多路径卷积神经网络的轮廓感知

目的 引入视觉信息流的整体和局部处理机制,提出了一种多路径卷积神经网络的轮廓感知新方法。方法 利用高斯金字塔尺度分解获得低分辨率子图,用来表征视觉信息中的整体轮廓;通过2维高斯导函数模拟经典感受野的方向选择性,获得描述细节特征的边界响应子图;构建多路径卷积神经网络,利用具有稀疏编码特性的子网络（Sparse-Net）实现对整体轮廓的快速检测;利用具有冗余度增强编码特性的子网络（Redundancy-Net）实现对局部细节特征提取;对上述多路径卷积神经网络响应进行融合编码,以实现轮廓响应的整体感知和局部检测融合,获取轮廓的精细化感知结果。结果 以美国伯克利大学计算机视觉组提供的数据集BSDS500图库为实验对象,在GTX1080Ti环境下本文Sparse-Net对整体轮廓的检测速度达到42幅/s,为HFL方法1.2幅/s的35倍;而Sparse-Net和Redundancy-Net融合后的检测指标数据集尺度上最优（ODS）、图片尺度上最优（OIS）、平均精度（AP）分别为0.806、0.824、0.846,优于HED （holistically-nested edge detection）方法和RCF （richer convolution features for edge detection）方法,结果表明本文方法能有效突出主体轮廓并抑制纹理背景。结论 多路径卷积神经网络的轮廓感知应用,将有助于进一步理解视觉感知机制,并对减弱卷积神经网络的黑盒特性有着重要的意义。     

复杂性算法在图像景深扩展中的应用研究

由于光学系统受景深小的物理性能限制,对纵向变化范围较大的物体,所拍图片为局部清晰。利用Kolmogorov复杂性测度来度量不同聚焦层面形成的序列图像中对象的局部清晰程度,将序列图像聚焦清晰的部分提取并合并出一幅全清晰图像,实现景深扩展,得到清晰的全景深图像。实验证明,将复杂性测度应用于景深扩展,具有广泛的应用前景。     

基于Hilbert-Huang变换的目标注视脑电模式分类研究

研究目标注视任务,即类“思维拨号”任务下的脑电信号模式自动分类技术。基于时频分析原理,对循环扫视6×6字符矩阵所得的脑电信号进行Hilbert-Huang变换,用EMD（Empirical Mode Decomposition）方法把信号分解成数个本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）;对每个IMF进行Hilbert变换,得到时频平面上的能量分布,即Hilbert谱;将各频率分量累加谱按时间变化特性作为关注与非关注某字符的特征量;最后通过K-近邻法对所视字符进行自动识别。对第3届国际脑机接口竞赛的数据进行分析测试,识别准确率达到84.21%。经Hilbert-Huang变换的时频分析方法,可以得到目标注视任务下的脑电信号有效特征,从而有助于脑机接口系统的实际应用。     

引入视通路视觉响应与融合模型的轮廓检测

目的 为了提高轮廓检测的综合性能,特别是增强弱轮廓边缘的提取能力,在结合视觉机制的基础上提出了本文方法。方法 模拟视觉信息在视通路中的传递和处理过程,首先根据神经节细胞的中心周边拮抗机制,实现初级轮廓信息的快速提取;接着利用高斯函数与高斯差函数之间的差异性来模拟外膝体非经典感受野的调制作用,实现纹理背景的抑制;然后构建了一种V1区多朝向简单细胞感受野模型,提出了一种基于负值效应的DOG（difference of Gaussians）响应改进评价模式;最后考虑V1区复杂细胞在表征视觉高级特征的能力,给出了一种基于并行处理的视通路视觉响应融合模型,实现目标轮廓的检测与增强。结果 为了验证本文方法对自然场景图像的轮廓检测具备有效性,本文选取RuG轮廓检测数据库中的40幅自然场景图进行轮廓检测实验,并与二维高斯导函数模型（DG）、组合感受野模型（CORF）和空间稀疏约束纹理抑制模型（SSC）等3种典型的自然图像轮廓检测方法进行了分析比较。结果表明,本文方法检测提取到的主体轮廓更加完整,具有较高的图像纯净度,整体上反映了本文所提轮廓检测方法所具备的生物智能性。本文方法的平均P指标为0.45,相较于对比方法具有更好的轮廓检测性能。结论 本文方法具有较好的自然轮廓检测提取能力,尤其对于图像包含部分弱轮廓边缘的检测。本文构建的新模型将有助于对视通路中各层级功能和内在机制的理解,也将为基于视觉机制的图像分析和理解提供一种新的思路。     

基于小波包分解的含噪语音时频特性分析 及端点检测

针对Hilbert—Huang变换方法在语音处理过程中存在模态混叠问题,本文提出了基于小波包分解的语音时频分析方法。首先对含噪语音进行小波包分解,对各分量分别进行经验模态分解,并运用相关系数阈值准则对固有模态函数进行筛选;然后建立语音信号的Hilbert谱和瞬时能量谱;最后将基于小波包分解的Hilbert—Huang变换瞬时能量谱方法应用于含噪语音的端点检测。实验结果表明：与传统广义维数以及谱熵算法相比,本文方法具有更好的准确性、稳定性和自适应性,能够有效描述语音信号非线性非平稳的时频特性,为语音信号的分析研究提供了一个新的思路。     

多分辨率快速圆检测在抑菌圈测量系统中的应用

本文提出了多分辨率快速圆检测的算法。基于多分辨率的框架,在低分辨率下快速检测圆心和半径的信息,然后映射到高分辨率中,确定圆的边缘和圆心所在的局部区域,减少处理单元的数量,并提出局部单圆验证算法获得精确的圆心和半径信息。本文提出的算法克服了圆检测精度与时空复杂度的矛盾,在高分辨率、多圆、多噪声的情况下,算法的效率下降较少。最后将圆检测算法应用于基于机器视觉的抗生素残留量检测系统中进行抑菌圈检测,结果表明处理时间短、检测精度高。     

基于倒谱与复杂性的说话人确认系统

基于传统的LPC倒谱特征和KC复杂性特征建立了一个说话人确认系统，采用了YOHO speaker verification数据库训练模板和测试该说话人确认系统，取得了较好的说话人确认效果。实验证明：传统的基于线性理论基础上的说话人识别特征提取方法，与基于非线性理论的KC复杂性特征基本无相关性，因此这两类特征如能相互结合，有着良好的互补特性，能够大幅度的提高系统性能。这说明新提出的说话人的KC复杂性特征是一个非常有用的传统线性特征的有效辅助特征。     

基于C0复杂度的语音端点检测技术研究

复杂性测度的语音端点检测技术,与目前被广泛研究的短时能量、过零率、谱熵以及倒谱等技术相比较,它具有非线性技术的本质特性.实验结果表明C0复杂性测度技术可以较好地实现在动态噪声环境下对语音端点的检测.此技术的实现将有助于提高孤立字语音识别的准确率,同时也将极大的降低语音处理的计算量和复杂性.     

基于排列组合熵的语音端点检测技术研究

语音端点检测对于后续语音识别分析有着重要的意义,论文研究基于排列组合熵的语音端点检测技术。分析排列数和窗长对检测性能的影响,对含不同噪声类型及不同信噪比的中英文语音样本进行了端点检测实验。尤其在低信噪比情形下,检测方法要优于谱熵特征检测方法。该方法具有较优的稳健性和实时性等特点,为强背景噪声下的语音端点检测提供了新的研究途径。     

复杂背景下的细胞图像分割技术研究

针对复杂背景下的细胞图像分割问题,考虑到传统阈值分割方法的局限性,提出了一种自适应局部阈值分割算法。该算法的基本思想是将首次分割得到的目标区域按照一定准则进行划分,分为已经正确提取的目标细胞和包含有多个细胞及部分背景的模糊区域,然后将各个模糊区域作为新的图像分别进行再次分割,从中提取出目标细胞。实验结果表明,该算法能够稳定地实现目标分割提取,具有较好的鲁棒性。