融合表述为信息瓶颈权衡问题,通过寻找信息最优表达来实现融合。在信息瓶颈模块中,网络通过训练得到特征的信息权重图,并依据信息权重图,使用均值特征对冗余特征进行压缩,同时通过损失函数促进互补信息的表达,压缩与表达两部分权衡优化同步进行,冗余信息和互补信息也在此过程中得到解耦。在融合阶段,将信息权重图应用在融合规则中,提高了融合图像的信息丰富性。通过在标准图像TNO数据集上进行主客观实验,与传统和近来融合方法进行比较分析,结果显示本文方法能有效融合红外与可见光图像中的有用信息,在视觉感知和定量指标上均取得较好的效果。展开更多
传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向...传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向量进行K均值聚类操作,据此提出了一种约简支持向量的快速分类算法FD-SVM(Fast Decision algorithm of Support Vector Machine),该算法首先对原始的支持向量进行特定比例的K均值聚类操作,聚类的中心为约简后新的支持向量,按照分类误差最小的原则构建优化模型,用二次规划方法求解得到新的支持向量的系数。标准数据集上的实验表明,保持分类精度的损失在统计意义上不明显的前提下,FD-SVM可以有效压缩支持向量的数量,提高分类速度。展开更多
提出了一种协作式整体局部分类算法,即C2M(Collaborative classification machine with local and global information),该算法利用两类样本各自的协方差作为整体方向信息,获得两个带整体和局部信息的分类面,并通过组合分类器的平均规...提出了一种协作式整体局部分类算法,即C2M(Collaborative classification machine with local and global information),该算法利用两类样本各自的协方差作为整体方向信息,获得两个带整体和局部信息的分类面,并通过组合分类器的平均规则将两个分类面组合,得到最终的最优判决平面.该算法可用两次QP(Quadratic programming)求解,时间复杂度为O(2N3),大大小于M4(Maxi-min margin machine)的O(N4),线性核时的分类精度高于只利用了局部信息的支持向量机(Support vector machine,SVM).理论上证明了在交遇区较多时,C2M可以比M4更有效地利用全局信息,并提出了判断整体信息对分类是否有贡献的4个判别指标.模拟数据和标准数据集上与M4和SVM的对比实验证明了该算法的有效性.展开更多
文摘红外与可见光图像融合方法中存在信息提取和特征解耦不充分、可解释性较低等问题,为了充分提取并融合源图像有效信息,本文提出了一种基于信息瓶颈孪生自编码网络的红外与可见光图像融合方法(DIBF:Double Information Bottleneck Fusion)。该方法通过在孪生分支上构建信息瓶颈模块实现互补特征与冗余特征的解耦,进而将互补信息的表达过程对应于信息瓶颈前半部分的特征拟合过程,将冗余特征的压缩过程对应于信息瓶颈后半部分的特征压缩过程,巧妙地将图像融合中信息提取与融合表述为信息瓶颈权衡问题,通过寻找信息最优表达来实现融合。在信息瓶颈模块中,网络通过训练得到特征的信息权重图,并依据信息权重图,使用均值特征对冗余特征进行压缩,同时通过损失函数促进互补信息的表达,压缩与表达两部分权衡优化同步进行,冗余信息和互补信息也在此过程中得到解耦。在融合阶段,将信息权重图应用在融合规则中,提高了融合图像的信息丰富性。通过在标准图像TNO数据集上进行主客观实验,与传统和近来融合方法进行比较分析,结果显示本文方法能有效融合红外与可见光图像中的有用信息,在视觉感知和定量指标上均取得较好的效果。
文摘传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向量进行K均值聚类操作,据此提出了一种约简支持向量的快速分类算法FD-SVM(Fast Decision algorithm of Support Vector Machine),该算法首先对原始的支持向量进行特定比例的K均值聚类操作,聚类的中心为约简后新的支持向量,按照分类误差最小的原则构建优化模型,用二次规划方法求解得到新的支持向量的系数。标准数据集上的实验表明,保持分类精度的损失在统计意义上不明显的前提下,FD-SVM可以有效压缩支持向量的数量,提高分类速度。
文摘提出了一种协作式整体局部分类算法,即C2M(Collaborative classification machine with local and global information),该算法利用两类样本各自的协方差作为整体方向信息,获得两个带整体和局部信息的分类面,并通过组合分类器的平均规则将两个分类面组合,得到最终的最优判决平面.该算法可用两次QP(Quadratic programming)求解,时间复杂度为O(2N3),大大小于M4(Maxi-min margin machine)的O(N4),线性核时的分类精度高于只利用了局部信息的支持向量机(Support vector machine,SVM).理论上证明了在交遇区较多时,C2M可以比M4更有效地利用全局信息,并提出了判断整体信息对分类是否有贡献的4个判别指标.模拟数据和标准数据集上与M4和SVM的对比实验证明了该算法的有效性.
