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基于流形特征相似度的感知图像质量评价 被引量：5
1
作者 王朝云 蒋刚毅 +1 位作者 郁梅 陈芬 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1113-1124,共12页
图像质量评价(Image quality assessment,IQA)的目标是利用设计的计算模型得到与主观评价一致的结果,而人类视觉感知特性是感知图像质量评价的关键.大量研究发现,认知流形和拓扑连续性是人类感知的基础即人类感知局限在低维流形之上.基... 图像质量评价(Image quality assessment,IQA)的目标是利用设计的计算模型得到与主观评价一致的结果,而人类视觉感知特性是感知图像质量评价的关键.大量研究发现,认知流形和拓扑连续性是人类感知的基础即人类感知局限在低维流形之上.基于图像低维流形特征分析,本文提出了基于流形特征相似度(Manifold feature similarity,MFS)的全参考图像质量评价方法.首先,利用正交局部保持投影算法来模拟大脑的视觉处理过程获取最佳映射矩阵进而得到图像的低维流形特征,通过流形特征的相似度来表征两幅图像的结构差异,从而反映感知质量上的差异.其次,考虑亮度失真对人眼视觉感知的影响,通过图像块均值计算亮度相似度并用于评价图像的亮度失真;最后,结合两个相似度得到图像的客观质量评价值.在四个公开图像测试库上的实验结果表明,所提出方法与现有代表性的图像质量方法相比总体上具有更好的评价结果. 展开更多
关键词 图像质量评价 流形特征相似度 正交局部保持投影 视觉感知
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基于密度调整和流形距离的近邻传播算法 被引量：4
2
作者 夏春梦 倪志伟 +1 位作者 倪丽萍 张霖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期187-192,215,共7页
针对近邻传播聚类算法在构造相似度矩阵时因对多重尺度和任意形状数据敏感而聚类效果不理想的缺陷,提出一种基于密度调整和流形距离的近邻传播算法。该算法将"领域密度"和"流形理论"的思想引入近邻传播算法,利用基... 针对近邻传播聚类算法在构造相似度矩阵时因对多重尺度和任意形状数据敏感而聚类效果不理想的缺陷,提出一种基于密度调整和流形距离的近邻传播算法。该算法将"领域密度"和"流形理论"的思想引入近邻传播算法,利用基于密度调整和流形的距离更好地刻画了样本空间的真实分布状况,解决了相似度矩阵不能充分表示数据之间内在关系的问题,在一定程度上提高了近邻传播聚类算法的聚类效果。通过在人工数据集和标准数据集上进行实验对比,验证了算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 近邻传播聚类 密度调整 流形相似度 多重尺度数据集 任意形状数据集
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双粒度光流流形学习的刮刷总成摆杆摆幅检测
3
作者 郑思凡 王卫星 +2 位作者 何占华 梁子裕 陈平平 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期123-132,共10页
在基于机器视觉检测的客运车辆日趟故障安全例检自动化设计中,针对子空间聚类算法对汽车刮刷总成摆杆摆幅检测中因玻璃复杂背景导致光流轨迹过于稀疏的缺陷,提出了一种双粒度光流流形学习的汽车刮水器总成主副摆杆运动分割算法。首先将... 在基于机器视觉检测的客运车辆日趟故障安全例检自动化设计中,针对子空间聚类算法对汽车刮刷总成摆杆摆幅检测中因玻璃复杂背景导致光流轨迹过于稀疏的缺陷,提出了一种双粒度光流流形学习的汽车刮水器总成主副摆杆运动分割算法。首先将摆杆满幅等长LDOF变分光流轨迹作为粗粒度光流进行稀疏子空间聚类,获得可靠的种子样本;然后通过构建稠密细粒度光流与粗粒度光流的轨迹时空相似度流形拓扑图,并在图上利用调和函数将种子轨迹样本邻接节点标签凸松弛为高斯随机场进行半监督标签扩散,从而获得稠密的雨刮运动区域,以便进一步做RANSAC直线拟合和摆角计算;最后,将该算法模块经过ocx插件封装后以回调函数体的形式嵌入客运站的车辆跟踪模块进行同步,并在客运站现场采集了6种不同照度下4种车型共153车次的进站安检视频,用于分析比较同步后的两种粒度流形学习算法对摆杆的运动分割后直线拟合误差与摆角误差。实验结果表明:本算法对运动摆杆的拟合与其摆角计算的精确率均可以达到85%以上,具有进一步推广应用前景。 展开更多
关键词 机器视觉检测 子空间聚类算法 双粒度光流流形学习 变分光流 时空相似度流形拓扑图 高斯随机场 调和函数
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基于近邻传播学习的半监督流量分类方法 被引量：14
4
作者 张震 汪斌强 +1 位作者 李向涛 黄万伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1100-1109,共10页
准确的流量分类是进行网络管理、安全检测以及应用趋势分析的基础.针对完全监督和无监督分类的缺陷,提出了一种基于近邻传播学习的半监督流量分类方法.通过引入"近邻传播聚类"机制构建分类模型,使得分类器实现过程简单、运行... 准确的流量分类是进行网络管理、安全检测以及应用趋势分析的基础.针对完全监督和无监督分类的缺陷,提出了一种基于近邻传播学习的半监督流量分类方法.通过引入"近邻传播聚类"机制构建分类模型,使得分类器实现过程简单、运行高效.应用"半监督学习"的思想,抽象出少量已标记样本流约束和流形空间先验信息,定义了"流形相似度"的距离测度,既降低了标记流量样本的复杂度,又提高了流量分类器的性能.理论分析和实验结果表明:算法具有较高的分类准确性和较好的凝聚性. 展开更多
关键词 流量分类 半监督学习 近邻传播聚类 流形相似度
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