博士科研启动基金(B2009-91)
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
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- 相关机构：河南理工大学北京科技大学更多>>
- 发文基金：博士科研启动基金河南省教育厅自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 判别相关分析双注意力机制的目标检测算法被引量：1
- 2022年
- 针对两阶段目标检测算法中模型存在目标识别率低、部分小目标物漏检等问题,提出了一种基于判别相关分析的双注意力机制的目标检测算法。该算法通过改进Faster R-CNN主干网络,引入判别相关分析技术最大化两个特征集中对应特征的相关关系,同时最大化不同类之间的差异,来保证信息间的交互,有效缓解常规特征融合方式存在的特征提取能力不足问题。同时,结合残差结构构建残差双注意力机制,进行深层次的特征提取,来弥补深度CNN后高分辨率信息弱化问题,采用混合卷积层的设计在扩大感受野的同时又减少了信息损失,最大限度地保证了网络的特征提取性能。采用PASCAL VOC2007、KITTI以及Portrait三类数据集对网络进行训练,并将提出的算法模型与多个经典目标检测算法进行对比。实验结果表明,提出的算法具有较高的检测精度。
- 赵珊郑爱玲
- 关键词：目标检测
- 新的局部保持鉴别分析算法
- 2013年
- 提出了一种新的局部保持鉴别分析算法:基于迹比准则与自适应近邻图嵌入的局部保持鉴别分析算法。根据样本分布特性自适应构建类内和类间近邻图,保持数据的局部结构并且利用数据的鉴别信息,定义局部类内离差矩阵以及局部类间离差矩阵,采用迹比Fisher判别函数作为目标函数,通过迭代的方法最大化局部类间离差矩阵与类内离差矩阵的迹比值,解得最优子空间。在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明该方法是有效的。
- 王永茂徐正光赵珊
- 关键词：子空间学习人脸识别
- 基于目标显著区域的图像检索算法
- 2013年
- 针对基于区域的图像检索技术中在构造显著区域时忽略人眼视觉的影响而造成的检索率偏低问题,提出了一种新的图像检索算法。首先,引入人眼的视觉特性,提取图像的一些有意义的点特征,构造显著区域,在此基础上,定义图像的特征描述符,以描述符为线索,将图像的形状特征和空间颜色分布特征有机进行结合,不仅克服了基于目标区域检索时的缺点,而且降低了传统目标区域提取算法的复杂度。实验结果表明,该算法具有较高的检索效率。
- 李雅莉赵珊
- 关键词：视觉特性
