类别均衡与局部中值损失联合监督的自然场景人脸表情识别

近年来,卷积神经网络在实验室控制环境下的人脸表情识别任务中取得了很大进步,但是在自然场景中人脸表情识别方面仍然存在一些挑战.针对自然场景中人脸表情数据分布不平衡,以及由姿势、光照和性别等因素引起的类内差异大的问题,提出类别均衡与局部中值(class-balancedandlocalmedian,CALM)损失函数.CALM损失函数包含类别均衡Softmax损失函数和局部中值损失函数2个部分.其中,类别均衡Softmax损失函数将数据量较少且容易错分的害怕和厌恶2种表情标记为难样本,将其余5种表情标记为易样本;在网络训练过程中对难样本自适应地增大权重,以提高难样本的识别准确率,进而提高表情识别的平均准确率.此外,在每个类别中会有一些离类别内大多数样本较远的样本,它们的存在会导致用均值方法计算出的类别中心偏离类内大多数样本.在局部中值损失函数中,采用与每个样本属于同类别的若干近邻的中值作为类别中心,在一定程度上减弱离群样本对类别中心选择的影响.在RAF(real-worldaffectivefaces)数据集上进行实验,与局部子类方法相比,该方法的平均识别准确率提升了1.32%,证明了该方法的有效性.     

面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法

利用车载激光雷达获取铁路沿线环境信息对于保障行车安全具有重要意义。但是激光雷达采集到的点云数据受设备及环境因素影响,会产生大量的噪声干扰,这些噪声严重影响后续的感知和监测任务。为此,本文提出了一种面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法。该方法提出了一种新颖的网格投影策略,对大规模铁路点云数据进行高效的降维降采样处理。然后,设计了基于GPU的改进聚类加速算法,快速识别离群的噪声数据。最后综合设计多策略融合方法,有效地去除噪声数据。所提方法充分利用铁路场景前向运动的特点,对点云数据进行基于网格化的时空压缩,同时利用GPU加速聚类算法的矩阵运算,实现了实时高效的铁路场景大规模点云去噪算法。实验结果表明,所提方法不仅能够提高去噪的性能,而且处理效率得到了极大提升。     

融合双向注意的全卷积编解码显著区域检测

为准确定位复杂背景下的显著区域,优化显著图的稀疏性问题,融合自底向上和自顶向下的注意信息,提出一种全卷积编解码显著区域检测模型.首先构建基于VGG16网络的全卷积网络,并进行与之对称的解码操作;然后在解码过程中自顶向下地将高层特征与低层高分辨率特征相连接,输出不同分辨率特征下的显著图;最后对其采用最小二乘估计法找到最优权值进行加权结合,得到最终的显著图.在5个公开数据集上与当前流行的模型进行对比,结果表明该模型的性能优于其他模型.     

基于局部复杂度和初级视觉特征的自底向上注意信息提取算法

借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果,提出了一种新的自底向上的注意信息提取算法.自底向上的注意信息由图像中每个点对应区域的显著性构成,区域的尺度自适应于局部特征的复杂度.新的显著性度量标准综合考虑了局部复杂度、统计不相似和初级视觉特征这3个方面的特性.显著区域在特征空间和尺度空间中同时显著.获取的自底向上的注意信息具有旋转、平移、比例缩放不变性和一定的抗噪能力.以该算法为核心,构建了一个注意模型,将其应用于多幅自然图像的实验证明了算法的有效性.     

基于局部对称性的特征点加工策略及应用

在基于词袋模型的图像检索框架中,图像包含的SIFT特征点往往数量比较大,特征不够强。因此图像检索系统的效率和性能往往受影响。基于SIFT特征点的性质和视觉显著性原理,提出了SIFT特征点的局部对称性度量方法,并且在图像检索框架中嵌入了基于对称性的SIFT特征点过滤方法和加权策略,以提升SIFT特征点的利用效率。在牛津大学建筑物图像集上的实验结果表明,提出的基于对称性的SIFT特征点选择策略能有效地提高图像检索的性能。     

基于what和where信息的目标检测方法

根据视觉系统两条通路理论,提出了一种基于what和where信息的目标检测方法.采用以环境为中心的where信息进行自顶向下的注意控制,指导what信息驱动的自底向上的注意.自顶向下的注意包括预注意和集中注意两个阶段,预注意依据where信息为特定目标出现与否提供先验,做出是否继续搜索的判定.集中注意的结果与what信息相结合,将注意指向目标最有可能出现的图像区域,并得到一系列样本显著区域.应用于多幅自然图像的实验结果证明了算法的有效性.     

基于眼动数据的分类视觉注意模型

视觉注意是人类视觉系统中的重要部分,现有的视觉注意模型大多强调基于自底向上的注意,较少考虑自顶向下的语义,也鲜有针对不同类别图像的特定注意模型。眼动追踪技术可以客观、准确地捕捉到被试的注意焦点,但在视觉注意模型中的应用还比较少见。因此,提出了一种自底向上和自顶向下注意相结合的分类视觉注意模型CMVA,该模型针对不同类别的图像,在眼动数据的基础上训练分类视觉注意模型来进行视觉显著性预测。实验结果表明:与现有的其它8个视觉注意模型相比,该模型的性能最优。     

基于眼动追踪技术的研究型教学体系建设

介绍基于眼动追踪技术的研究型教学体系在本科和研究生教学中的运用,阐述如何建立全方位科教融合的研究型教学体系,通过教学实践和有益尝试促进该学科的教学效果、推进教学改革。     

基于视觉系统"What"和"Where"通路的图像显著区域检测

受神经解剖学和心理学中有关视觉系统研究成果的启发,提出一个新的基于"wht"和"where"通路的图像显著区域检测模型.该模型包括显著区发现和显著区转移这两个感知过程,首先通过度量统计特征显著性,找到第一个显著区域和潜在目标,然后计算当前潜在目标的吸引力以确定下一个显著区域及相应的潜在目标,以此循环直到得到整幅图像的信息.该方法应用于多幅自然图像的实验,结果证实该模型检测效果较好,并具有一定的抗噪能力.