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基于卷积神经网络的多标签图像分类 认领 引用 被引量：19
1
作者 陈绵书 于录录 +2 位作者 苏越 桑爱军 赵岩 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期1077-1084,共8页
针对BING算法对物体建模的不足,提出了multi-BING算法。该算法计算训练样本的CS-LBP特征,并对其进行聚类,对聚类后的数据建立BING模型。在物体检测过程中,融合了多个模型结果进行候选框判别,将多标签图像分类问题转化为多个单标签分类... 针对BING算法对物体建模的不足,提出了multi-BING算法。该算法计算训练样本的CS-LBP特征,并对其进行聚类,对聚类后的数据建立BING模型。在物体检测过程中,融合了多个模型结果进行候选框判别,将多标签图像分类问题转化为多个单标签分类问题。以Fast R-CNN模型为基础,将采用本文物体检测方法得到的候选框作为模型输入。同时,采用LReLU函数作为Fast R-CNN模型的激活函数,从而在几乎不增加计算复杂度的情况下,提高模型的平均准确率(AP)。实验表明,本文方法优于BING算法和OBN算法。 展开更多
关键词 人工智能 卷积神经网络 多标签 分类
基于背景模型的AVS-S编码 认领 引用 被引量：2
2
作者 桑爱军 于欢 张汉宇 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期31-36,共6页
为提高监控视频的编码效率,在AVS监控伸展档次的编码框架下,提出一种新的背景帧更新方法,即迭代更新均值法.根据某一像素在前景区域和背景区域出现频率不同的原理来确定该像素点在某一帧中的性质.通过在监控视频Crossroad,Overbridge和C... 为提高监控视频的编码效率,在AVS监控伸展档次的编码框架下,提出一种新的背景帧更新方法,即迭代更新均值法.根据某一像素在前景区域和背景区域出现频率不同的原理来确定该像素点在某一帧中的性质.通过在监控视频Crossroad,Overbridge和Classover的测试比较,得到不同性质的像素点对应的背景模型像素值.结果表明,慢速运动物体难以从背景中消除的缺点得到一定程度的改进,同时加强了背景信息的完整性和提高了背景帧的质量.在同等码率和相同峰值信噪比的条件下,相比于AVS基准档次方法平均节省码率为43.283%,平均提高峰值信噪比1.186 dB,其监控视频的编码效率也得到了提升. 展开更多
关键词 背景帧更新方法 背景模型 监控视频 AVS监控伸展档次 AVS基准档次
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基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频 认领 引用 被引量：1
3
作者 刘跃 桑爱军 +1 位作者 宋立军 王世刚 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期937-943,共7页
为了进一步提升运动物体鬼成像视频的质量,根据视频中每帧都具有相关性的特点,提出了一种基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频的实时成像算法.即运用具有能量集中特点的多维矢量Walsh变换,将总数一定的Walsh基图样分成更少的组,使每... 为了进一步提升运动物体鬼成像视频的质量,根据视频中每帧都具有相关性的特点,提出了一种基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频的实时成像算法.即运用具有能量集中特点的多维矢量Walsh变换,将总数一定的Walsh基图样分成更少的组,使每组的有效基图样翻倍,再分别作用于目标物体,重构后得到数量少但成像质量更好的隔帧图像,再通过双向预测插值得到中间帧.使用该算法作用于像素为64×64的目标物体,可在实时状态下实现运动物体鬼成像的视频.在采样数量和采样时间不变的情况下,可实现高质量重构,得到了品质更好的鬼成像视频. 展开更多
关键词 运动物体鬼成像 多维矢量变换 双向预测 插值 高质量重构
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针对鬼成像的聚合型三维目标匹配滤波 认领 引用
4
作者 张顺尧 桑爱军 +1 位作者 宋立军 王世刚 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期186-191,共6页
针对视频鬼成像重构采样次数少、清晰度低、噪声大等问题,提出了一种聚合型三维目标匹配滤波方法.首先将鬼成像视频中的每一帧图像与待优化帧进行块匹配,将块匹配后的每一帧图像按照时序排序组成三维矩阵.根据每一帧图片的帧序,赋予其... 针对视频鬼成像重构采样次数少、清晰度低、噪声大等问题,提出了一种聚合型三维目标匹配滤波方法.首先将鬼成像视频中的每一帧图像与待优化帧进行块匹配,将块匹配后的每一帧图像按照时序排序组成三维矩阵.根据每一帧图片的帧序,赋予其不同的帧权值,对矩阵进行三维加权中值滤波.经过运动目标的欠采样仿真与实验对比后,结果表明本文方法相较于现存的三维滤波方法,不仅噪声系数更低、结构保留程度更好,同时获到了更好的主观评价(Brisque).对比原始实验恢复图,本文方法在噪声系数和边缘模糊度上分别下降34.25%,6.86%,在Brisque主观评价上提升了45.84%. 展开更多
关键词 计算鬼成像 块匹配算法 中值滤波 三维加权滤波 视频滤波
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Four-dimensional matrix Walsh transform for lossless compression of color video 认领 引用 被引量：3
5
作者 LI Yu CHEN He-xin +1 位作者 SANG Ai-jun FENG Hua 《The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications》 EI 2010年第3期123-128,共6页
This article presents a coding method for the lossless compression of color video. In the proposed method, four-dimensional matrix Walsh transform （4D-M-Walsh-T） is used for color video coding. The whole n frames of... This article presents a coding method for the lossless compression of color video. In the proposed method, four-dimensional matrix Walsh transform （4D-M-Walsh-T） is used for color video coding. The whole n frames of a color video sequence are divided into ＇3D-blocks＇ which are image width （row component）, image height （column component）, image width （vertical component） in a color video sequence, and adjacency （depth component） of n frames （Y, U or V） of the video sequence. Similar to the method of 2D-Walsh transform, 4D-M-Walsh-T is 4D sub-matrices, and the size of each sub-matrix is n. The method can fully utilize correlations to encode for lossless compression and reduce the redundancy of color video, such as adjacent pixels in one frame or different frames of a video at the same time. Experimental results show that the proposed method can achieve higher lossless compression ratio （CR） for the color video sequence. 展开更多
关键词 4D-M-Walsh-T lossless compression compression ratio
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