车牌图像色彩迁移与正则化约束去雾算法

针对雾天车牌图像模糊、车牌识别率低的问题,给出了车牌图像色彩迁移与正则化约束去雾算法。算法主要包含色彩迁移去雾和文本修复两个模块。采用MKL（Monge-Kantorovitch Linear Colour Mapping）色彩迁移算法,恢复雾天车牌颜色信息实现去雾;利用车牌的文本像素的强度和梯度特征对车牌图像进行正则化约束,实现车牌中文本的修复。实验结果表明,无论针对合成车牌雾图还是自然车牌雾图,去雾效果良好,且在薄雾、中等雾及浓雾三种不同雾度环境下都能够有效提高车牌识别率。     

基于多特征融合与ResNet的海面溢油区识别研究

近年来,合成孔径雷达（SAR）在改善溢油检测方面得到了广泛应用。然而,由于其特殊的成像机理,乘性相干斑噪声和其他物理现象引起的暗斑一直影响着溢油检测的精度。单独使用一种特征很难对图像上的油膜和类油膜现象进行区分,针对这一问题提出了利用多特征融合结合深度残差网络（ResNet）的方式来区分全极化图像上的油膜和类油膜现象。实验中将C波段的三种极化特征：极化散射熵（Entropy）、平均散射角（Alpha）和单次散射特征值相对差异度（SERD）组合在一起,形成一个优化特征子集,在确定的三种极化特征对应的特征图上选取多个感兴趣区域作为ResNet网络的训练集和测试集。该实验所用训练集由3 600个原油样本、3 600个生物油样本和3 600个乳化油样本（共计10 800个）组合而成。测试集由600个原油样本、600个生物油样本和600个乳化油样本（共计1 800个）组合而成,最终得到97.56%的分类精度。用同样的实验数据采用同是深度学习的VGG和AlexNet分类算法进行油膜和类油膜的分类,并与ResNet算法分类结果进行对比分析。为了减弱过拟合现象以及获得更可靠的实验结果,分别进行了[K]-交叉验证和ROC曲线实验。结果表明所提出的算法是有效的。     

基于特征相似度计算的网页包装器自适应

随着大数据的发展,互联网数据呈现爆炸式的增长.Web作为一种重要的信息载体,包含了各种类型的信息,而包装器的提出就是为了从杂乱的Web信息中提取出目标数据.但是,随着网页更新的频繁,轻微的结构变化都可能导致原有的包装器失效,增加包装器的维护成本.针对包装器的健壮性以及维护成本问题,提出了一种基于特征相似度计算的网页包装器自适应技术.该技术主要通过解析新网页的特征集合和旧包装器所蕴含的特征信息,通过网页相似度计算,重定位旧包装器在新网页中的映射区域和映射数据项,并根据映射关系使旧包装器能够自适应新网页的数据提取.该技术主要针对各类型网站进行实验,其中包括了购物类、新闻类、资讯类、论坛类和服务类,从中选取了250对新旧版本网页,共500个网页,进行包装器自适应实验.实验结果表明,当网页结构改变时,该方法能够有效地自适应新网页的数据提取,且数据提取的平均精确度和平均召回值分别达到82.2％和84.36％.     

回环软件缺陷数量预测模型

软件缺陷预测是软件工程中的一个研究热点问题,通常软件缺陷预测的研究工作主要关注于软件模块是否存在缺陷和软件模块存在缺陷的数量。目前软件缺陷数量研究主要集中在基于缺陷数的软件模块排序。为提高软件模块排序的准确度,提出一种回环软件缺陷数量预测模型。此模型主要包括回环特征选择和缺陷预测两部分。在回环特征选择部分,将改进的密度峰值聚类算法和包裹式特征选择方法相结合,以回环的方式动态的选出最优特征,并训练学习器;陷预测部分采用反距离加权集成的方式得到预测结果。实验结果表明,此模型相比于LRCR、GRCR、LR、MLP、GP、NBR、ZIP分别提升了10.36%、28.74%、13.51%、36.61%、25.30%、60.14%、54.72%,有助于提高软件缺陷预测准确性。     

环状扫描的强深度森林

深度森林（Deep Forest,DF）,由于此模型超参数少,且参数设置没有过多的要求,训练方便,鲁棒性高,因此在处理大型数据时比神经网络算法更加具有优势。但是,传统的深度森林中,多粒度扫描忽略了边缘数据携带的隐含信息,无法充分地获得各个特征子集,进而会对以后的级联部分产生影响。而且,级联部分每次得到的新特征有限,影响了模型的表征学习能力。针对以上问题,提出一种环状强深度森林（Circular Strong Deep Forest,CSDF）,其通过环状扫描过程,一定程度上得到更充分的特征子集,且强级联森林通过特征选择提高了模型的表征学习能力。经过在不同数据集上的测试,结果表明,CSDF的性能更加优越,尤其是高维数据上更为明显。     

基于主题和关键词特征的比较文本分类方法

比较文本对于企业竞争产品分析至关重要,但目前面向问答领域的比较文本分类研究较少。针对问答文本中比较信息丰富、主题集中的特点,提出了基于主题特征和关键词特征扩展的比较文本分类方法。通过预训练主题模型,推断问答文本的主题概率分布作为其主题特征;针对向量拼接、求和导致关键词信息流失的问题,设计GRU自编码器实现关键词向量特征提取。综合文本主题信息和关键词语义,从语言、产品、情感、社交、主题、关键词角度构建比较文本分类特征,最后使用多种分类器对问答文本进行分类。实验结果表明,构建的特征行之有效,比较文本分类效果较好。     

协同视觉显著性检测方法研究进展综述

协同视觉显著性检测是基于人类视觉注意力机制,旨在捕获一组相关图像中的公共显著目标,在协同分割和目标检测等领域广泛应用。对现有的协同显著性检测方法进行归纳总结和实验评估。根据特征形式的差异将所有方法分为两大类：一类是采用浅层特征的传统方法,另一类是采用深层特征的基于深度学习方法。根据获取组间显著性和模型构建策略的不同,对这两大类方法进行相关介绍和理论分析。将流行方法在领域内两个公开数据集进行了主观和定量的实验评估。对现有方法进行定性总结,并分析了现阶段研究中存在的问题,同时对未来工作进行展望。     

有遮挡环境下的人脸识别方法综述

随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。     

跨模态行人再识别的协同学习方法

跨模态行人再识别是实现全天候智能视频监控系统的一项关键技术。该技术旨在匹配某一特定身份行人在不重叠摄像头场景下的可见光图像和红外图像,因而面临着巨大的类内变化和模态差异。现有方法难以较好地解决这两大困难,很大程度上是由于欠缺了对特征判别能力的有效挖掘和对多源异质信息的充分利用。鉴于以上不足,使用协同学习方法设计了一个精细化多源特征协同网络,提取多种互补性特征进行信息融合,以提升网络的学习能力。从骨干卷积网络中提取多尺度和多层次特征,实现精细化特征协同学习,以增强特征的判别能力来应对类内变化。设计了模态共有与特有特征协同模块和跨模态人体语义自监督模块,达到多源特征协同学习的目的,以提高多源异质图像信息的利用率,进而解决模态差异。在SYSU-MM01和RegDB数据集上验证了该方法的有效性和先进性。     

利用邻域信息交互的在线流特征选择算法

开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。