基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.

兼顾个性特征和融合特征的阿尔茨海默病分类

智能诊断在阿尔茨海默病(AD)的诊断中已得到广泛研究,但已有的智能建模方法还不能充分利用多模态的数据信息,以至于在病程早期阶段的诊断中出现识别精确度不高的问题。为提高阿尔茨海默病及其早期阶段智能诊断的效果,提出一种兼顾个性特征和融合特征的阿尔茨海默病分类方法。首先使用超图卷积网络(HGCN)对MRI、PET和CSF三个模态的数据分别进行特征提取,以获得每个模态的高阶深度特征。同时通过低秩多模态融合对这三个模态的数据进行特征融合,以获得多个模态之间的隐藏关联特征。最后通过一个多视角分类器对以上获取的特征进行综合分类。利用ADNI数据集对阿尔茨海默病进行多组任务分类,以验证所提方法。与其他先进方法相比,该方法在保证AD阶段分类效果的情况下,有效提高了病程早期阶段的分类精度。

一种复杂背景下多尺度多视角的人体检测方法

针对复杂背景下的人体检测技术所面临的噪声干扰、背景复杂、相互遮挡等问题,设计一种多尺度多视角人体检测算法。针对传统的梯度方向直方图目标特征提取方法特征维数大、有遮挡时检测率低等缺陷,分别使用扩展多尺度方向特征和经WTA hash编码的多尺度梯度方向直方图特征提取,并使用弱分类器和贪婪算法进行特征选择以获得图像的粗特征和精特征。然后使用线性平移合成多视角样本,使用多层级联的Adaboost算法和支持向量机作为分类器进行人体目标检测,结合复杂背景处理、特征重装等方法提高检测精度。使用INRIA公共测试集的实验结果表明,该算法可精确检测出复杂背景下相互遮挡情况下多视角、多姿态的人体目标,与传统的人体检测算法相比,具有更高的检测效率和检测精度。

基于图论的复杂交通环境下车辆检测方法

目前现有的基于图像的车辆检测系统大多数是利用滑动窗口法来确定车辆候选区域.为了提高车辆检测的速度并减少计算量,提出了一种新的基于图论的车辆检测方法.该方法针对每幅图像通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法得到含有若干个超像素节点的图像,分析节点间的相互关系最终确定车辆候选区域.在检测阶段,本文把大量不同视角的车辆图片作为正样本进行训练,得到多视角的分类器;基于候选区域的几何信息,选择适当的多视角分类器进行检测.由公共交通分析数据集(KITTI)检测结果表明:与目前最新的、具有相同提取特征和分类器的算法相比,本文的方法具有更好的检测精度,在复杂的背景下也能取得很好的检测结果.