三维注意力增强的暴力场景检测算法

1

作者 丁昕苗 王家兴 郭文 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期114-124,共11页

为了提升互联网多媒体内容安全检测能力,有效过滤不良信息,提出了一种基于三维注意力增强的视频暴力内容检测算法。该算法以3D-DenseNet为骨干网络,首先利用P3D提取低层次的时空特征信息;其次引入SimAM注意力模块计算通道-空间注意力,... 为了提升互联网多媒体内容安全检测能力,有效过滤不良信息,提出了一种基于三维注意力增强的视频暴力内容检测算法。该算法以3D-DenseNet为骨干网络,首先利用P3D提取低层次的时空特征信息;其次引入SimAM注意力模块计算通道-空间注意力,增强帧画面重点区域信息;然后设计了时域注意力加强的过渡层突出重点时序信息,如此形成通道-空间-时间三维注意力,提升暴力场景检测性能。实验结果显示,算法在内容单一的小规模暴力行为检测数据集Hockey和Movies上准确率分别达到了98.75%和100%,在内容多样的大规模数据集RWF-2000上达到了89.25%,综合性能优于同类算法,验证了算法的有效性;在长视频的暴力内容定位实验中,算法在VSD2014数据集上相较同类算法也取得了更好的检测效果,证明了算法在暴力内容检测方面的泛化能力。 展开更多

关键词 暴力检测 深度学习 注意力机制 模式识别 P3D 3D-DenseNet

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多视图专家组区域建议预测的视觉跟踪

2

作者 单彬 丁昕苗 +1 位作者 王铭淏 郭文 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期459-466,共8页

为解决大多数最新的目标跟踪器都面临着判别特征表示缺乏多样性、目标定位过于模糊以及正样本的数量要求问题,提出一种基于多视图的顶层特征的区域建议网络的跟踪预测学习算法。融合多种视图的特征表示方式,利用丰富多样的语义信息,有... 为解决大多数最新的目标跟踪器都面临着判别特征表示缺乏多样性、目标定位过于模糊以及正样本的数量要求问题,提出一种基于多视图的顶层特征的区域建议网络的跟踪预测学习算法。融合多种视图的特征表示方式,利用丰富多样的语义信息,有效解决判别特征过于单一的问题。在扩展的边界框上构建多个支持向量机模型并加入区域建议网络模块,精确优化边界框,预测最优的目标位置,缓解目标定位过于模糊和正样本的数量有限的问题。通过大量视频基准序列对方法的综合评价,其结果表明,提出方法融合了轻量化的深度学习模型和多视图专家组的优点,使跟踪性能有了显著提升。 展开更多

关键词 区域建议预测 特征判别机制 多专家组模型 多视图模型 特征融合 视觉跟踪 深度学习

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基于多视角融合稀疏表示的恐怖视频识别 被引量：7

3

作者 丁昕苗 李兵 +2 位作者 胡卫明 郭文 王振翀 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期301-305,共5页

现有的基于多示例学习的恐怖视频识别算法都是假设示例间是相互独立的,而忽略了恐怖视频中存在的上下文信息和示例包的统计特性.因此,本文提出了一种多视角融合稀疏表示模型.该模型分别从集合视角、上下文视角以及统计特性视角三个不同... 现有的基于多示例学习的恐怖视频识别算法都是假设示例间是相互独立的,而忽略了恐怖视频中存在的上下文信息和示例包的统计特性.因此,本文提出了一种多视角融合稀疏表示模型.该模型分别从集合视角、上下文视角以及统计特性视角三个不同的视角来看待一个视频片段,并利用联合稀疏表示框架将三个不同视角融合到一个分类框架中,用来进行恐怖视频的识别.在恐怖视频库上的实验结果验证了算法在恐怖视频识别中比现有的其它算法有更好的性能和稳定性. 展开更多

关键词 恐怖视频 稀疏表示 多视角 核函数

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敏感视频判别性特征投影识别算法 被引量：2

4

作者 丁昕苗 郭文 吕文恬 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期804-810,共7页

网络的快速发展在给人们生活带来很多便利的同时,也存在着令人反感的敏感内容,如恐怖暴力视频等,这些内容严重影响着青少年的身心健康.因此,一种有效的敏感视频识别算法成为网络过滤技术中不可或缺的组成部分.近年来,多示例学习被引入... 网络的快速发展在给人们生活带来很多便利的同时,也存在着令人反感的敏感内容,如恐怖暴力视频等,这些内容严重影响着青少年的身心健康.因此,一种有效的敏感视频识别算法成为网络过滤技术中不可或缺的组成部分.近年来,多示例学习被引入到恐怖暴力类敏感视频识别中,并取得了令人瞩目的效果.由于该类视频中存在着很多冗余信息及部分非恐怖暴力帧的干扰,不可避免地影响了敏感视频的识别效果.因此提出了一种基于判别性特征投影的多示例学习算法,提出了一种基于自表示字典学习的示例选择框架,将示例作为字典,学习示例之间的最优表达关系,找到具有代表性的示例,并向代表示例进行投影构造了更具判别性的示例包特征.通过在恐怖暴力视频库以及VSD2014数据集上与现有多示例检测算法在准确率、召回率以及F1指标的对比,验证了该算法在恐怖暴力视频识别中的有效性. 展开更多

关键词 敏感视频 自表示字典学习 视频情感 网络过滤

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基于黎曼流型度量的人工鱼群算法视觉跟踪 被引量：1

5

作者 丁昕苗 郭文 徐常胜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第5期266-270,共5页

针对经典的基于协方差算子的跟踪方法不能适应目标的遮挡及其全局搜索造成的过多计算消耗问题,提出了一种在黎曼流型度量上的人工鱼群算法的视觉跟踪方法。该方法将融合了目标的位置、颜色、梯度等特征区域的协方差算子作为目标的表观模... 针对经典的基于协方差算子的跟踪方法不能适应目标的遮挡及其全局搜索造成的过多计算消耗问题,提出了一种在黎曼流型度量上的人工鱼群算法的视觉跟踪方法。该方法将融合了目标的位置、颜色、梯度等特征区域的协方差算子作为目标的表观模型,以提高它对姿态变化以及亮度变化的适应性。利用人工鱼群算法搜寻目标与候选目标之间最优的匹配,其并行运算机制提高了跟踪算法的效率,其全局搜索的能力则提高了算法对遮挡问题的鲁棒性。实验结果表明,该算法在复杂背景情况下具有目标跟踪的鲁棒性。 展开更多

关键词 视觉跟踪 协方差算子 人工鱼群算法 马氏距离 黎曼流型

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数据库链接池技术在基于Java的网络开发中的应用 被引量：2

6

作者 丁昕苗 张瑜 《山东理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第3期59-61,共3页

Web应用程序常常要面对并发问题.链接数或并发链接过多时,系统内部资源被大量消耗,不能及时释放,最终造成系统运行效率和页面访问速度大大降低.因此,要采取一种方式对数据库的链接访问进行优化,数据库链接池技术正是在对传统链接技术进... Web应用程序常常要面对并发问题.链接数或并发链接过多时,系统内部资源被大量消耗,不能及时释放,最终造成系统运行效率和页面访问速度大大降低.因此,要采取一种方式对数据库的链接访问进行优化,数据库链接池技术正是在对传统链接技术进行了详尽分析的基础上引入一种有效的优化方案.并介绍了此技术的特点、技术原理以及实施策略. 展开更多

关键词 WEB应用 数据库链接池 JAVA

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按需下载网站资源的方法研究及实现

7

作者 丁昕苗 魏广芬 魏书田 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第11期212-214,共3页

当前网站上的下载资源,多数由后台管理人员上传提供,资源内容相对固定,不能完全满足下载者的需要,针对这个问题提出了一种可以按需提供下载资源的方式,且下载资源自动生成,真正做到按需自动化,并以某公司网站的产品目录下载为例采用Jav... 当前网站上的下载资源,多数由后台管理人员上传提供,资源内容相对固定,不能完全满足下载者的需要,针对这个问题提出了一种可以按需提供下载资源的方式,且下载资源自动生成,真正做到按需自动化,并以某公司网站的产品目录下载为例采用Java语言实现。 展开更多

关键词 下载 自动化 JAVA

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截取过滤器模式在基于J2EE的Web开发中的应用 被引量：1

8

作者 丁昕苗 张瑜 《电脑知识与技术》 2006年第5期110-110,112,共2页

在基于J2EE的Web开发中，经常需要对用户请求进行预处理，传统的方法很难实现软件复用，因此需要一种新型、高效的技术来解决这个问题，本文结合截取过滤器模式的特点，提出了使用截取过滤嚣模式采解决用户请求预处理的问题，并用一个... 在基于J2EE的Web开发中，经常需要对用户请求进行预处理，传统的方法很难实现软件复用，因此需要一种新型、高效的技术来解决这个问题，本文结合截取过滤器模式的特点，提出了使用截取过滤嚣模式采解决用户请求预处理的问题，并用一个例子来说明如何在开发中运用截取过滤器模式提高软件的可读性、可维护性。 展开更多

关键词 设计模式 截取过滤器 XML J2EE

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WEB服务器端自动打包技术的Java实现

9

作者 丁昕苗 蒋剑平 《山东理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第5期52-56,共5页

针对WWW服务器端打包下载资料需后台人工上传的不便性,提出了一种新的解决方案——服务器端自动打包,以实际的应用系统为例,介绍了采用Java技术实现的自动打包程序.

关键词 WEB服务器 自动打包程序 JAVA 网站数据库 网页 信息下载 XML

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WEB服务器端自动打包技术的Java实现

10

作者 丁昕苗 蒋剑平 《国际技术贸易市场信息》 2003年第3期125-127,共3页

随着网络的发展，许多贸易公司都选择通过网络推销自己的商品，即建立自己的商业网站。在此，公司考虑到浏览网站的人群中有相当一部分并非产品贸易的决策者，而是辅助决策者或信息收集者，为了方便其为决策者提供产品资料，于是产生了... 随着网络的发展，许多贸易公司都选择通过网络推销自己的商品，即建立自己的商业网站。在此，公司考虑到浏览网站的人群中有相当一部分并非产品贸易的决策者，而是辅助决策者或信息收集者，为了方便其为决策者提供产品资料，于是产生了这样的需求：可让客户有选择的打包下载其在网站中浏览到的商业信息。 展开更多

关键词 决策者 贸易公司 商业信息 产品贸易 客户 推销 商品 浏览 网站 WEB服务器

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基于多种上下文结构与线性融合的特定敏感视频识别 被引量：2

11

作者 王方石 王辰龙 +2 位作者 李兵 丁昕苗 胡卫明 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期675-683,共9页

本文中特定敏感视频是指恐怖和暴力视频,现有的特定敏感视频识别算法或是忽略了视频的多种上下文结构信息;或是忽略了各种特征间潜在的依赖关系.因此,本文提出了一种基于多种上下文结构与线性融合的特定敏感视频识别方法,首先针对某种... 本文中特定敏感视频是指恐怖和暴力视频,现有的特定敏感视频识别算法或是忽略了视频的多种上下文结构信息;或是忽略了各种特征间潜在的依赖关系.因此,本文提出了一种基于多种上下文结构与线性融合的特定敏感视频识别方法,首先针对某种视频提取多种有效特征,并获取镜头间的上下文结构信息;然后,在每一个特征空间中利用上下文结构训练一个SVM分类器;最后,获取不同特征间的依赖关系,采用线性依赖模型融合多个分类器的结果,提高视频的识别率.在特定敏感视频库上的实验结果验证了该方法比现有的其它算法有更好的性能和稳定性. 展开更多

关键词 特定敏感视频 多种上下文结构 分类融合 线性依赖模型

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“数字图像处理”课程教学改革的尝试 被引量：17

12

作者 魏广芬 王永强 +1 位作者 丁昕苗 何爱香 《电气电子教学学报》 2009年第6期24-25,共2页

本文针对"数字图像处理"课程和学生特点,介绍了教学过程中实施的一些改革措施,包括采用现代化教学手段,"设问-思考-引导-尝试-总结"的教学模式和学生分组的学习方式,加强实验和课程设计教学环节以及完善评分机制等... 本文针对"数字图像处理"课程和学生特点,介绍了教学过程中实施的一些改革措施,包括采用现代化教学手段,"设问-思考-引导-尝试-总结"的教学模式和学生分组的学习方式,加强实验和课程设计教学环节以及完善评分机制等方面。并对教学过程中发现的相关问题进行探讨。 展开更多

关键词 数字图像处理 教学改革 教学方法

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现代教育技术在电子技术课程中的应用研究 被引量：3

13

作者 何爱香 丁昕苗 刘延武 《湖北经济学院学报（人文社会科学版）》 2010年第11期175-176,共2页

本文从现代教育技术发展与应用的角度,将电子技术课程与现代教育技术有机结合在一起,提出了电子技术课程教学改革的规划与实施办法,有些改革内容已在教学中实践,教学效果良好。

关键词 现代教育技术 电子技术课程 课程整合

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一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法 被引量：3

14

作者 陈彤彤 丁昕苗 +3 位作者 柳婵娟 邹海林 周树森 刘影 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期287-292,共6页

多示例多标签学习是一种新型的机器学习框架。在多示例多标签学习中,样本以包的形式存在,一个包由多个示例组成,并被标记多个标签。以往的多示例多标签学习研究中,通常认为包中的示例是独立同分布的,但这个假设在实际应用中是很难保证... 多示例多标签学习是一种新型的机器学习框架。在多示例多标签学习中,样本以包的形式存在,一个包由多个示例组成,并被标记多个标签。以往的多示例多标签学习研究中,通常认为包中的示例是独立同分布的,但这个假设在实际应用中是很难保证的。为了利用包中示例的相关性特征,提出了一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法。该算法首先通过建立相关性矩阵表示出包内示例的相关关系,每个多示例包由一个相关性矩阵表示;然后建立基于不同尺度的相关性矩阵的核函数;最后考虑到不同标签的预测对应不同的核函数,引入多核学习构造并训练针对不同标签预测的多核SVM分类器。图像和文本数据集上的实验结果表明,该算法大大提高了多标签分类的准确性。 展开更多

关键词 多示例学习 多示例多标签学习 示例非独立同分布 多核学习

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基于深度特征选择的多示例算法及在图像分类中的应用 被引量：3

15

作者 吕文恬 杨涵文 +2 位作者 李星烨 高玉发 丁昕苗 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期350-356,共7页

信息技术高速发展为人们生活带来便利的同时,海量的信息也给人们带来许多困扰,如图像检索变得越来越困难。因此智能化地进行图像分类识别具有重要的研究意义。基于多示例学习的图像分类方法得到了越来越多学者关注,。也提出了一些算法,... 信息技术高速发展为人们生活带来便利的同时,海量的信息也给人们带来许多困扰,如图像检索变得越来越困难。因此智能化地进行图像分类识别具有重要的研究意义。基于多示例学习的图像分类方法得到了越来越多学者关注,。也提出了一些算法,但仍存在特征表达有限,模型受无关示例影响较大的问题。文章提出一种基于深度特征选择的多示例算法,并验证了此算法的有效性。该方法首先利用深度预训练模型提取示例高层语义特征,再将包投影到示例获取图像的深度特征,然后通过特征选择剔除干扰示例的影响,最后利用训练好的SVM分类器对图片类别进行预测。不同数据集上的实验结果表明,该方法有效地实现了图像分类。 展开更多

关键词 图像分类 深度学习 特征表示 多示例学习

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基于情感特征融合的视频恐怖场景检测算法

16

作者 王亚迪 丁昕苗 +3 位作者 王玉玲 范丽杰 石成成 董美宝 《扬州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期65-68,共4页

为有效识别网络视频中的恐怖场景,避免未成年人在互联网上访问不良信息,提出了一种自上而下的融合方法,有效地融合了恐怖场景识别中的音频、视觉和情感特征.首先由视频场景的不同特征构成基于情感词汇的词包模型;然后选择部分特征作为... 为有效识别网络视频中的恐怖场景,避免未成年人在互联网上访问不良信息,提出了一种自上而下的融合方法,有效地融合了恐怖场景识别中的音频、视觉和情感特征.首先由视频场景的不同特征构成基于情感词汇的词包模型;然后选择部分特征作为显著性特征,为其余特征赋予权重;最后,依据自上而下的特征融合策略所生成的特征向量进行恐怖场景识别.试验结果表明,该方法能有效识别恐怖视频. 展开更多

关键词 恐怖场景检测 情感特征 词包模型

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协同结构稀疏重构的判别性视觉跟踪

17

作者 游思思 应龙 +2 位作者 郭文 丁昕苗 华臻 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第3期69-75,114,共8页

基于稀疏表示的表观似然模型在目标跟踪领域具有广泛的应用,但是这种单一产生式目标表观模型并未考虑完整的判别性结构信息,容易受复杂背景的干扰。为了缓解由该问题造成的目标跟踪漂移,提出了一种目标表观字典和背景字典协同结构稀疏... 基于稀疏表示的表观似然模型在目标跟踪领域具有广泛的应用,但是这种单一产生式目标表观模型并未考虑完整的判别性结构信息,容易受复杂背景的干扰。为了缓解由该问题造成的目标跟踪漂移,提出了一种目标表观字典和背景字典协同结构稀疏重构优化的视觉跟踪方法。通过构建一个有判别力的基于稀疏表示的表观似然模型,实现了对目标表观模型更为准确的描述。通过合理选择约束候选目标区域和候选背景区域的稀疏系数,在表观似然模型中引入判别式信息,以进一步揭示候选目标区域的潜在相关性和候选背景区域的结构关系,从而更加准确地学习候选目标区域的表观模型。大量有挑战性的视频序列上的实验结果验证了算法在复杂背景下跟踪的鲁棒性,与其他相关算法的对比实验也体现了该算法的优越性。 展开更多

关键词 稀疏协同重构 稀疏表达 图方法 判别性跟踪

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无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪

18

作者 郭文 梁卜文 丁昕苗 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期633-640,共8页

针对跟踪过程中因光照变化、快速运动及尺度变化等造成的角点定位精准度下降问题,受SiamCAR的跟踪框架启发提出一种无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪算法.首先,算法的主干网络采用ResNet-50并结合增强多层融合特征图进行特征提取,充分利... 针对跟踪过程中因光照变化、快速运动及尺度变化等造成的角点定位精准度下降问题,受SiamCAR的跟踪框架启发提出一种无锚双注意力孪生网络的视觉跟踪算法.首先,算法的主干网络采用ResNet-50并结合增强多层融合特征图进行特征提取,充分利用网络浅层特征的定位信息和深层次的语义信息,提高算法对目标特征的语义理解能力;然后,构建混合注意力模块缓解无锚跟踪器角点定位不准确问题,提高算法的跟踪准确性和定位精度;最后,在GOT10K、UAV123、LaSOT等数据集上进行广泛实验,并与当前的先进跟踪器进行比较,该算法可以较好地抵抗光照变化、快速运动及尺度变化等多种复杂因素带来的影响,同时,在多项评测指标上获得了良好的跟踪性能. 展开更多

关键词 无锚 注意力特征图 双注意力 孪生网络 视觉跟踪

原文传递

基于距离阈值聚类的关键帧提取方法 被引量：1

19

作者 马振磊 丁昕苗 +1 位作者 柳婵娟 李亚庆 《鲁东大学学报（自然科学版）》 2018年第2期128-135,共8页

传统聚类方法在关键帧提取过程中对初始中心敏感,须人工估计聚类阈值.对此,本文提出了一种基于距离阈值聚类的关键帧提取方法,实现了关键帧提取中聚类中心的有效确定和阈值选取.该算法首先提取视频帧的特征,基于特征向量密集采样定义距... 传统聚类方法在关键帧提取过程中对初始中心敏感,须人工估计聚类阈值.对此,本文提出了一种基于距离阈值聚类的关键帧提取方法,实现了关键帧提取中聚类中心的有效确定和阈值选取.该算法首先提取视频帧的特征,基于特征向量密集采样定义距离阈值,依据帧间相似度和阈值确定初始聚类中心位置和个数;然后使用K-means算法优化初始类心,对优化后位置相近的聚类簇进行合并得最终聚类结果;最后提取距离聚类中心最近的帧作为视频关键帧.实验表明,该方法适应性强,能根据不同视频类型有效地提取出合适数目的关键帧. 展开更多

关键词 聚类分析 距离阈值 关键帧 特征提取 K-MEANS

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