基于低秩分解的鲁棒典型相关分析

典型相关分析（CCA）是一种经典的多特征提取算法,它能够有效地抽取两组特征之间的相关性,现已被广泛应用于模式识别。在含噪声数据情况下,CCA的特征表示性能受到限制。为了使CCA更好地处理含噪声数据,提出一种基于低秩分解的典型相关分析算法——鲁棒典型相关分析（robust canonical correlation analysis,RbCCA）。RbCCA首先对特征集进行低秩分解,得到低秩分量和噪声分量,以此分别构建对应的协方差矩阵。通过最大化低秩分量的相关性,同时最小化噪声分量的相关性来建立判别准则函数,进而求取鉴别投影矢量。在MFEAT手写体数据库、ORL和Yale人脸数据中的实验结果表明,在包含噪声的情况下,RbCCA的识别效果优于现有的典型相关分析方法。     

基于多特征流形学习和矩阵分解的路面裂缝检测

针对单一属性特征的路面裂缝检测方法无法从复杂背景噪声中准确提取裂缝信息的缺陷,提出一种结合多特征流形学习和矩阵分解的路面裂缝检测算法。该算法首先根据路面裂缝子块的统计、形状和纹理特性抽取多重属性特征并构造多个流形正则项,将流形正则项嵌入于矩阵分解的目标函数中,采用交替迭代法在统一框架下实现裂缝子块降维和多特征自适应融合。为进一步提高聚类准确率,对路面裂缝图像采用各向异性算法增强得到少量有效样本标签,实现算法的半监督扩展。在公开数据集(Crack IT)和实际采集的沪宁高速(HN)路面图像库上的实验结果表明,该算法可以有效提高路面裂缝识别率,验证了算法的有效性。     

低分辨率行人重识别数据集及其基准方法

目的 行人重识别旨在解决多个非重叠摄像头下行人的查询和识别问题。在很多实际的应用场景中,监控摄像头获取的是低分辨率行人图像,而现有的许多行人重识别方法很少关注真实场景中低分辨率行人相互匹配的问题。为研究该问题,本文收集并标注了一个新的基于枪球摄像头的行人重识别数据集,并基于此设计了一种低分辨率行人重识别模型来提升低分辨率行人匹配性能。方法 该数据集由部署在3个不同位置的枪机摄像头和球机摄像头收集裁剪得到,最终形成包含200个有身份标签的行人和320个无身份标签的行人重识别数据集。与同类其他数据集不同,该数据集为每个行人同时提供高分辨率和低分辨率图像。针对低分辨率下的行人匹配难题,本文提出的基准模型考虑了图像超分、行人特征学习以及判别3个方面因素,并设计了相应的超分模块、特征学习模块和特征判别器模块,分别完成低分辨率图像超分、行人特征学习以及行人特征判断。结果 提出的基准模型在枪球行人重识别数据集上的实验表明,对比于经典的行人重识别模型,新基准模型在平均精度均值（mean average precision,mAP）和Rank-1指标上分别提高了3.1%和6.1%。结论 本文构建了典型的...