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一种单阶段无监督可见光-红外跨模态行人重识别方法
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作者 娄刃 和任强 +4 位作者 赵三元 郝昕 周跃琪 汪心渊 李方芳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期528-534,共7页
无监督“可见光-红外”跨模态行人重识别任务能够缓解智能监控场景中需要大量人工标注的问题。常见多阶段模型用于处理不同模态数据。文中提出了一种有效的单阶段无监督跨模态行人重识别的方法,设计了基于置信因子的聚类算法和图嵌入的... 无监督“可见光-红外”跨模态行人重识别任务能够缓解智能监控场景中需要大量人工标注的问题。常见多阶段模型用于处理不同模态数据。文中提出了一种有效的单阶段无监督跨模态行人重识别的方法,设计了基于置信因子的聚类算法和图嵌入的跨模态特征处理方法,分别用于解决无标签问题和跨模态问题。实验结果表明,相较于现有算法,所提方法在r=1时精度至少取得了7%的提高。 展开更多
关键词 跨模态学习 无监督行人重识别 可见光-红外行人重识别 无监督学习 跨模态特征处理
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基于跨模态近邻损失的可视-红外行人重识别
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作者 赵三元 阿琪 高宇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期433-441,共9页
可视-红外跨模态行人重识别任务的目标是给定一个模态的特定人员图像,在其他不同模态摄像机所拍摄的图像集中进行检索,找出相同人员对应的图像。由于成像方式不同,不同模态的图像之间存在明显的模态差异。为此,从度量学习的角度出发,对... 可视-红外跨模态行人重识别任务的目标是给定一个模态的特定人员图像,在其他不同模态摄像机所拍摄的图像集中进行检索,找出相同人员对应的图像。由于成像方式不同,不同模态的图像之间存在明显的模态差异。为此,从度量学习的角度出发,对损失函数进行改进以获取具有更加辨别性的信息。对图像特征内聚性进行理论分析,并在此基础上提出一种基于内聚性分析和跨模态近邻损失函数的重识别方法,以加强不同模态样本的内聚性。将跨模态困难样本的相似性度量问题转化为跨模态最近邻样本对和同模态样本对的相似性度量,使得网络对模态内聚性的优化更加高效和稳定。对所提方法在全局特征表示的基线网络和部分特征表示的基线网络上进行实验验证结果表明:所提方法对可视-红外行人重识别的预测结果相较于基线方法,平均准确度最高可提升8.44%,证明了方法在不同网络架构中的通用性;同时,以较小的模型复杂度和较低的计算量为代价,实现了可靠的跨模态行人重识别结果。 展开更多
关键词 可视-红外行人重识别 度量学习 深度学习 跨模态学习 计算机视觉
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基于双注意力机制的可见光-红外行人重识别
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作者 魏克铭 韩星宇 +1 位作者 王辉 范自柱 《华东交通大学学报》 2024年第2期87-94,共8页
【目的】由于可见光图像和红外图像之间的巨大模态差异,导致可见光-红外行人重识别是一项非常具有挑战性的图像检索问题。【方法】为了进一步减小两种模态之间的差异,重点关注行人信息,提出一种基于双注意力机制的网络结构用于可见光-... 【目的】由于可见光图像和红外图像之间的巨大模态差异,导致可见光-红外行人重识别是一项非常具有挑战性的图像检索问题。【方法】为了进一步减小两种模态之间的差异,重点关注行人信息,提出一种基于双注意力机制的网络结构用于可见光-红外行人重识别。一方面通过双注意力机制挖掘不同尺度的行人空间信息和增强局部特征的通道交互能力,另一方面利用全局分支和局部分支,学习多粒度的特征信息,使不同粒度信息可以相互补充,形成一个更具辨别性的特征。【结果】在两个公共数据集上的实验结果表明,该方法相较于基线有明显的提升,在RegDB数据集和SYSU-MM01数据集上均表现出理想的性能。【结论】该方法可为以后解决可见光-红外行人重识别的模态差异问题提供有效的参考。 展开更多
关键词 可见光-红外行人重识别 注意力机制 缓解模态差异
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基于特征融合的可视-红外行人重识别算法
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作者 申汶山 王洁 黄琴 《山西师范大学学报(自然科学版)》 2024年第1期45-53,共9页
由于智能监控设备的快速发展和部署,产生的海量监控数据难以通过传统人力处理.加之近年来RGB-IR双模相机的广泛应用,红外监控视频数据得以利用来辅助相关视觉任务.为了更准确地在可视-红外两种模态监控视频中检索相同行人,提出了基于特... 由于智能监控设备的快速发展和部署,产生的海量监控数据难以通过传统人力处理.加之近年来RGB-IR双模相机的广泛应用,红外监控视频数据得以利用来辅助相关视觉任务.为了更准确地在可视-红外两种模态监控视频中检索相同行人,提出了基于特征融合的可视-红外行人重识别算法.该算法首先设计了基于Transformer方法的特征提取器,从两种模态数据中生成具有判别力的特征.然后考虑对两种模态互补信息的使用,提出双向多模态注意力方法对齐不同模态的特征,并同时融合互补的语义信息,最终通过分类器进行分类识别.在公开数据集进行实验表明,所提算法相对于目前大多数已有算法具有更好的泛化能力和鲁棒性,在SYSU-MM01数据集上的预测精度达到99.86%,在LLCM数据集上的预测准确率达到94.13%. 展开更多
关键词 可视-红外行人重识别 深度学习 跨模态学习 计算机视觉
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说话人重识别中的基频和共振峰联合还原方法
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作者 魏春雨 孙蒙 贾冲 《计算机技术与发展》 2023年第6期47-53,60,共8页
说话人匿名技术的出现,对基于声纹的生物特征识别造成了巨大的安全威胁。对于利用各种变声工具实施的说话人匿名,匿名语音中的说话人个性特征相比原始语音发生了显著改变,会严重影响说话人识别的效果。针对现有说话人重识别方法存在的... 说话人匿名技术的出现,对基于声纹的生物特征识别造成了巨大的安全威胁。对于利用各种变声工具实施的说话人匿名,匿名语音中的说话人个性特征相比原始语音发生了显著改变,会严重影响说话人识别的效果。针对现有说话人重识别方法存在的语音还原手段单一、在变声工具类型未知情况下的匿名语音还原效果尚不明确等问题,提出了一种基于基频和共振峰联合还原的说话人变声匿名重识别方法。该方法在基频逆变换变声还原的基础上,引入McAdams系数调整语音的共振峰,同时使用基于x-vector的说话人识别模型进行声纹相似度评分,提高了黑盒变声匿名条件下还原语音与真实语音的声学特征相似度,增强了说话人识别系统对不同类型变声匿名语音的重识别能力。实验结果表明,提出的方法对四种音频编辑软件和三种真实变声器材匿名语音的重识别效果均优于现有基线重识别方法。 展开更多
关键词 说话人匿名 说话人重识别 McAdams系数 共振峰 还原
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距离度量学习的摄像网络中行人重识别 被引量:1
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作者 章东平 徐丽园 《中国计量大学学报》 2016年第4期424-428,434,共6页
针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应... 针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率. 展开更多
关键词 人重识别 距离度量学习 摄像网络 核函数 正则项
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基于全局多粒度池化的可见光红外行人重识别 被引量:4
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作者 周航 黄春光 程海 《电子测量技术》 北大核心 2022年第1期122-128,共7页
可见光红外行人重新识别是一种跨模态检索的问题。由于可见光和红外图像模态差异较大,能够精确的匹配行人仍然具有很大的挑战。最近的研究表明,利用池化描述身体部位的局部特征以及人图像本身的全局特征,即使在身体部位缺失的情况下,也... 可见光红外行人重新识别是一种跨模态检索的问题。由于可见光和红外图像模态差异较大,能够精确的匹配行人仍然具有很大的挑战。最近的研究表明,利用池化描述身体部位的局部特征以及人图像本身的全局特征,即使在身体部位缺失的情况下,也能给出鲁棒的特征表示,但是简单的全局平均池化很难获取行人的细节特征。针对这个问题,提出一种新的全局多粒度池化的方法,利用全局平均池化和全局最大池化结合的方法,提取行人更多的背景和纹理信息。此外,传统的三元组损失在跨模态行人重识别上效果并不好。设计了一种新的跨模态三元损失,以优化类内和类间距离,并监督网络学习有区别的特征表示。通过实验证明了所提方法的有效性,并在RegDB和SYSU-MM01数据集上分别取得了88.01%Rank-1,79.26%mAP,和60.24%Rank-1,57.50%mAP的结果。 展开更多
关键词 全局多粒度池化 可见光红外行人重识别 困难跨模态三元损失
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融合Gabor特征与卷积特征的小样本行人重识别 被引量:3
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作者 傅桂霞 邹国锋 +2 位作者 毛帅 潘金凤 尹丽菊 《山东大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期22-29,共8页
针对视频监控环境下采集的可用行人图像数量有限,以及非可靠数据标注导致监督学习算法性能下降等问题,提出一种融合Gabor特征和卷积特征的无监督小样本行人重识别方法。采用Gabor变换提取多尺度、多方向行人纹理和边缘信息,实现小样本... 针对视频监控环境下采集的可用行人图像数量有限,以及非可靠数据标注导致监督学习算法性能下降等问题,提出一种融合Gabor特征和卷积特征的无监督小样本行人重识别方法。采用Gabor变换提取多尺度、多方向行人纹理和边缘信息,实现小样本行人图像特征级数据增强,进一步通过特征编码消除冗余信息,提升相似度比对效率。采用卷积自编码网络提取行人非线性深度卷积特征,避免监督学习算法对数据标注的依赖性。融合两种异构特征用于行人相似度比对,实现小样本下行人特征数据的拓展,同时实现行人特征判别能力增强。在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集的试验中rank-1准确度分别达到74%和67.1%,证明所提网络架构能有效提升小样本行人重识别的性能。 展开更多
关键词 GABOR变换 特征编码 卷积自编码网络 无监督学习 小样本行人重识别
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Hazard identification for equipment-related fatal incidents in the U.S.underground coal mining 被引量:1
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作者 VladislavKecojevic ZainalabidinMdNor 《Journal of Coal Science & Engineering(China)》 2009年第1期1-6,共6页
Based on the number of fatalities per year, a persistent area of concern in mine safety continues to be equipment related. Data from the period 1995 through 2007 were studied in order to identify major hazards for und... Based on the number of fatalities per year, a persistent area of concern in mine safety continues to be equipment related. Data from the period 1995 through 2007 were studied in order to identify major hazards for underground mining equipment-related fatal incidents and to perform an analysis of those that occurred over the last 13 years. Reports on equipment-related fatal incidents were obtained from the Mine Safety and Health Administration (MSHA). The results show that underground mining equipment including continuous miner, shuttle car, roof bolter, load-haul-dump (LHD), Iongwall and hoisting contributed to a total of 69 mining-related fatalities. The study reveals that the major hazard for continuous mining equipment-related fatal incidents is "Failure of victim to respect equipment working area", while the highest number of fatalities for shuttle car is attributed to the hazard "Failure of mechanical components." The study further reveals that the highest number of fatalities for roof bolter, LHD, and Iongwall are attributed to the hazards "Working under unsupported roof", "Failure of management to provide safe working conditions", and "Failure of mechanical components", respectively. It is determined that one fatality for the hoisting system is attributed to the hazard "Failure of mechanical components" and one to the hazard "Failure to follow safe maintenance procedure". Finally, approaches to prevention were also discussed in this paper. 展开更多
关键词 coal mining safety EQUIPMENT fatal incidents HAZARD
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Patch-guided facial image inpainting by shape propagation
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作者 Yue-ting ZHUANG Yu-shun WANG +1 位作者 Timothy K. SHIH Nick C. TANG 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第2期232-238,共7页
Images with human faces comprise an essential part in the imaging realm. Occlusion or damage in facial portions will bring a remarkable discomfort and information loss. We propose an algorithm that can repair occluded... Images with human faces comprise an essential part in the imaging realm. Occlusion or damage in facial portions will bring a remarkable discomfort and information loss. We propose an algorithm that can repair occluded or damaged facial images automatically, named ‘facial image inpainting'. Inpainting is a set of image processing methods to recover missing image portions. We extend the image inpainting methods by introducing facial domain knowledge. With the support of a face database, our approach propagates structural information, i.e., feature points and edge maps, from similar faces to the missing facial regions. Using the interred structural information as guidance, an exemplar-based image inpainting algorithm is employed to copy patches in the same face from the source portion to the missing portion. This newly proposed concept of facial image inpainting outperforms the traditional inpainting methods by propagating the facial shapes from a face database, and avoids the problem of variations in imaging conditions from different images by inferring colors and textures from the same face image. Our system produces seamless faces that are hardly seen drawbacks. 展开更多
关键词 Image inpainting Face reconstruction Feature point extraction
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