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基于粒子熵值的异常行为检测被引量：1: 2015年; 在异常行为检测当中,人群的分布信息十分重要。针对该情况,提出了一种基于粒子熵值的异常行为检测方法。该方法采用混合高斯模型动态建模提取出视频图像的背景,在提取到的背景图像上使用KLT(Kanade-LucasTomasi)算法追踪前景获得人群的速度和位置。基于人群粒子的网格分布获取相对应的直方图,并通过计算直方图的粒子熵值描述人群行为;最后,结合粒子分布的熵值与人群粒子的速度,提高异常行为判断的准确性。基于不同场景下的视频序列所进行的实验测试结果验证了所提方法的有效性。; 周洁郭立君张荣; 关键词：异常行为检测

融合显著信息的层次特征学习图像分类被引量：15: 2014年; 高效的图像特征表示是计算机视觉的基础.基于图像的视觉显著性机制及深度学习模型的思想,提出一种融合图像显著性的层次稀疏特征表示用于图像分类.这种层次特征学习每一层都由3个部分组成:稀疏编码、显著性最大值汇聚(saliency max pooling)和对比度归一化.通过在图像层次稀疏表示中引入图像显著信息,加强了图像特征的语义信息,得到图像显著特征表示.相比于手工指定特征,该模型采用无监督数据驱动的方式直接从图像中学习到有效的图像特征描述.最后采用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行监督学习,实现对图像进行分类.在2个常用的标准图像数据集(Caltech 101和Caltech 256)上进行的实验结果表明,结合图像显著性信息的层次特征表示,相比于基于局部特征的单层稀疏表示在分类性能上有了显著提升.; 祝军赵杰煜董振宇; 关键词：图像分类

一种侧视图的三维人脸重建方法: 2016年; 三维形变模型(3D Morphable Model,3DMM)和从运动中恢复结构(Structure From Motion,SFM)方法被广泛用于三维人脸重建.基于单视图进行三维人脸重建需要正视图和先验模型,会受到计算复杂度高、容易陷入局部极小值和易受姿态变化的影响.本文提出一种针对侧视图的三维人脸重建方法,首先对侧视图使用改进的三维形变模型,得到初始的三维人脸正视图及特征点;然后根据人脸对称性,得到侧视图对称的视图及对应的面部特征点;最后用SFM方法将正视图、原始视图和对称视图重建,得到稀疏三维模型.并用不同姿态的面部图片对该方法进行了评估,结果表明该方法比已有的方法对姿态变化更具鲁棒性.; 蒋玉赵杰煜陈能仑; 关键词：三维人脸重建

基于贝叶斯和谐度的层次聚类被引量：5: 2013年; 层次聚类是一种重要的数据分析技术.传统的层次聚类方法大都采用欧式距离度量类之间相似度,不能有效处理类之间重合和类密度变化大的情况.文中提出一种基于贝叶斯和谐度的层次聚类方法,采用和谐度增幅代替传统层次聚类方法采用的欧式距离.贝叶斯和谐度取自于贝叶斯阴阳和谐学习理论,能衡量整个数据的分布情况和指导选择合适的类别数.文中方法根据和谐度的变化来度量类之间的相似度,能克服传统层次聚类的缺点;同时更易选择阈值终止层次聚类的合并,从而产生合适的类别数.最后通过两个实验验证文中方法的有效性.; 文顺赵杰煜朱绍军; 关键词：层次聚类

深度图像的分层图割算法研究: 2014年; 以深度图像为分割对象,在迭代图割算法的基础上,通过引入分层机制加快图割执行速度,并通过引入平衡因子来平衡颜色纹理和深度之间的重要程度,从而有效地对深度图像进行分割。利用平衡因子可以在深度信息能够明显区分前背景的情况下,重点利用深度信息来分割图像,反之则重点利用颜色和纹理信息。而在迭代图割算法中,分层机制的引入能够在不降低分割精度的情况下有效地减少图割算法的执行时间。; 俞江明赵杰煜汪国锋; 关键词：混合高斯

基于集群性特征的异常行为检测被引量：2: 2015年; 在异常行为检测中,群体行为难以描述。针对该情况,提出了一种基于个体与群体中其他个体的行为相似性(集群性特征)的异常行为检测方法。该方法首先采用混合高斯模型提取出视频的背景;然后,使用KLT(Kanade–Lucas–Tomasi)算法追踪运动人群;接着,从群体的运动方向和速度两个角度提取出集群性特征;最后,利用集群性特征直方图描述行为,计算直方图的熵值来判断行为的异常。基于不同场景下的视频序列所进行的测试结果验证了所提方法的有效性。; 周洁郭立君张荣; 关键词：异常行为检测直方图

融合直接度量和间接度量的行人再识别被引量：5: 2018年; 当前行人再识别的度量算法在计算相似性时主要依据两幅图像自身的判别信息(直接度量),较少依据与两幅图像相关的其它图像的判别信息(间接度量).针对此种情况,文中提出加权融合直接度量和间接度量的度量方法.首先提取图像的局部最大概率特征和突出性颜色名称特征,融合两者作为图像的最终特征.然后分别计算两幅图像的直接相似性和间接相似性,利用序列排序方法对数据库样本进行训练,得到权值参数,从而得到两幅图像的最终相似性.在Market-1501数据库和CUHK03数据库上的实验表明,融合后的度量识别能力明显高于单个度量的识别能力.; 蒋桧慧张荣李小宝郭立君

融合全局和局部相关熵的图像分割被引量：9: 2015年; 目的针对LCK(local correntropy-based K-means)模型对初始轮廓敏感的问题,提出了新的基于全局和局部相关熵的GLCK(global and local correntropy-based K-means)动态组合模型。方法首先将相关熵准则引入到CV(Chan-Vese)模型中,得到新的基于全局相关熵的GCK(global correntropy-based K-means)模型。然后,结合LCK模型,提出GLCK组合模型,并给出一种动态组合算法来优化GLCK模型。该模型分两步来完成分割:第1步,用GCK模型分割出目标的大致轮廓;第2步,将上一步得到的轮廓作为LCK模型的初始轮廓,对图像进行精确分割。结果主观上,对自然图像和人工合成图像进行分割,并同LCK模型、LBF模型以及CV模型进行对比,结果表明本文所提模型的鲁棒性比上述模型都要好;客观上,对BSD库中的两幅自然图像进行分割,并采用Jaccard相似性比率进行定量分析,准确率分别为91.37%和89.12%。结论本文算法主要适用于分割含有未知噪声及灰度分布不均匀的医学图像及结构简单的自然图像,并且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。; 黄扬郭立君张荣; 关键词：变分法水平集

结合CRF与ShapeBM形状先验的图像标记被引量：1: 2017年; 条件随机场(CRF)是一种强大的图像标记模型,适合描述图像相邻区域间(例如超像素)的相互作用。然而,CRF没有考虑标记对象的全局约束。对象的整体形状可以作为对象标记的一种全局约束,利用形状玻尔兹曼机(Shape BM)在建模对象的整体形状方面的优势,提出了一种CRF与Shape BM相结合的标记模型。标记模型建立在超像素的基础上,并通过pooling技术在CRF的超像素层与Shape BM的输入层间建立对应关系,增强了CRF与Shape BM结合的有效性,提高了标记准确率。在Penn-Fudan Pedestrians数据集和CaltechUCSD Birds 200数据集上的实验结果表明,联合模型明显地改善了标记结果。; 王浩郭立君王亚东张荣; 关键词：条件随机场图像标记

一种基于非参数贝叶斯模型的聚类算法被引量：2: 2013年; 鉴于聚类分析是机器学习和数据挖掘领域的一项重要技术,并且与监督学习不同的是聚类分析中没有类别或标签的指导信息,所以如何选择合适的聚类个数(即模型选择)一直是聚类分析中的难点.由此提出了一种基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法,并用collapsed Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计.新算法基于非参数贝叶斯模型的框架,能够在不断的采样过程中优化模型参数并形成合适的聚类个数.在人工合成数据集和真实数据集上的聚类实验结果表明:基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法不但能够自动确定聚类个数,而且具有较强灵活性和鲁棒性.; 张媛媛; 关键词：聚类分析 GIBBS采样

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国家自然科学基金(61175026)

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