国家自然科学基金(61071180)
- 作品数：5 被引量：12H指数：3
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- 面向图像超分辨率的上下文字典学习被引量：3
- 2014年
- 基于稀疏表示理论,提出了一种面向单张图片超分辨率的字典学习方法。通过对训练数据进行分类,期望在每一类训练数据训练字典的过程中,增强类内的上下文信息。与之前的面向图像分类的字典学习方法所不同的是,训练数据集由高分辨率图像块和对应的低分辨率图像块共同组成,这使训练得到的字典更适用于图像重构。利用有限的训练数据集,基于上下文的字典学习方法能够提高字典表示的拓展能力,消除由多重训练数据子集带来的冗余。
- 于伟姚鸿勋孙晓帅刘先明许鹏飞
- Potts网络的模块化Latching动力模型被引量：2
- 2013年
- Latching(锁连)是意大利国际高等研究生院的Alessandro Treves教授根据人类语言所独有的无穷递归能力假设构造出的自适应Potts动力学模型。Latching能够解释思维中的策略转移现象,对于探索人类智能的出现具有重要的意义。但是Latching动力学模型是建立在单个模块基础上的,无法与实验证据进行直接对话。利用具有时延的异联想突触连接将Latching动力扩展到模块化Latching链,并对其主要参数重绕概率、阈值系数、噪声模式对和反馈连接系数做了深入的仿真分析。研究的主要结果有:(1)一个适当的重绕概率能增强模块内模式之间的锁连活动。(2)在模块化网络中,LCL和ISR对反馈连接和噪声模式的大小都不敏感。(3)只有在阈值较高,网络中才会出现比较清晰的Latching转移。
- 宋三明姚鸿勋
- 基于判别力分析和结构约束的Logo检测方法
- 2013年
- 图像中的Logo检测对于分析图像的内容、进行品牌广告投放和广告推荐具有重要的意义。针对现有的Logo检测方法存在的准确率低、处理速度慢的问题,提出了基于特征判别力分析和结构约束的Logo检测方法。首先,提出了基于出现频率的判别力分析方法;其次,提出了基于特征之间相对距离、相对主方向和相对尺度的结构关系表示方法,并构建出Logo表示模型;最后,提出了由粗到精的Logo检测方法,采用视觉单词判别力分析获得候选区域,并采用结构关系来进行精确匹配,确定最终的Logo区域。在一个包含100种Logo的10,000张图像的Logo数据集上的Logo检测实验中表明,所提出的方法在准确率、召回率和处理速度上均明显优于当前主流的Logo检测方法,证明了所提出方法的有效性和高效性。
- 许鹏飞姚鸿勋
- 一种极值约束的边缘保持图像平滑算法被引量：3
- 2014年
- 边缘保持的图像平滑在图像预处理以及许多图像编辑应用中都具有重要的意义。图像的边缘保持与细节平滑是一对矛盾。提出一种以极值为约束的边缘保持的图像平滑算法。该方法的基本思想是对处理后图像的极值进行约束,即要求其在给定位置处取得相应的极大(小)值来保持原图像的主边缘,同时平滑消除副边缘和信号小起伏。首先对原图像进行初步平滑,然后从中提取出极值点,再把这些极值点作为处理后图像的约束。在所有满足这些约束的函数中,取与原图像最接近的作为最终平滑结果。利用半二次技术和交替最小化得到了有效的数值求解方法。实验结果表明,提出的方法在一些基于边缘保持平滑的图像处理(如细节增强)中取得了更好的效果。
- 姜小磊姚鸿勋赵思成
- 关键词：图像滤波
- 基于稀疏表示的目标跟踪方法被引量：4
- 2013年
- 提出了一个新的基于稀疏表示的目标跟踪方法。在粒子滤波框架下,将目标模板线性表示为所有目标候选的线性组合。当假设目标候选中存在与目标模板相似的候选时,线性表示的系数满足稀疏性约束,可以通过L1范式最小化求解。每一个目标候选在线性表示中的系数反映了该候选与目标模板的相似程度,因此可以将系数作为目标候选的权重。目标跟踪的结果为权重最大的候选。实验结果表明本文提出的算法比文献中现有的基于L1范式最小化的跟踪方法性能更稳定、计算效率更高。
- 张盛平姚鸿勋孙鑫卢修生
- 关键词：目标跟踪
