基于生成对抗网络的跨视角步态特征提取

步态是一种能够在远距离、非侵犯的条件下识别身份的生物特征,但在实际场景中,步态很容易受到拍摄视角、行走环境、物体遮挡、着装等因素的影响.在跨视角识别问题上,现有方法只注重将多种视角的步态模板转化到固定视角下,且视角跨度的增大加深了错误的累积.为了提取有效的步态特征用于跨视角步态识别,本文提出了一种基于生成对抗网络的跨视角步态特征提取方法,该方法只需训练一个模型即可将步态模板转换到任意视角下的正常行走状态,并最大化地保留原本的身份特征信息,从而提高步态识别的准确率.在CASIA-B和OUMVLP数据集上的实验结果表明,该方法在解决跨视角步态识别问题上具有一定的鲁棒性和可行性.     

基于改进联合损失函数的跨视角步态识别研究

针对公共安全场所中如何通过非接触性的方法识别犯罪可疑分子,成为目前研究的热点之一,其中步态识别技术在公安视频侦查工作中具有良好的应用前景。现阶段,步态识别技术在公开数据集CASIA-B的正常行走状态下识别正确率已经达到了96%,但是行人在穿外套和携带包裹等有遮挡行走状态下的识别正确率效果不太理想。针对此问题,采用联合Triplet和Softmax两个损失函数的方法,同时在联合损失函数中加入L2正则化,从而优化网络步态模型,通过训练提高行人的步态识别准确率。研究结果表明,正常行走条件下的步态识别准确率维持在合理范围内,穿外套和携带包裹行走的步态识别准确率均有明显的提升,分别提升至93.03%和81.03%。     

融合自注意力机制的生成对抗网络跨视角步态识别

目的 针对目前基于生成式的步态识别方法采用特定视角的步态模板转换、识别率随视角跨度增大而不断下降的问题,本文提出融合自注意力机制的生成对抗网络的跨视角步态识别方法。方法 该方法的网络结构由生成器、视角判别器和身份保持器构成,建立可实现任意视角间步态转换的网络模型。生成网络采用编码器—解码器结构将输入的步态特征和视角指示器连接,进而实现不同视角域的转换,并通过对抗训练和像素级损失使生成的目标视角步态模板与真实的步态模板相似。在判别网络中,利用视角判别器来约束生成视角与目标视角相一致,并使用联合困难三元组损失的身份保持器以最大化保留输入模板的身份信息。同时,在生成网络和判别网络中加入自注意力机制,以捕捉特征的全局依赖关系,从而提高生成图像的质量,并引入谱规范化使网络稳定训练。结果 在CASIA-B(Chinese Academy of Sciences’ Institute of Automation gait database——dataset B)和OU-MVLP(OU-ISIR gait database-multi-view large population dataset)数据集...     

共享转换矩阵的胶囊网络及其融合视角特征的跨视角步态识别

步态识别具有非接触性、非侵犯性、易感知等优势,然而,在跨视角的步态识别中,行人的轮廓会随人的视角的变化而不同,从而影响步态识别的性能。为此,提出了共享转换矩阵的胶囊网络及其改进的动态路由算法,从而减少了网络训练参数。在此基础上,通过融合视角特征,利用Triplet损失与Margin损失提出了融合视角特征的跨视角步态识别模型。在CASIA-B数据集上的实验结果表明,使用共享转换矩阵的胶囊网络提取步态特征是有效的,在正常行走、携带背包、穿戴外套条件下,所提融合视角特征的模型在识别准确率上比基于卷积神经网络的跨视角步态识别方法提高了4.13%,且对跨较大视角的步态识别具有更好的性能。     

跨视角步态识别综述

步态识别具有对图像分辨率要求低、可远距离识别、无需受试者合作、难以隐藏或伪装等优势,在安防监控和调查取证等领域有着广阔的应用前景。然而在实际应用中,步态识别的性能常受到视角、着装、携物和遮挡等协变量的影响,其中视角变化最为普遍,并且会使行人的外观发生显著改变。因此,提高步态识别对视角的鲁棒性一直是该领域的研究热点。为了全面认识现有的跨视角步态识别方法,本文对相关研究工作进行了梳理和综述。首先,从基本概念、数据采集方式和发展历程等角度简要介绍了该领域的研究背景,在此基础上,整理并分析了基于视频的主流跨视角步态数据库;然后,从基于3维步态信息的识别方法、基于视角转换模型的识别方法、基于视角不变特征的识别方法和基于深度学习的识别方法 4个方面详细介绍了跨视角步态识别方法。最后,在CASIA-B(CASIA gait database, dataset B)、OU-ISIR LP(OU-ISIR gait database, large population dataset)和OU-MVLP(OU-ISIR gait database, multi-view large population ...     

基于相邻帧差能量图的步态识别研究

在图像预处理阶段,本文提出了一种用步态能量图静态部分去嗓的方法去除较大空洞和缺口嗓声;在步态特征提取阶段,本文提出了一种用相邻帧差能量图来表征步态特征的特征提取方法.首先对步态序列经过标准化处理,得到标准大小的步态图像,然后从标准化的图像序列中计算相邻帧差图序列,最后计算相邻帧差能量图来表征步态特征,结果表明,相邻帧差能量图能够很好的表征步态的动态和静态信息.在分类识别中,本文采用NN分类器进行分类.实验结果表明,本文方法具有较高的识别率.     

基于多支路残差深度网络的跨视角步态识别方法

针对基于卷积神经网络的步态识别模型不能充分利用局部细粒度信息的问题,提出基于多支路残差深度网络的跨视角步态识别方法.将多支路网络引入卷积神经网络中,分别提取步态轮廓序列图中不同粒度的特征,并利用残差学习和多尺度特征融合技术,增强网络的特征学习能力.在公开步态数据集CASIA-B和OU-MVLP上的实验证实文中方法的识别...     

基于双流步态网络的跨视角步态识别

通过增强样本数据和网络特征,提出双流步态网络,增强模型对携带物、衣物变化影响的鲁棒性.首先构造双流步态网络,分别提取步态视频数据中的全局特征和协变量影响范围外的局部判别信息.再将两组网络的特征信息相加融合后,得到步态的双流特征表达.提出的限制随机遮挡策略增广用于训练样本的难度和多样性,提高网络对局部特征的学习能力,减弱协变量的不利影响.另外,改进三元组损失采样方法,加速网络模型的训练收敛速度.在大型步态数据集CASIA-B和OU-MVLP上的实验表明,在携带背包和穿着不同衣物的行走状态下,双流步态网络步态识别准确率较高.     

结合非局部与分块特征的跨视角步态识别

目前基于深度学习的步态识别方法大多通过叠加卷积层获取全局特征,忽略有利于细粒度分类的局部特征.针对上述问题,文中提出结合非局部与分块特征的跨视角步态识别方法.将一对步态能量图(GEI)作为输入,提取单样本的非局部信息与样本对之间的相对非局部信息.为了更好地提取局部特征,根据GEI的几何特性,将人体区域水平切分为静态块、微动态块和强动态块,连接至3个二值分类器分别进行训练.在OU-ISIR-LP和CASIA-B步态数据集上的对比实验表明,文中方法的正确识别率较高.     

基于相邻帧差能量的步态识别研究

本文提出了一种利用相邻帧差能量图来进行步态识别方法.经过图像预处理,得到标准大小的步态图像,从标准图像序列中计算相邻帧差图序列,然后计算帧差能量图,以此作为步态特征进行分类识别,相邻帧差能量图能够较好的反映步态的动态信息.     

多模式生成对抗网络

生成对抗网络已经成为深度学习领域最热门的研究方向之一,其最大的优势在于能够以无监督的方式来拟合一个未知的分布。目前,生成对抗网络在图像生成领域大放异彩,其能够产生一些高质量的图像,但也暴露了一些弊端。在生成图像的过程中,经常会出现模式坍塌问题,从而导致生成的样本过于单一。为了解决这个问题,对生成对抗网络的模型结构和损失函数加以改进,使判别器能够从多个角度来度量生成数据的分布和真实数据的分布之间的差异,从而改善了生成样本的多样性。通过在多个数据集上进行实验,结果显示,提出的模型在很大程度上缓解了模式坍塌问题。     

生成式对抗网络及其计算机视觉应用研究综述

目的 生成式对抗网络（GAN）的出现为计算机视觉应用提供了新的技术和手段,它以独特零和博弈与对抗训练的思想生成高质量的样本,具有比传统机器学习算法更强大的特征学习和特征表达能力。目前在机器视觉领域尤其是样本生成领域取得了显著的成功,是当前研究的热点方向之一。方法 以生成式对抗网络的不同模型及其在计算机视觉领域的应用为研究对象,在广泛调研文献特别是GAN的最新发展成果基础上,结合不同模型的对比试验,对每种方法的基本思想、方法特点及使用场景进行分析,并对GAN的优势与劣势进行总结,阐述了GAN研究的现状、在计算机视觉上的应用范围,归纳生成式对抗网络在高质量图像生成、风格迁移与图像翻译、文本与图像的相互生成和图像的还原与修复等多个计算机视觉领域的研究现状和发展趋势,并对每种应用的理论改进之处、优点、局限性及使用场景进行了总结,对未来可能的发展方向进行展望。结果 GAN的不同模型在生成样本质量与性能上各有优劣。当前的GAN模型在图像的处理上取得较大的成就,能生成以假乱真的样本,但是也存在网络不收敛、模型易崩溃、过于自由不可控的问题。结论 GAN作为一种新的生成模型具有很高的研究价值与应用价值,但目前存在一些理论上的桎梏亟待突破,在应用方面生成高质量的样本、逼真的场景是值得研究的方向。     

基于邻域差分滤波生成式对抗网络的数据增强方法

针对工业产品样本缺乏且特征不明显而难以用于深度学习训练的问题,提出一种邻域差分滤波生成式对抗网络数据增强（NDF-GAN）方法。将邻域差分滤波器融合到生成对抗网络中,从样本中提取特征并进行样本重建,对样本进行数据增强。实验表明,提出的方法所生成的样本比现有两种模型质量更高,所生成样本与真实样本混合训练分类模型后获得更好的分类性能。因此,提出的NDF-GAN实现了对工业产品样本的数据增强。     

生成对抗网络改进角度与应用研究综述

生成对抗网络(GAN)作为一种新兴的生成式模型,逐渐发展应用于图像生成、三维重构、跨模态转换等领域,有效解决了常规卷积神经网络在图像生成类任务方面效率低下的问题,填补了深度学习在图像生成领域上的短板。为了帮助后续研究人员快速并全面了解GAN,根据近年来的文献对GAN的改进模型进行梳理。首先从网络结构、目标函数两个角度介绍了GAN的基本原理,然后对GAN的各种衍生模型从改进角度、应用类型两个方面进行详细的阐述和总结,分别从主观定性、客观定量和任务专项评估等角度对生成图像的质量和多样性进行归纳分析,最后讨论了GAN系列模型近年来的一些核心问题与最新研究进展,并分析了未来的发展趋势。     

基于生成对抗网络的遮挡表情识别

针对实际应用中局部遮挡会影响人脸表情识别,提出一种基于生成对抗网络（GAN）的表情识别算法。先对遮挡人脸图像填补修复,再进行表情识别。其中GAN的生成器由卷积自动编码机构成,与鉴别器的对抗学习使得生成的人脸图像更加逼真;由卷积神经网络构成的鉴别器具有良好的特征提取能力,添加多分类层构成了表情分类器,避免了重新计算图像特征。为了解决训练样本不足的问题,将CelebA人脸数据集用于训练人脸填补修复,同时表情分类器的特征提取部分得到了预训练。在CK+数据集上的实验证明,填补后的人脸图像真实连贯,并取得了较高的表情识别率,尤其提高了人脸大面积遮挡的识别率。     

基于生成对抗网络的多标签节点分类研究

节点分类被广泛应用于社交网络等网络数据处理之中,为了进行节点分类研究,考虑使用生成对抗网络GAN来得到节点表示,从而得到良好的节点分类效果.在此基础上,提出了节点分类生成对抗网络NC-GAN模型.该模型通过生成对抗网络进行二元博弈,同时考虑网络中的连通性分布和节点之间的相似度,以获得更加拟合网络的节点表示,再通过节点表...     

基于卷积自编码生成式对抗网络的高分辨率破损图像修复

目的 破损图像修复是一项具有挑战性的任务,其目的是根据破损图像中已知内容对破损区域进行填充。许多基于深度学习的破损图像修复方法对大面积破损的图像修复效果欠佳,且对高分辨率破损图像修复的研究也较少。对此,本文提出基于卷积自编码生成式对抗网络(convolutional auto-encoder generative adversarial network,CAE-GAN)的修复方法。方法 通过训练生成器学习从高斯噪声到低维特征矩阵的映射关系,再将生成器生成的特征矩阵升维成高分辨率图像,搜索与待修复图像完好部分相似的生成图像,并将对应部分覆盖到破损图像上,实现高分辨率破损图像的修复。结果 通过将学习难度较大的映射关系进行拆分,降低了单个映射关系的学习难度,提升了模型训练效果,在4个数据集上对不同破损程度的512×512×3高分辨率破损图像进行修复,结果表明,本文方法成功预测了大面积缺失区域的信息。与CE(context-encoders)方法相比,本文方法在破损面积大的图像上的修复效果提升显著,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(str...     

EnGAN：医学图像分割中的增强生成对抗网络

原始采集的医学图像普遍存在对比度不足、细节模糊以及噪声干扰等质量问题,使得现有医学图像分割技术的精度很难达到新的突破。针对医学图像数据增强技术进行研究,在不明显改变图像外观的前提下,通过添加特定的像素补偿和进行细微的图像调整来改善原始图像质量问题,从而提高图像分割准确率。首先,设计引入了一个新的优化器模块,以产生一个连续分布的空间作为迁移的目标域,该优化器模块接受数据集的标签作为输入,并将离散的标签数据映射到连续分布的医学图像中;其次,提出了一个基于对抗生成网络的EnGAN模型,并将优化器模块产生的迁移目标域用来指导对抗网络的目标生成,从而将改善的医学图像质量知识植入模型中实现图像增强。基于COVID-19数据集,实验中使用U-Net、U-Net+ResNet34、U-Net+Attn Res U-Net等卷积神经网络作为骨干网络,Dice系数和交并比分别达到了73.5%和69.3%、75.1%和70.5%,以及75.2%和70.3%。实验的结果表明,提出的医学图像质量增强技术在最大限度保留原始特征的条件下,有效地提高了分割的准确率,为后续的医学图像处理研究提供了一个更为稳健和高效的解决方案。