Current Location:home > Browse

1. chinaXiv:202009.00060 [pdf]

基于难样本挖掘的孪生网络目标跟踪

亢洁; 孙阳; 沈钧戈
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为了解决全卷积孪生网络目标跟踪算法(SiamFC)在复杂环境下容易出现跟踪漂移甚至跟踪失败的问题,提出了一种基于难样本挖掘的孪生网络目标跟踪方法。该方法在SiamFC算法的基础上,首先利用特征融合模块进行特征融合,以提高特征表征的鲁棒性,然后引入一个新的损失函数,加强网络对难样本的学习能力并缓解正负样本不平衡的问题。为验证该方法的有效性,在OTB2015和GOT10k数据集上对算法进行测试实验。实验结果表明,在OTB2015数据集上该方法比SiamFC算法在成功率上提高2.6%,精度上提高2%在GOT10k数据集上该方法的mAO为0.429,相比SiamFC算法提高了3.7%,在光照变化、目标形变、相似背景干扰情况下具有更好的表现。

submitted time 2020-09-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits5733Downloads691 Comment 0

2. chinaXiv:202009.00066 [pdf]

基于增强特征融合网络的行人再识别

邓滔; 杨娟; 汪荣贵; 薛丽霞
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

行人再识别主要是判断不同摄像机捕捉到的行人图像是否属于同一个人。现实生活中,由于人的姿势变化,摄像头的视角变化和背景干扰等因素,导致相同的行人在不同的摄像头产生巨大的差别,这是一项艰巨的任务。近几年,基于深度学习的方法在解决行人再识别问题都取得了显著的效果。然而目前多数方法仅将行人的局部或全局特征分开考虑,从而忽略了行人整体之间的关系,即行人全局特征和局部特征之间的联系。因此,该算法提出了一种增强特征融合网络(Enhanced Feature Convergent Network,EFCN)。在全局分支中,提出适用于获取全局特征的注意力网络作为嵌入特征,嵌入在基础网络模型中以提取行人的全局特征;在局部分支中,提出循环门单元变换网络(Gated Recurrent Unit Change Network,GRU-CN)得到代表性的局部特征,再使用特征融合方法将全局特征和局部特征融合成最终的行人特征,最后借助损失函数训练网络。通过大量的对比实验,该算法网络模型在标准的Re-ID数据集上可以获得较好的实验结果。提出的增强特征融合网络能提取辨别性较强的行人特征,该模型能够应用于大场景非重叠多摄像机下的行人再识别问题,具有较高的识别能力和识别精度,且对背景变化的行人图像能提取具有较强的鲁棒性特征。

submitted time 2020-09-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits4595Downloads526 Comment 0

3. chinaXiv:202009.00075 [pdf]

基于多尺度特征融合的恶意HTTP请求检测方法

巫家宏; 杨振国; 刘文印
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对当前网络环境中恶意HTTP请求攻击泛滥的问题,提出了一种多尺度特征融合的检测方法。首先从单词级和字符级两个尺度对HTTP请求进行建模,然后使用卷积神经网络提取其高阶语义特征;再借助多尺度特征融合技术,学习HTTP请求的多尺度公共向量表示;最后使用线性分类器进行分类。实验结果表明该方法性能在HTTP CSIC 2010数据集和WAF真实数据集上优于现有方法。

submitted time 2020-09-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits350Downloads212 Comment 0

4. chinaXiv:201901.00048 [pdf]

基于双通道特征融合的WPOS-GRU专利分类方法

余本功; 张培行
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为提高专利文本的自动分类的效率和准确度,提出一种双通道特征融合WPOS-GRU(word2vec and part of speech gated recurrent unit)专利文本自动分类方法。首先获取专利摘要文本,并进行清洗和预处理;然后对专利文本进行词向量表示和词性标注,并将专利文本分别映射为word2vec词向量序列和POS词性序列;最后使用两种特征通道训练WPOS-GRU模型,并对模型效果进行实验分析。通过对比传统专利分类方法和单通道专利分类方法,双通道特征融合的WPOS-GRU专利分类方法提高了分类效果。本文提出的方法节省了大量的人力成本,提高了专利文本分类的准确度,更能满足大量专利文本分类任务自动化高效率的需要。

submitted time 2019-01-03 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits475Downloads265 Comment 0

5. chinaXiv:201811.00195 [pdf]

基于深度双向模型和特征融合的视频转文字研究

宁培阳; 史景伦; 张荣锋; 邱威
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

自动生成视频的自然语言描述,是一个非常具有挑战性的研究热点。基于深度BLSTM模型和CNNs特征的方法,能够学习到视频序列的全局时空关联信息。针对视频转文字时面临的准确率低以及计算复杂度高的问题,提出了深度BMGU模型,从而在保持深度BLSTM模型结构优势的同时提高计算效率;还将原始视频帧的CNN特征,与经过Haar特征预处理后的视频的CNNs特征进行后期融合,从而增加了训练特征的多样性,进而提升了视频转自然语言的实验效果。在M-VAD和MPII-MD数据集中,相对原S2VT模型,所提方法分别将METEOR分数从6.7及7.1提高到8.0和8.3。结果表明所提方法有效地改善了原S2VT模型的准确率和语言描述效果。

submitted time 2018-11-29 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits380Downloads204 Comment 0

6. chinaXiv:201810.00018 [pdf]

自适应尺度特征融合与模型更新的跟踪算法

王日宏; 李永珺; 张立锋
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

在核相关滤波器跟踪算法中,为了减少背景相似物等杂波对跟踪器的干扰,以及解决不同跟踪结果置信度下的模型更新问题,提出了自适应尺度特征融合与模型更新的跟踪算法。过多特征融合和尺度变化策略改进了多特征的尺度核相关滤波器,使用多峰检测对响应图的整体振荡程度进行判断,再对峰值进行跟踪结果置信度评估;在遮挡、形变等跟踪结果置信度低的情况下及时停止模型更新,在高置信度模型更新时,引入初始模型进行对齐操作,减少模型的更新误差,抑制模型漂移。比较核相关滤波器算法,本算法准确度较高,且在目标尺度变化、遮挡和形变时稳定性更好。在OTB-50数据集上的实验结果表明,本算法在精度和成功率上都比核相关滤波器算法表现更优。

submitted time 2018-10-11 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits2530Downloads726 Comment 0

7. chinaXiv:201805.00438 [pdf]

基于辨识特征后融合的行人再识别

刘琦; 侯丽
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

跨摄像机行人因光照、视角、姿态的差异,会使其外观变化显著,给行人再识别的研究带来严峻挑战。基于多特征融合和距离度量学习技术,提出辨识特征后融合的算法,并将其应用于行人再识别中。首先,对跨摄像机行人样本图像分别提取局部最大出现频次(LOMO)特征和基于显著颜色名称的颜色描述子(SCNCD)特征,表示跨摄像机行人的外观;然后,基于所提取的LOMO和SCNCD特征,分别去训练跨视图二次判别分析(XQDA)距离度量学习模型,分别获取跨摄像机每对行人每个特征优化的距离;最后,应用最小最大标准化距离融合的算法,获取跨摄像机行人最终的距离,用于跨摄像机行人的匹配。在具有挑战的VIPeR和PRID450S两个公开数据集上进行实验,实验结果表明所提出的行人再识别算法有效地提高了行人再识别的准确率。

submitted time 2018-05-24 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1334Downloads666 Comment 0

8. chinaXiv:201805.00180 [pdf]

多通道多模式融合LBP特征的纹理相似度计算

刘涛; 周先春; 严锡君
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

纹理相似度计算是大数据分析和数据挖掘的基本手段之一。为现有纹理特征对彩色图像鉴别能力不强的问题,提出了一种改进LBP特征的纹理相似度计算方法。该方法提出了极值模式、求和模式和编码模式三种特征融合模式,对彩色图像的H、S和V三个通道上获取的LBP特征进行融合,得到彩色图像的纹理描述特征。融合操作在邻域像素点LBP计算、中心像素点LBP计算、直方图特征提取三个阶段进行,提高特征鉴别能力。在VisTex纹理数据库上进行纹理相似度计算实验,结果表明该方法的错误接受率、错误拒绝率和等错误率明显低于文献[7,8,9]所述方法。

submitted time 2018-05-20 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1309Downloads747 Comment 0

9. chinaXiv:201805.00058 [pdf]

基于多层特征融合可调监督函数卷积神经网络的人脸性别识别

石学超; 周亚同; 池越
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

为了进一步提高性别识别的准确率,提出了一种基于多层特征融合与可调监督函数机制的结合的卷积神经网络(L-MFCNN)模型,并将之用于人脸性别识别。与传统卷积神经网络(CNN)不同,L-MFCNN将多个浅层中间卷积层特征输出与最后卷积层特征输出相结合,融合多层卷积层的特征,不仅利用了深层卷积的整体语义信息,还考虑了浅层卷积的细节局部纹理信息,使得性别识别更加准确。此外L-MFCNN还引入具有可调目标监督函数机制的Large-Margin Softmax Loss作为输出层,利用其调节不同的间隔(margin)的机制来有效引导深层卷积网络学习,使得同种性别间的类内间距更小,不同性别间的类间距更大,获得更好的性别识别效果。在多个人脸数据集上的性别识别实验结果表明,L-MFCNN的识别准确率要高于其他传统的卷积网络模型。L-MFCNN模型也为将来的人脸性别识别研究提供了新的思路与方向。

submitted time 2018-05-02 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits681Downloads384 Comment 0

10. chinaXiv:201804.02363 [pdf]

结合学习率调整的自适应特征融合相关滤波跟踪算法

成悦; 李建增
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对单一特征存在的缺陷和目标快速变化时易跟丢的问题,提出了一种结合学习率调整的自适应特征融合相关滤波跟踪算法。算法采用互补的梯度特征和颜色特征进行特征融合,通过计算滤波响应的大小来决定下一帧在融合特征中各自所占的权重,凸显优势特征,使目标与背景更具区分度。提取目标后需要更新滤波器,为了避免滤波器跟不上目标变化的情况发生,引入学习率调整机制,使滤波器更新速度能够随目标外观变化进行在线调整。因此,相较同类特征融合算法,本算法准确高效,且对于快速形变目标的鲁棒性更强。实验证明,本算法在精度和成功率上都比现有相关滤波算法更优,具有一定的应用价值。

submitted time 2018-04-24 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits843Downloads455 Comment 0

12  Last  Go  [2 Pages/ 12 Totals]