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概率图模型及其应用作为一个具有挑战性的研究领域目前已成为一个新的研究热点。概率图模型为解决智能信息领域的不确定性问题提供了重要途径。尽管目前概率图模型还处于不断发展之中,但近年来基于概率图模型的图像和视频智能信息处理的应用研究受到人们的关注,出现了许多有效的算法,这些算法为解决一些传统的图像和视频智能信息处理问题提供了新的途径。本文首先对概率图模型的3种重要表现形式、特性和主要技术进行了分析和讨论,在此基础上,以概率图模型在图像和视频中的应用为线索,对目前基于概率图模型的图像和视频智能信息处理的主要技术进行了概述和比较研究;最后对概率图模型所存在的一些问题及进一步的发展进行了展望。 相似文献
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针对常见的颗粒滤波器处理视频多目标跟踪的局限性,将概率图模型引入视频多目标跟踪的分析,研究目标被遮挡跟踪中的目标不确定性。在数据关联方法的基础上,采用多目标建模和分析颗粒过滤器框架的目标关系的概率图模型,即联合数据关联算法,对闭塞视频中不确定的多目标的变化进行处理,增强数据边缘,提取目标特征。 相似文献
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复杂工业系统的故障原因定位可协助操作人员快速调整设备运行参数,保障生产高效稳定地运行.铝电解过程机理复杂且外部因素干扰多,信息具有不确定性特征,难以建立精确的定量模型,而定性分析的准确度不高.为此,本文针对铝电解溯因过程的层次性、相关性、不确定性的特点,构建了一种基于半定量概率图模型的溯因分析框架,将定量和定性分析相结合,通过不确定理论对信息进行处理和描述,采用图形符号可视化知识变量间的因果关系,再基于概率图模型的推理方法实现不确定性条件下的溯因诊断,为实现铝电解异常槽况的原因分析与定位提供了理论支撑. 相似文献
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针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题, 提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform, DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息; 其次, 为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声, 构建了复小波域混合概率图模型; 尺度间"父—子"节点间标记采用贝叶斯网络进行建模, 尺度内邻域间标记采用马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)无向图建模, 对复小波域中同尺度的特征系数采用高斯混合模型建模, 尺度内同标记的观测特征采用高斯模型建模; 最后, 用迭代条件模式(Iterated conditional mode, ICM)实现MRF中误分割率最小的能量函数最优解, 获取标记场, 实现超声医学图像分割.实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明, 本文算法能有效地提取超声图像的弱目标信息, 较好地定位目标区域, 具有较高的分割精度和鲁棒性. 相似文献
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针对基于数据驱动的人脸画像合成算法像素特征缺乏对光照变化和复杂背景的鲁棒性,常合成低质量的画像的问题,文中提出基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成算法.采用预处理方法调整测试照片的光照亮度和人脸姿态,使之与训练照片一致.采用深度特征代替像素特征进行近邻匹配,采用深度概率图模型对画像重建权重和深度特征权重联合建模,得到合成画像的最佳重构表示.为了提高画像合成速度,提出快速近邻搜索方法.实验验证文中算法的鲁棒性和快速性. 相似文献
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本文针对复杂背景下的视频图像系列,提出了基于肤色和区域形态相结合的人脸检测算法。其算法首先采用高斯模型来模拟肤色分布并构造出肤色概率图进行人脸的初定位,再利用区域生长对其进行分割初步达到潜在脸区和非脸区分离,最后对潜在脸区采用形状分析的准则进行排除。实验证明,此算法对一些外部影响如姿势变化、人脸旋转和脸部表情具有一定的鲁棒性。 相似文献
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针对监控视频中行人外观、姿态相似等现象导致的视频行人重识别准确率低的问题进行了研究,提出了一种基于图模型的视频行人重识别方法,有效利用了视频中的时序信息,实现跨帧及帧内区域的信息交互。具体来说,利用跨帧分块区域间的关联信息建立区域节点间的固有关系,并进行特征传播迭代更新区域信息。另一方面,在度量学习过程中,提出了一种加权损失函数策略,这个方法将先前挖掘策略中的二进制分配法(即丢弃或保留该样本)优化为连续分数分配法,解决了可用样本未被有效利用的问题。将模型在MARS和DukeMTMC-VideoReID两个数据集上进行了评估,实验结果证实了提出方法的有效性。 相似文献
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多标签图像分类是多标签数据分类问题中的研究热点.针对目前多标签图像分类方法只学习图像的视觉表示特征,忽略了图像标签之间的相关信息以及标签语义与图像特征的对应关系等问题,提出了一种基于多头图注意力网络与图模型的多标签图像分类模型(ML-M-GAT).该模型利用标签共现关系与标签属性信息构建图模型,使用多头注意力机制学习标签的注意力权重,并利用标签权重将标签语义特征与图像特征进行融合,从而将标签相关性与标签语义信息融入到多标签图像分类模型中.为验证本文所提模型的有效性,在公开数据集VOC-2007和COCO-2014上进行实验,实验结果表明, ML-M-GAT模型在两个数据集上的平均均值精度(mAP)分别为94%和82.2%,均优于CNN-RNN、ResNet101、MLIR、MIC-FLC模型,比ResNet101模型分别提高了4.2%和3.9%.因此,本文所提的ML-M-GAT模型能够利用图像标签信息提高多标签图像分类性能. 相似文献
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基于混合概率背景模型的视频分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的基于混合概率模型的背景建模方法,用于视频中前景物体的检测与分割。主要利用两个概率模型:隐马尔可夫模型和概率图模型建立一个混合的贝叶斯网概率模型,对视频输入中背景变化的时间和空间局部相关性(同现性)进行学习。在建立正确模型参数的基础上,贝叶斯信念传播算法根据图像输入预测当前背景状态的后验分布,并根据预测得到的背景状态对输入图像进行分割。实验结果验证了该方法的有效性和在复杂背景变化下的鲁棒性。 相似文献
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为了提高图模型方法的分割速度,本文提出该方法的一种并行实现方案.该方案通过网格划分来实现相似度矩阵的并行计算.同时考虑到相似度矩阵的稀疏性和矩阵向量乘运算的内在并行性,在该方案中本文设计并行Lanczos算法来求解特征值问题.在MPI环境下的实验结果表明,该并行方案是提高图模型分割方法实时性的有效途径. 相似文献
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同时跟踪具有丰富表情的人脸多个特征是一个有挑战性的问题.提出了一个基于时空概率图模型的方法.在时间域上,使用几个相互独立的Condensation类型的粒子滤波器分别跟踪人脸的每个特征.粒子滤波对独立的视觉跟踪问题非常有效,但是多个独立的跟踪器忽视了人脸的空间约束和人脸特征间的自然相互联系;在空间域上,事先从人脸表情库中学习人脸特征轮廓的相互关系,使用贝叶斯推理一信任度传播算法来对人脸特征的轮廓位置进行求精.实验结果表明,文中算法可以在帧间运动较大的情况下,鲁棒地同时跟踪人脸多个特征. 相似文献
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RED图可以表示一个完整的时间自动机上的状态集,包括其连续时间部分和离散部分.在它基础上实现的模型检测工具RED,在时间自动机模型检测中表现出了优良的性能.另一方面,现有的概率时间自动机模型检测工具仍然使用不同的方法来分别表示概率时间自动机状态的连续时间和离散部分.我们在复用原始RED图的数据结构的基础上,对其做出了扩展,以令其支持概率状态的表达,同时保持其性能方面的优势.我们又为此实现了一个概率时间自动机可达性分析工具原型,并将其与两个概率模型检测工具(PRISM和Modest)就概率时间自动机可达性分析作实验对比,来评估该工具原型的性能.实验结果显示,我们的集成表示概率状态空间的方式,确实提高了概率时间自动机模型检测的时间效率和延展性. 相似文献
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基于激光束匹配和图模型的移动机器人相对运动估计误差分析 总被引:1,自引:0,他引:1
提出激光束匹配问题中移动机器人相对运动估计误差的分析方法. 以概率图模型建模激光点几何特征, 构建链式成双条件随机场推理激光点关联的边缘概率. 通过对关联配置空间的节点和状态限定, 紧凑采样激光束匹配不确定性概率分布, 并映射于相对运动估计空间, 推理相对运动估计误差. 实验验证了算法的有效性. 相似文献