基于稀疏编码局部时空描述子的动作识别方法

针对已有动作识别算法训练速度慢且识别精度不高等问题,提出了基于稀疏编码局部时空描述子的动作识别方法。该方法首先对深度图像进行法线提取,同时应用基于运动能量的自适应时空金字塔对动作帧分块;然后局部聚集法线,得到显著性局部时空描述子;对局部时空描述子进行稀疏编码得到一组字典向量来重构样本数据;最后利用简化粒子群（sPSO）优化SVM分类器找到最适合样本数据的分类模型。实验在MSRAction3D和MSRGesture3D公开数据集上达到了93.80%和95.83%的识别率,且训练速度较传统方法有明显提升,证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于改进的深度神经网络的人体动作识别模型

针对现有人体动作识别方法需输入固定长度的视频段、未充分利用时空信息等问题,提出一种基于时空金字塔和注意力机制相结合的深度神经网络模型,将包含时空金字塔的3D-CNN和添加时空注意力机制的LSTM模型相结合,实现了对视频段的多尺度处理和对动作的复杂时空信息的充分利用。以RGB图像和光流场作为空域和时域的输入,以融合金字塔池化层的运动和外观特征后的融合特征作为融合域的输入,最后采用决策融合策略获得最终动作识别结果。在UCF101和HMDB51数据集上进行实验,分别取得了94.2%和70.5%的识别准确率。实验结果表明,改进的网络模型在基于视频的人体动作识别任务上获得了较高的识别准确率。     

双人交互行为的稀疏表征方法*

提出一种双人交互行为的稀疏表征方法,融合体现全局变化的轨迹特征和突出区域运动的时空特征。首先,采用词袋模型得到轨迹特征的稀疏表示。然后,对提取的时空特征采用三层时空金字塔分解得到多层特征,并对其进行稀疏编码,利用多尺度Maxpooling算法融合得到局部稀疏特征。最后,将2种稀疏特征加权串联得到双人交互行为的稀疏表征。采用基于隐动态条件随机场的识别算法对文中提取的稀疏表征进行验证,通过实验证明其有效性。     

压缩感知下溃疡性结肠炎辅助诊断

目的 长期感染溃疡性结肠炎（ulcerative colitis,UC）的患者罹患结肠癌的风险显著提升,因此早期进行结肠镜检测十分必要,但内窥镜图像数量巨大且伴有噪声干扰,需要找到精确的图像特征,为医师提供计算机辅助诊断。为解决UC图像与正常肠道图像的分类问题,提出了一种基于压缩感知和空间金字塔池化结合的图像特征提取方法。方法 使用块递归最小二乘（block recursive least squares,BRLS）进行初始字典训练。提出基于先验知识进行观测矩阵与稀疏字典的交替优化算法,并利用压缩感知框架获得图像的稀疏表示,该框架改善了原来基于稀疏编码的图像分类方法无法精确表示图像的问题,然后结合最大空间金字塔池化方法提取压缩感知空间金字塔池化（compressed sensing spatial pyramid pooling,CSSPP）图像特征,由于压缩感知的引入,获得的图像特征比稀疏编码更加丰富和精确。最后使用线性核支持向量机（support vector machine,SVM）进行图像分类。结果 对Kvasir数据集中的2 000幅真实肠道图像的分类结果表明,该特征的准确率比特征袋（bag of features,BoF）、稀疏编码空间金字塔匹配（sparse coding spatial pyramid matching,SCSPM）和局部约束线性编码（locality-constrained linear coding,LLC）分别提升了12.35%、3.99%和2.27%。结论 本文提出的溃疡性结肠炎辅助诊断模型,综合了压缩感知和空间金字塔池化的优点,获得了较对比方法更加精确的识别感染图像检测结果。     

基于稀疏编码的脑脊液图像快速识别模型

考虑到采用传统的图像分割算法很难准确地分割脑脊液(CSF)细胞图像,提出了一种基于稀疏编码的脑脊液图像快速识别模型。该模型首先利用稀疏编码提取图像中的局部特征以及特征描述子,然后将特征描述子转换成线性空间金字塔匹配(SPM)结构,最后将计算结果输入到线性支持向量机(SVM)中进行训练和预测。对脑脊液细胞图像做了异常识别和分类测试,其中异常识别准确率达到了89.4±0.9%,且对每张760×570的图像平均识别时间只需1.3s, 由此可以表明所提出的模型能够有效快速地区分脑脊液细胞是否异常。     

基于稀疏编码的手指心电信号身份识别算法

研究了心电(ECG)信号在身份识别中的应用,提出了基于过完备字典下稀疏编码的手指心电身份识别认证算法.在预处理阶段,对ECG信号进行预处理消噪,去除心电信号里的噪声、基线漂移和心率变异的干扰.在特征提取阶段,提取单周期心电信号构成特征向量并构建字典模型,用核奇异值分解(KSVD)训练成冗余字典,然后对每一部分特征向量进行稀疏编码,实现在该字典上的稀疏表示.在分类识别阶段,利用得到的稀疏系数矩阵构建特征模板向量作为特征参数.通过欧氏距离匹配输出个体身份信息,实现个体身份识别认证.通过两个手指心电信号数据库对该算法进行了性能测试,获得了较高的识别率.     

高显著性的时空金字塔精简描述符算法研究

当传统时空金字塔层数较多时,特征描述符的维数会非常高,使得此类描述符在训练和测试阶段计算效率非常低。此外,在时空金字塔的分层及每层立方体单元的划分中,至今仍然采用手动划分视频,使得视频划分策略没有强的理论依据。鉴于以上缺点,提出一种高显著性的时空金字塔精简描述符算法。形成的新描述符是所有时空金字塔层中每个立方体单元局部特征的权重和,而不是把所有立方体单元局部特征描述符串联起来形成一个巨大的特征描述符,每个立方体单元的权重可以通过偏最小二乘法自动获取,由此产生的视频全局描述符精简并且具有高的显著性。此外通过观测其精细立方体单元的权重,还可以展现出显著性时空金字塔每个立方体单元及每层金字塔的贡献,由此,可以根据权重自动划分视频。采用HMDB51和YouTube两个动作数据库进行实验验证,与时空金字塔描述符和超稀疏编码向量相比,此描述符精简并能在低维度下取得较好的识别效果。     

基于拉普拉斯非负稀疏编码的图像分类

针对复杂背景下的图像分类问题,结合非负稀疏编码和局部保持投影算法,提出一种拉普拉斯正则化非负稀疏编码算法。相比于已有的稀疏编码算法,该算法不仅能更好地模拟哺乳动物初级视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受野的行为,同时也可使相似的特征经过编码后仍然相似,从而保证特征度量的一致性。将该算法与空间金字塔匹配模型相结合应用于图像分类,在多个图像数据库上的实验结果表明,该算法具有较高的分类精度。     

稀疏字典编码的超分辨率重建

基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受匹配对象的质量限制,并且匹配特征一般只选择图像的几何结构信息,匹配准确性较低.提出了稀疏字典编码的超分辨率模型,将高、低分辨率图像特征块统一进行稀疏编码,建立高、低分辨率图像的稀疏关联,同步实现匹配搜索和优化估计,突破了上述方法的限制.应用形态分量分析法提取图像的特征数据,提高了特征匹配的准确性,并同步实现超分辨率重建和降噪功能.优化方法采用稀疏K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算速度.采用自然图像进行实验与其他基于学习的超分辨率算法相比,重建所得到的图像质量更优.     

基于稀疏编码多尺度空间潜在语义分析的图像分类

传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义分析获得特征的精确性.为了弥补这些不足,文中提出了一种基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析的图像分类方法.首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分,然后利用稀疏编码对每个局部块特征进行软量化以形成共生矩阵,之后结合概率潜在语义分析(PLSA)获得每个局部块的潜在语义信息,再利用权值串接每个特定局部块中的语义信息得到图像多尺度空间潜在语义信息,最后用支持向量机(SVM)分类器完成图像的场景分类.在常见图像库上的实验表明,本文提出的基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析方法平均分类精度比现有诸多方法均有明显提高,验证了其有效性和鲁棒性.实验还表明,空间金字塔匹配、稀疏编码共生矩阵以及PLSA降维这3个模块在该文方法中缺一不可,共同提升图像表征和分类性能.     

基于多分离部件稀疏编码的人脸图像分析

考虑到不同部件(眼睛,嘴等)对人脸分析的贡献差别,提出基于多部件稀疏编码的人脸图像分析方法.首先,选取对人脸(表情)分析影响较大的几个人脸部件,然后,利用多视角稀疏编码方法学习各部件的字典,并计算相应的稀疏编码,最后,将稀疏编码输入分类器(支持向量机和最小均方误差)进行判决.分别在数据库JAFFE和Yale上进行人脸(表情)识别及有遮挡的人脸(表情)识别实验.实验结果表明,基于多部件稀疏编码的人脸分析能较好地调节各部件的权重,优于各单一部件和简单的多部件融合方法的性能.     

基于子空间追踪的人脸识别

针对现有的基于稀疏表示的人脸识别方法没有更新优化选择的原子的问题,提出一种基于子空间追踪的人脸识别方法。在稀疏编码过程中的原子选择步骤中,引入回溯迭代优化思想和多原子选择方案,通过移除可信度较低的原子来更新优化候选支撑向量中选择的原子,使选择的原子与待识别人脸图像具有最相似的结构,从而在该原子上的稀疏编码系数具有较好的人脸重构能力。实验证明,与基于正交匹配追踪（OMP）算法和基于OMP-cholesky算法的人脸识别相比,该算法在ORL和Yale B人脸数据库上的算法复杂度较低且识别率均提高了约5%。     

复杂场景下的人体行为识别研究新进展

人体行为识别是计算机视觉的研究难点和热点,主流的研究框架包括行为特征提取、人体行为表示和识别算法3个方面,目前简单场景下的人体简单动作的识别已基本得到解决,而复杂场景下的行为识别仍面临很多困难。对近几年人体行为识别的发展做了比较详细的研究,从人体行为识别的研究范畴、特征提取以及行为模型等方面综述了目前复杂场景下人体行为识别的研究方法。与已有的相关综述文献不同的是,文中结合了近三年国内外人体行为识别领域中新的研究热点和成果,如姿态特征的提取和表示、基于稀疏编码和卷积神经网络的人体行为表示方法等。最后阐述了该领域目前存在的困难以及可能的发展趋向。     

基于集成深度学习的玻璃缺陷识别方法

针对玻璃缺陷形态复杂多变,难以准确识别其所属类型的特点,文章提出了一种集成深度学习模型对玻璃缺陷进行识别,该模型本质上是一种稀疏编码分类器与深度卷积神经网络的结合。该模型在自编码器的基础上引进了KL距离和L1范数作为稀疏项,构成新的稀疏自编码器。并在次通过稀疏自编码器学习输入样本特征,将训练好的权值作为卷积神经网络的卷积核从而提高了识别速度。在稀疏编码阶段用L<sub>1</sub>-L<sub>2</sub>范数代替L<sub>0</sub>范数,并在KSVD上添加了判别分类能力使其更好的进行分类运算,以此提高识别准确率。实验结果表明,该方法识别准确率达到了95%,满足了工程上的应用,并有很好的鲁棒性。     

基于稀疏编码的手背静脉识别算法

为提高静脉特征提取的有效性,提出了基于稀疏编码的手背静脉识别算法。首先,在图像采集过程中,依据实时的质量评价结果对采集系统参数进行自适应调整,获取高质量静脉图像;其次,针对主观选择的特征有效性主要依赖于经验的缺陷,提出了基于稀疏编码的特征学习机制,从而获得客观优质的静脉特征。实验结果表明,基于所提算法获得的静脉特征具有较好的类间区分性与类内紧凑性,令使用该算法的系统具有较高的识别率。     

基于高阶结构约束的稀疏人脸识别算法

为了挖掘人脸稀疏表示的高阶结构信息,从而获得更精确的人脸分类判别信息,提出一种新的基于高阶结构约束的稀疏表示的人脸识别算法。在提取人脸图像的Gabor特征后,选取适当的训练样本构建稀疏线性编码模型,利用样本特征间的高阶结构信息约束和最优化求解测试样本的稀疏系数,将稀疏系数作为最终特征对人脸进行识别,实验结果表明,与结构约束稀疏表示和非结构约束稀疏表示的方法比较,人脸的高阶结构稀疏表示能显著提高人脸的识别准确率。     

基于Gabor特征和支持向量引导字典学习的人脸识别

稀疏编码中的字典学习在稀疏表示的图像识别中扮演着重要的作用。由于Gabor特征对表情、光照和姿态等变化具有一定的鲁棒性,提出一种基于Gabor特征和支持向量引导字典学习（GSVGDL）的稀疏表示人脸识别算法。先提取图像的Gabor特征,然后用增广Gabor特征矩阵来构造初始字典。字典学习模型中综合了重构误差项、判别项和正则化项,判别项公式化定义为所有编码向量对平方距离的加权总和;通过字典学习同时得到字典原子与类别标签相对应的结构化字典和线性分类器。该字典学习方法能够自适应地为不同的编码向量对分配不同的权值,提高了字典的判别性能。实验结果表明该方法具有很好的识别精度和较高的识别效率。     

融合稀疏编码与深度学习的草图特征表示

针对小数据集下单纯使用深度学习方法的草图特征提取可分辨性低下的问题,提出一种融合稀疏编码和深度学习的草图特征表示方法.该算法首先对草图进行语义分割;然后迁移深度学习方法,分别提取草图特征和草图部件特征,之后将部件特征降维聚类,获取聚类中心;最后利用部件聚类中心向量初始化稀疏编码中的字典,交替迭代求取获得最终的草图特征.不同于以往的草图特征表示方法,将迁移深度学习获得的草图部件特征引入到稀疏编码中,作为字典的初始基向量,将语义信息融入到稀疏编码,在提升草图特征表示性能的同时,使得稀疏表示具有更好的可解释性.实验结果显示,所提方法下的草图识别率高于采用传统非深度学习和深度学习方法提取的草图特征的草图识别率.     

基于改进稀疏栈式编码的车型识别

为了提高稀疏栈式编码对车型识别确率,提出了一种基于改进稀疏栈式编码的车型识别方法。使用逐层无监督方法来训练网络结构,并从大量的无标记的数据集中学习得到特征字典,在稀疏栈式编码的基础上引入卷积和池化模块,把学习得到的特征字典作为卷积核,通过对含有车辆的图像进行卷积和池化操作获得图像的特征图;最后通过使用softmax分类器在少量标签数据集上进行有监督的微调。在BIT-Vehicle数据集上的实验结果表明,改进后的算法优于传统稀疏栈式编码算法,在标注较少的数据集中,识别的准确率优于神经网络算法。