一种基于双重分割的立体匹配算法

立体匹配通过计算同一场景不同视点下图像的匹配像素的视差,恢复场景的深度信息.文中对传统的基于分割的立体匹配算法进行改进,提出了一种基于双重分割的立体匹配算法.首先对参考图像进行颜色欠分割,使每个区域包含足够的信息进行平面拟合;然后对初始匹配视差图进行分割,检测颜色分割中的欠分割区域并进行再分割,进而对再分割后的区域进行平面拟合;最后利用合作算法对不可信区域优化,以提高匹配算法的运行效率.Middlebury标准图像测试集上的实验结果表明,相对于传统分割算法,该算法时间开销更少、匹配精度更高.     

一种新的多尺度深度学习图像语义理解方法研究

如何在深度学习中融合 图像的多尺度信息,是基于深度学习的视觉算法需要解决的一个关键问题。本文提出一种基 于多尺度交替 迭代训练的深度学习方法,并应用于图像的语义理解。算法采用卷积神经网络(CNN)从原始 图像中提取稠密性特征 来编码以每个像素为中心的矩形区域,将多个尺度图像交替迭代训练,能够捕获不同尺度下 的纹理、颜色和 边缘等重要信息。在深度学习提取特征分类结果的基础上,提出了一种结合超像素分割的方 法,统计超像 素块的主导类别,来校正分类错误的像素类别,同时描绘出目标区域边界轮廓,完成最终的 语义理解。在Stanford Background Dataset 8类数据集上验证了本文方法的有效性,准确 率达到77.4%。     

基于链码和快速傅里叶变换的轮廓描绘方法

将八方向链码和快速傅里叶变换（FFT）相结合,提出一种新的形状轮廓描述方法。通过链码按顺序搜索物体边界,根据链码值的投影变换与轮廓的关系构造出轮廓的链码函数,对链码函数进行快速FFT,并对傅里叶描述符进行优化,提出了新的傅里叶不变因子描述符（FCFD）。实验结果表明,本文提出FCFD具有旋转、尺度和平移（RSS）不变性...     

一种基于强化学习的混合缓存能耗优化与评价

新兴的非易失存储器STT-RAM具有低泄漏功率、高密度和快速读取速度、高写入能量等特点;而SRAM具有高泄漏功率、低密度、快速读取写入速度、低写入能量等特点.SRAM和STT-RAM相结合组成的混合缓存充分发挥了两者的性能,提供了比SRAM更低的泄漏功率和更高的单元密度,比STT-RAM更高的写入速度和更低的写入能量.混合缓存结构主要是通过把写密集数据放入SRAM中、读密集型数据放入STT-RAM中发挥这2种存储器的性能.因此如何识别并分配读写密集型数据是混合缓存设计的关键挑战.利用缓存访问请求的写入强度和重用信息,提出一种基于强化学习的缓存管理方法,设计缓存分配策略优化能耗.关键思想是使用强化学习对得到的缓存行(cache line)集合的能耗进行学习,得到该集合分配到SRAM或者STT-RAM的权重,将集合中的缓存行分配到权重大的区域.实验评估表明：提出的策略与以前的策略相比,在单核(四核)系统中能耗平均降低了16.9％(9.7％).     

跟踪状态自适应的判别式行人单目标跟踪算法研究北大核心CSCD

本文针对在行人跟踪过程中遇到的背景相似物干扰、行人之间的相互遮挡和背景杂乱等导致跟踪状态不稳定的问题,基于DIMP(learning discriminative model prediction for tracking)跟踪算法,提出了一种跟踪状态自适应的判别式单目标行人跟踪算法。跟踪过程中由分类滤波器和搜索区域进行卷积操作得到响应图,通过响应图判断跟踪状态,跟踪状态分为弱响应状态、多峰强响应状态、单峰强响应状态。针对多峰强响应状态下的干扰物影响,提出在线更新策略,利用激励和抑制损失更新分类滤波器,提高分类滤波器的判别能力。针对多峰强响应和弱响应状态下目标预测不准确的问题,通过偏移量和增添候选框修正目标位置,提高跟踪精度。实验验证提出的算法在行人视频序列上跟踪结果,精度达到了0.978,成功率达到了0.740,在NVIDIA GTX 1650显卡下有30 fps的实时速度。     

一种单帧车牌图像的超分辨率方法

提出一种单帧车牌图像的超分辨率算法。算法首先对输入的低分辨率图像进行马尔科夫随机场建模,然后根据输入图像和训练集中的图像块对,可以计算马尔科夫随机场中的观察函数和相容函数,最后利用信念传播方法选择最合适的高分辨率图像块,从而估计出最终的高分辨率图像。实验证明,该方法可以获得更高分辨率的车牌图像以利于后续的识别等工作。     

一种鲁棒的基于在线boosting目标跟踪算法研究

在线boosting的优点在于将跟踪问题看做分类问题,并且根据目标的变化实时选择相应的目标特征来进行跟踪。但该方法存在的主要问题是由于遮挡等情形的存在,目标特征的每次变换可能引入少量错误,长时间执行后,错误的积累将导致跟踪位置的漂移。实验发现,在线boos-ting方法中选择器权重在全局中的传递导致了漂移的发生,而现实跟踪问题中遮挡时只影响局部区域,而不是全局区域。对于这个问题,本文提出了结合在线boosting和分块的方法来解决这个问题。此boosting算法中选择器权重的变化仅在本块中,而不是全局传递,从而避免了错误在全局的累积,进而避免了漂移问题的产生。本文的方法通过跟踪各种目标视频序列实验表明,即使对于严重遮挡也具有很强的鲁棒性,同时也能实时的跟踪目标,即每秒跟踪目标量超过10个。     

基于分级判断的行人检测

传统的目标检测方法需要对大量候选窗(区域)做判 断,需要较大的计算量。本文根据 人体特点,提出了一种基于分级判断的方法,需要判断的候选窗逐级减少,因此可以大量减 少复杂特征和 分类器需要判断的候选窗数量,进而减少整个检测算法的计算量。算法首先对待检测图像提 取NG(norm of gradients)特征,通过线性支持向量机(SVM)判断得到行人的候选区域;然 后对候选区域提取简化 梯度方向直方图(HOG,histograms of oriented gradients)特征,采用线性SVM对候选区域 进一步的过滤;最后对经过过 滤筛选得到的区域提取多分辨率HOG特征,使用可变形部件模型(DPM,deformation part mod el)对候选区域进行检测定位行人的位置。在INRIA数据集上的实验结果表明,本文方法在保 证检测精度的情况 下,虽然相比 于原始DPM算法有少数的行人漏检,但是本文方法的检测结果中行人误检数目远少于原始DP M算法,检测速度也优于原始DPM算法。     

基于频域注意力的水下目标检测算法研究

针对水下目标检测过程中由于水下成像模糊、目标物与背景对比度低等原因导致的水下图像特征提取与目标理解困难的问题,本文提出了一种基于频域注意力的水下目标检测算法。该方法首先将训练集图像变换到频域,并使用低频特征引导组件(low frequency feature guiding suite, LFGS)计算频率分量,然后该分量将作为参数被应用到低频特征提取模块(low frequency feature extraction model, LFM)来更好地提取图像的低频特征,融合了图像低频信息的特征经过进一步特征提取生成高层特征,最后将高层特征输入到检测头中进行检测。在URPC2021数据集上进行验证,平均精度均值达到了83.35%,验证了本文方法的有效性。     

一种新的样本块图像修补方法

提出了基于颜色比率梯度(CRG,color ratio gradient)的样本块图像修补新方法.CRG对纹理中物体的遮挡和聚类的区分是鲁棒的,该方法的引入可以消除修补过程中纹理块选择时的误匹配,提高修补过程中源纹理块的质量,从而提高最终图像修补的质量.图像修补实验结果表明,本文提出的方法优于原有的基于样本块修补算法.