基于语义建图的室内机器人实时场景分类

针对室内环境下的机器人场景识别问题,重点研究了场景分类策略的自主性、实时性和准确性,提出了一种语义建图方法.映射深度信息构建二维栅格地图,自主规划场景识别路径;基于卷积网络建立场景分类模型,实时识别脱离特定训练;利用贝叶斯框架融合先验知识,修正了错误分类并完成语义建图.实验结果表明:机器人能够进行全局自主探索,实时判断场景类别,并创建满足要求的语义地图.同时,实际路径规划中,机器人可以根据语义信息改善导航行为,验证了方法的可行性.     

类别约束下自适应主题建模的图像场景分类

提出一种基于类别约束的主题模型用于实现场景分类.不同于现有方法,本文将图像场景类别信息引入模型参数推导过程中,采用与其类别相关的类主题集描述图像的语义内容.针对各场景类图像中潜在主题数量变化,提出了一种ATS-LDA(自适应主题数的潜在狄里克雷分布)模型实现中层语义的建模算法.该模型依据各场景类训练样本关于视觉词语表示的变化估计所需主题数,体现了各类场景中间语义的繁简变化.根据各类模型下的图像概率分布,采用最大似然估计实现测试样本的场景语义分类.改变了现有主题模型需要依赖于其它分类器完成场景分类的现状.通过多个图像数据集分类任务证明该模型能够在不需要太多训练的情况下取得较好地性能.     

基于动态先验的LDA模型消息传递算法

变分贝叶斯、吉布斯采样和消息传递是求解潜在狄利克雷分配(LDA)模型的三种主要近似推理算法,消息传递算法在效率和准确率上都明显优于其他两种。为了获得高可解释性的潜在语义空间,提出在迭代过程中动态调整先验参数的消息传递算法,使用加入伽马先验的固定点迭代方法自动学参数,同时探索对称先验以及非对称先验对模型泛化能力及文本分类准确率的影响。实验结果表明提出的动态非对称先验算法改进了模型的泛化能力,提高了文本分类的准确率。     

基于多层次注意力与图模型的图像多标签分类算法

图像多标签分类作为计算机视觉领域的重要研究方向,在图像识别、检测等场景下得到广泛应用。现有图像多标签分类方法无法有效利用标签相关性信息以及标签语义与图像特征的对应关系,导致分类能力较差。提出一种图像多标签分类的新算法,通过利用标签共现信息和标签先验知识构建图模型,使用多尺度注意力学习图像特征中目标,并利用标签引导注意力融合标签语义特征和图像特征信息,从而将标签相关性和标签语义信息融入到模型学习中。在此基础上,基于图注意力机制构建动态图模型,并对标签信息图模型进行动态更新学习,以充分融合图像信息和标签信息。在图像多标签分类任务上的实验结果表明,相比于现有最优算法MLGCN,该算法在VOC-2007数据集及COCO-2012数据集上的mAP值分别提高了0.6、1.2个百分点,性能有明显提升。     

贝叶斯先验约束下的混合判别方法

在有限样本下判别模型对训练样本敏感,易导致分类器学习结果泛化性能较弱,产生过拟合现象.针对上述问题,提出一种贝叶斯先验约束下的混合判别方法.通过在判别计算中引入生成先验分析,构建生成与判别模型在决策层的混合求解框架.该方法采用不同质分类器进行分类预测,并通过定义有效的融合机制进行样本筛选和标签决策,自动扩展训练集以更新模型,弥补训练样本信息的不完全性.有限样本下的场景分类实验结果表明,相比经典算法,该模型能够挖掘出具有高度判别特性的样本,从而进行有效的模型更新,纠正前期由于样本分布不均而导致的错分样本标签,提升场景分类精度.     

多场景融合的细粒度图像描述生成算法

针对图像描述生成任务在不同场景下表现不佳的缺点,提出一种融合卷积神经网络和先验知识的多场景注意力图像描述生成算法。该算法通过卷积神经网络生成视觉语义单元,使用命名实体识别对图像场景进行识别和预测,并使用该结果自动调整自注意力机制的关键参数并进行多场景注意力计算,最后将得到的区域编码和语义先验知识插入Transformer文本生成器中指导句子的生成。结果表明,该算法有效解决了生成的描述缺少关键场景信息的问题。在MSCOCO和Flickr30k数据集上对模型进行评估,其中MSCOCO数据集的CIDEr得分达到1.210,优于同类图像描述生成模型。     

基于语义位置验证的鲁棒闭环检测算法

针对现有闭环检测算法因视觉干扰而产生的闭环误判问题,提出一种利用场景语义信息进行验证的闭环检测算法.该算法通过视觉词袋库模型检索闭环候选帧,用后验方法剔除算法可能产生的错误闭环.后验方法首先将场景中的语义信息抽象为语义节点;然后提取包含邻域信息的节点特征,并以此匹配图像间的语义节点,降低算法对于动态物体干扰的敏感性.随后,算法基于图像间的匹配语义节点构建相对位置网络,根据网络相似度验证闭环帧,提高闭环检测算法在具有相似纹理的场景中应对感知混淆的鲁棒性.实验结果表明,语义位置验证算法能够显著提升视觉词袋模型的检测准确率.与其他经典算法相比,所提出的闭环检测算法具备更快速、更准确的检测性能.     

基于共享语义空间的多标签文本分类

在多标签文本分类任务中,每个给定的文档都对应一组相关标签。目前主要面临以下三方面问题：（1）对标签-文本和标签-标签关系的联合建模不充分;（2）对标签本身语义的挖掘不足;（3）忽略了对标签内部结构信息的利用。对于以上问题,提出了一种基于联合注意力和共享语义空间的多标签文本分类方法。提出了融合多头注意力机制,该方法旨在同步地对标签与文档的关系和标签之间的关系进行建模,利用两者交互信息的同时避免误差传递。提出了解耦的共享语义空间嵌入方法,改进了利用标签语义信息的方法,使用共享参数的编码器提取标签和文档的语义表示,减少其在建模相关性阶段的偏差。提出了一种基于先验知识的层次提示方法,利用预训练模型中的先验知识增强标签层次结构信息。实验结果表明,该方法在公开数据集上优于目前最先进的多标签文本分类模型。     

改进大气散射模型实现的图像去雾算法

传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.     

一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法

针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题, 提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同, 在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词, 每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息, 对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧; 然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型, 实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达; 最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展, 并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度.