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一种特征增强的Tri-CNN行人再识别方法
1
作者
周芳宇
陈淑荣
《计算机与现代化》
2020年第9期60-65,共6页
针对行人再识别中遮挡导致提取的高层特征分辨率低而影响识别率的问题,建立一种基于Tri-CNN的特征增强行人再识别方法。首先,对池化层提取的图像特征进行PCA降维,根据典型相关分析策略(CCA)融合特征,提取更具判别力的行人特征。其次,引...
针对行人再识别中遮挡导致提取的高层特征分辨率低而影响识别率的问题,建立一种基于Tri-CNN的特征增强行人再识别方法。首先,对池化层提取的图像特征进行PCA降维,根据典型相关分析策略(CCA)融合特征,提取更具判别力的行人特征。其次,引入空间递归模型(SRM)对遮挡行人特征进行空间多向检测,提高对遮挡行人的识别率。最后,根据欧氏距离度量准则,分别验证正、负样本对间的距离,联合Softmax损失函数和Triplet损失函数优化网络模型,进而判别是否为同一行人。在MARS和ETHZ这2个数据集上进行实验,结果表明本文方法有效解决了一般遮挡识别问题,并显著提高了行人再识别精度。
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关键词
行人再识别
tri-cnn
PCA降维
典型相关分析
空间递归模型
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职称材料
结合Tri-training和CV-CNN的半监督PolSAR图像分类
2
作者
谢雯
马改妮
+2 位作者
赵凤
刘汉强
张璐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第8期2537-2542,共6页
现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-tra...
现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-training算法和复值卷积神经网络(CV-CNN)提出了半监督PolSAR图像分类算法。首先通过Wishart分类器和Tri-training算法获取一些可靠性较高的伪标签样本,然后将其加入到复值卷积神经网络的训练样本中并用于模型训练,最终完成图像分类任务。通过四幅PolSAR图像分类的仿真实验表明,该算法不仅能够有效提升伪标签样本的可靠性,同时还可提高模型的分类准确率。
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关键词
PolSAR图像分类
Wishart分类器
Tri-training算法
复值卷积神经网络
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职称材料
用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络
被引量:
4
3
作者
郑雅文
胡小方
+2 位作者
周跃
罗丽
段书凯
《中国科学:信息科学》
CSCD
北大核心
2020年第12期1850-1866,共17页
细胞神经网络(cellular neural network, CNN)具有简单的局部互联结构和高速并行处理能力,是构造人工视网膜的基础模型,可被应用于机器视觉中图像处理时的图像增强等方面.然而,现有的此类图像增强方法尚存在一些不足,例如,在处理实际复...
细胞神经网络(cellular neural network, CNN)具有简单的局部互联结构和高速并行处理能力,是构造人工视网膜的基础模型,可被应用于机器视觉中图像处理时的图像增强等方面.然而,现有的此类图像增强方法尚存在一些不足,例如,在处理实际复杂图像时,采用固定模板难以取得理想效果;而且,未能模拟人类视觉系统的全局和局部自适应调节特性,缺乏仿生考虑.因此,本文融合自适应三高斯(tri-Gaussian)理论和纳米信息器件忆阻器,提出了一种用于图像增强的新型仿生自适应忆阻细胞神经网络.其中,基于忆阻器的可编程性、非易失性、突触可塑性等优点,构建忆阻细胞神经网络架构.基于神经元感受野三高斯模型,利用高斯核函数和细胞神经网络的图像处理特征,提出对应的仿生自适应图像增强模板设计算法.最后,分别以灰度和彩色图像为例进行了图像增强实验和对比分析,结果表明,提出的仿生自适应忆阻细胞神经网络能够显著提高图像的全局亮度、局部对比度和清晰度.本研究可为细胞神经网络提供自适应模板设计及实现方案,提升细胞神经网络的仿生特性和硬件实现的可行性,并为图像增强等智能图像处理提供新思路.
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关键词
细胞神经网络
图像增强
自适应三高斯模型
仿生图像处理
忆阻器
原文传递
题名
一种特征增强的Tri-CNN行人再识别方法
1
作者
周芳宇
陈淑荣
机构
上海海事大学信息工程学院
出处
《计算机与现代化》
2020年第9期60-65,共6页
文摘
针对行人再识别中遮挡导致提取的高层特征分辨率低而影响识别率的问题,建立一种基于Tri-CNN的特征增强行人再识别方法。首先,对池化层提取的图像特征进行PCA降维,根据典型相关分析策略(CCA)融合特征,提取更具判别力的行人特征。其次,引入空间递归模型(SRM)对遮挡行人特征进行空间多向检测,提高对遮挡行人的识别率。最后,根据欧氏距离度量准则,分别验证正、负样本对间的距离,联合Softmax损失函数和Triplet损失函数优化网络模型,进而判别是否为同一行人。在MARS和ETHZ这2个数据集上进行实验,结果表明本文方法有效解决了一般遮挡识别问题,并显著提高了行人再识别精度。
关键词
行人再识别
tri-cnn
PCA降维
典型相关分析
空间递归模型
Keywords
pedestrian re-identification
tri-cnn
PCA dimension reduction
canonical correlation analysis(CCA)
spatial recurrent model(SRM)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合Tri-training和CV-CNN的半监督PolSAR图像分类
2
作者
谢雯
马改妮
赵凤
刘汉强
张璐
机构
西安邮电大学通信与信息工程学院(人工智能学院)
公安部电子信息现场勘验应用技术重点实验室
陕西师范大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第8期2537-2542,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61901365,62071379,62071378,62071380,61571361)
陕西省自然科学基金资助项目(2019JQ-377,2020JM-299)
+2 种基金
陕西省教育厅专项科研计划资助项目(19JK0805)
西安邮电大学西邮新星团队项目(xyt2016-01)
中央高校基础研究基金资助项目(GK201903092)。
文摘
现有深度学习算法应用于PolSAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是PolSAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-training算法和复值卷积神经网络(CV-CNN)提出了半监督PolSAR图像分类算法。首先通过Wishart分类器和Tri-training算法获取一些可靠性较高的伪标签样本,然后将其加入到复值卷积神经网络的训练样本中并用于模型训练,最终完成图像分类任务。通过四幅PolSAR图像分类的仿真实验表明,该算法不仅能够有效提升伪标签样本的可靠性,同时还可提高模型的分类准确率。
关键词
PolSAR图像分类
Wishart分类器
Tri-training算法
复值卷积神经网络
Keywords
PolSAR image classification
Wishart classifier
Tri-training
complex valued convolutional neural network(CV-CNN)
分类号
TP393.04 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络
被引量:
4
3
作者
郑雅文
胡小方
周跃
罗丽
段书凯
机构
西南大学计算机与信息科学学院
西南大学人工智能学院
西南大学电子信息工程学院
出处
《中国科学:信息科学》
CSCD
北大核心
2020年第12期1850-1866,共17页
基金
国家自然科学基金(批准号:61976246,61601376,61672436)
国家重点研发计划(批准号:2018YFB1306600,2018YFB1306604)
+1 种基金
中国博士后科学基金特别资助(批准号:2018T110937)
重庆市留学人员创业创新支持计划(批准号:cx2019126)资助项目。
文摘
细胞神经网络(cellular neural network, CNN)具有简单的局部互联结构和高速并行处理能力,是构造人工视网膜的基础模型,可被应用于机器视觉中图像处理时的图像增强等方面.然而,现有的此类图像增强方法尚存在一些不足,例如,在处理实际复杂图像时,采用固定模板难以取得理想效果;而且,未能模拟人类视觉系统的全局和局部自适应调节特性,缺乏仿生考虑.因此,本文融合自适应三高斯(tri-Gaussian)理论和纳米信息器件忆阻器,提出了一种用于图像增强的新型仿生自适应忆阻细胞神经网络.其中,基于忆阻器的可编程性、非易失性、突触可塑性等优点,构建忆阻细胞神经网络架构.基于神经元感受野三高斯模型,利用高斯核函数和细胞神经网络的图像处理特征,提出对应的仿生自适应图像增强模板设计算法.最后,分别以灰度和彩色图像为例进行了图像增强实验和对比分析,结果表明,提出的仿生自适应忆阻细胞神经网络能够显著提高图像的全局亮度、局部对比度和清晰度.本研究可为细胞神经网络提供自适应模板设计及实现方案,提升细胞神经网络的仿生特性和硬件实现的可行性,并为图像增强等智能图像处理提供新思路.
关键词
细胞神经网络
图像增强
自适应三高斯模型
仿生图像处理
忆阻器
Keywords
cellular neural networks(CNN)
image enhancement
adaptive tri-Gaussian model
biomimetic imageprocessing
memristors
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
Q811 [生物学—生物工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种特征增强的Tri-CNN行人再识别方法
周芳宇
陈淑荣
《计算机与现代化》
2020
0
下载PDF
职称材料
2
结合Tri-training和CV-CNN的半监督PolSAR图像分类
谢雯
马改妮
赵凤
刘汉强
张璐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
0
下载PDF
职称材料
3
用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络
郑雅文
胡小方
周跃
罗丽
段书凯
《中国科学:信息科学》
CSCD
北大核心
2020
4
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