分布式信源编码在视频编码中的应用研究

分布式视频编码对编码器的功耗、复杂度、存储能力和传输能力都有较高的要求,而分布式信源编码理论正好适应了这一需求。为了使人们对这一技术有所了解,首先阐述了分布式视频编码的基本原理与其应用研究现状。并针对多视点分布式视频编码的Wyner—Ziv编解码器设计、虚拟“相关信道”建模、辅助边信息生成等几项关键技术存在的问题及最新研究进展进行分析和实验,最后总结了分布式信源编码理论在多视点视频编码的发展与研究方向。     

结构正则化多视图非负矩阵分解

现存非负矩阵分解（non-negative matrix factorization,NMF）研究多考虑单一视图分解数据,忽略了数据信息的全面性。此外,NMF限制其获取数据的内在几何结构。针对以上问题,提出一个结构正则化多视图非负矩阵分解算法（structure regularized multi-view nonnegative matrix factorization,SRMNMF）。首先,通过主成分分析来对数据进行全局结构的判别式学习;其次,利用流形学习来捕获数据的局部结构;然后,通过利用多视图数据的多样性和差异性来学习表征。模型提升了算法聚类的整体性能,更加有效地挖掘数据的结构信息。此外,采用高效的交替迭代算法优化目标函数得到最优的因子矩阵。在六个数据集上与现存的代表性方法比较,所提出的SRMNMF的准确率、NMI和Purity分别最大提高4.4%、6.1%和4.05%。     

3D fingerprint reconstruction system using feature correspondences and prior estimated finger model

The paper studies a 3D fingerprint reconstruction technique based on multi-view touchless fingerprint images. This technique offers a solution for 3D fingerprint image generation and application when only multi-view 2D images are available. However, the difficulties and stresses of 3D fingerprint reconstruction are the establishment of feature correspondences based on 2D touchless fingerprint images and the estimation of the finger shape model. In this paper, several popular used features, such as scale invariant feature transformation (SIFT) feature, ridge feature and minutiae, are employed for correspondences establishment. To extract these fingerprint features accurately, an improved fingerprint enhancement method has been proposed by polishing orientation and ridge frequency maps according to the characteristics of 2D touchless fingerprint images. Therefore, correspondences can be established by adopting hierarchical fingerprint matching approaches. Through an analysis of 440 3D point cloud finger data (220 fingers, 2 pictures each) collected by a 3D scanning technique, i.e., the structured light illumination (SLI) method, the finger shape model is estimated. It is found that the binary quadratic function is more suitable for the finger shape model than the other mixed model tested in this paper. In our experiments, the reconstruction accuracy is illustrated by constructing a cylinder. Furthermore, results obtained from different fingerprint feature correspondences are analyzed and compared to show which features are more suitable for 3D fingerprint images generation.     

结合图像特征的多视拼接数据的消冗处理

在不丢失非重叠区域数据的情况下, 对多视拼接重合区域的三维点云数据进行消冗处理是三维拼接中的一个难题。针对这一难题, 提出了一种结合二维图像信息查找和消除冗余数据的新方法。算法首先查找位于拼接重叠区域的三维点云数据, 结合三维点的K近邻约束和对应像素特征描述的相似度, 对重叠区域的点云数据进行冗余查找和消除。实验表明, 该方法能够准确判断并消除冗余点, 没有造成更改或丢失非重叠区域三维数据点的不良效果, 消冗速度也有所提高。     

多视图动量对比学习算法

比较同一图像不同增强的相似性是对比学习取得显著成果的关键。传统对比学习方法使用了图像的两个不同视图,为了学习到图像更多的信息以提高分类准确率,在MoCo(momentum contrast for unsupervised visual representation learning)的基础上,提出了一种多视图动量对比学习算法。每次迭代中,对于图像的多个数据增强分别使用一个查询编码器和多个动量编码器进行特征提取,使得本次迭代可以使用更多的数据增强和负样本。使用优化的噪声对比估计(InfoNCE)来计算损失,使得查询编码器能得到更有益于下游任务的特征表示。对查询编码器使用梯度回传更新网络,对各动量编码器使用改进的动量更新公式以提高模型的泛化能力。实验结果表明,使用多视图动量对比学习可以有效提高模型的分类准确率。     

基于卷积神经网络的脑肿瘤分割方法综述

脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用。然而,由于脑病变结构的高可变性,组织边界模糊,以及数据有限和类不平衡等问题,导致其仍面临巨大的挑战。目前,大部分分割依赖手工,耗时耗力,易受主观影响,寻求一种高效的自动分割方法非常具有研究意义。介绍了脑肿瘤分割的研究背景、意义和难点,并概述了其发展历程;从数据和结构优化两方面详细描述基于脑肿瘤分割的卷积神经网络,简介脑分割常用的数据集和性能指标;分析了2017至2019年的BraTs挑战赛中排名靠前的算法性能,并讨论分析卷积神经网络应用于脑肿瘤分割的发展趋势。     

基于图嵌入的自适应多视降维方法

随着监控摄像头的普及和数据采集技术的快速发展,多视数据呈现出规模大、维度高和多源异构的特点,使得数据存储空间大、传输慢、算法复杂度高,造成“有数据、难利用”的困境。到目前为止,国内外在多视降维方面的研究还比较少。针对这一问题,本文提出一种基于图嵌入的自适应多视降维方法。该方法在考虑视角内降维后数据重构原始高维数据的基础上,提出自适应学习相似矩阵来探索不同视角之间降维后数据的关联关系,学习各视数据的正交投影矩阵实现多视降维任务。本文在多个数据集上对降维后的多视数据进行了聚类/识别实验验证,实验结果表明基于图嵌入的自适应多视降维方法优于其他降维方法。     

利用标志点多视图约束实现结构光扫描高精度粗拼接

在采用标志点拼接的结构光扫描系统中,两两相邻视图拼接存在累积误差,导致拼接精度会随拼接次数下降,为此提出一种利用标志点多视图几何约束的高精度拼接方法.首先利用两两视图拼接的方式在扫描过程中构建标志点多视图网络,并利用光束法平差技术优化多视图网络得到高精度全局控制点;在此过程中保存每个视局部坐标系下三维点云,然后将各局部坐标系下点云和全局控制点进行拼接,得到物体表面完整的三维数据.该方法克服了传统拼接过程中累积误差,提高了多视角三维扫描拼接精度;并通过实验证明了所提出算法的有效性.     

基于图割及动态片结构的3维人脸多视图体重建

针对3维人脸重建问题提出了一种新颖的多视图体重建方法,以解决目前3维人脸重建方法只适用于小样本集合,大范围推广时精度难以保证的弱点。该方法创新之处在于将基于特征点匹配的重建方法与立体重建方法结合引入到图割优化框架,并应用于3维人脸重建。本文两个重要改进工作是设计动态片结构描述来进行颜色一致性估计以及设计新的动态图结构以去除半个体素尺寸的重建误差。实验中分别采用8张、16张和30张存在亮度变化的人脸多视角图像验证算法。实验结果逼真,同时避免了传统重建方法结果受限于样本集分布的问题。     

基于黎曼流形的多视角谱聚类算法

现有的多视角谱聚类算法大多只线性结合了各视角的基拉普拉斯矩阵,未考虑不同视角数据的差异性对最优拉普拉斯矩阵的影响,存在聚类性能受限的问题。提出一种基于黎曼几何均值与高阶拉普拉斯矩阵的谱聚类算法(RMMSC),挖掘多视角数据中的高阶连接信息与流形信息,提高最优拉普拉斯矩阵对各视角的信息利用率。按一定的权重线性结合数据单一视角的各阶拉普拉斯矩阵,得到每个视角的基拉普拉斯矩阵,通过低阶与高阶连接信息的结合使用,充分体现多视角数据集的全局结构。在此基础上,计算各视角基拉普拉斯矩阵的黎曼几何均值,将其作为最优拉普拉斯矩阵输入谱聚类算法,得到聚类结果。相比于传统矩阵算数均值的计算,基于黎曼流形的黎曼几何均值能够更好地恢复互补层数据的流形信息。实验结果表明,RMMSC在多组标准数据集上聚类效果优于ONMSC、MLAN、AMGL等算法。其中,在Flower17数据集上,精确度较基准算法ONMSC提高了2.14%,纯度提高了1.7%,且收敛性较好。