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陆耀: 作品数：24 被引量：99H指数：5; 供职机构：北京理工大学计算机学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金北京市教育委员会共建项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

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一种基于树状聚合轻量化的单张图像超分辨率方法: 本发明涉及一种基于树状聚合轻量化的单张图像超分辨率方法，属于图像处理技术领域。包括：对高分辨率图像训练数据集进行预处理，下采样得高低分辨率图像对，并将低分辨率图像输入标准模型，得到标准模型的特征；将低分辨率图像映射得到高...; 王子建陈晓珍王学博陆耀李玮琪李公平吴紫薇; 文献传递

一种基于区域组合特征的印刷图像缺陷检测方法: 本发明涉及一种基于区域组合特征的印刷图像缺陷检测方法，属于图像处理技术领域。分为学习过程和训练过程。学习过程具体为：①针对印刷样张图像进行区域划分。②判断训练样本集中的小张印刷图像的所属区域。③针对训练样本进行特征提取。...; 陆耀黄炜雷凡喻卢军丁建华秦明; 文献传递

基于中粒度模型的视频人体姿态估计被引量：7: 2018年; 人体姿态估计是计算机视觉领域的一个研究热点,在行为识别、人机交互等领域均有广泛的应用.本文综合粗、细粒度模型的优点,以人体部件轨迹片段为实体构建中粒度时空模型,通过迭代的时域和空域交替解析,完成模型的近似推理,为每一人体部件选择最优的轨迹片段,拼接融合形成最终的人体姿态序列估计.为准备高质量的轨迹片段候选,本文引入全局运动信息将单帧图像中的最优姿态检测结果传播到整个视频形成轨迹,然后将轨迹切割成互相交叠的固定长度的轨迹片段.为解决对称部件易混淆的问题,从概念上将模型中的对称部件合并,在保留对称部件间约束的前提下,消除空域模型中的环路.在三个数据集上的对比实验表明本文方法较其他视频人体姿态估计方法达到了更高的估计精度.; 史青宣邸慧军陆耀陆耀; 关键词：马尔科夫随机场隐马尔科夫模型

结合相位一致性的度量学习跟踪被引量：1: 2017年; 目的目标跟踪在实际应用中通常会遇到一些复杂的情况,如光照变化、目标变形等问题,为提高跟踪的准确性和稳定性,提出了一种基于相位一致性特征的度量学习跟踪方法。方法首先对目标区域提取相位一致性特征,其次结合集成学习和支持向量机的优点,利用度量学习的思想进行区域的相似性判别,以此来确定目标所在位置。跟踪的同时在线更新目标模型和度量矩阵从而实现自适应性。结果算法的有效性在有外观、光照变化及遮挡等具有挑战性的视频序列上得到了验证,并与当前几种主流方法进行了跟踪成功率和跟踪误差的定量比较,实验结果显示本文算法在4组视频上的跟踪误差平均为15个像素,跟踪成功率最低的也达到了80%,优于其他算法,具有更好的跟踪准确性和稳定性。结论本文设计并实现了一种基于度量学习的跟踪新方法,利用较少的训练样本即可学习到有判别力的度量矩阵。该跟踪方法对目标特征的维数没有限制,在高维特征空间的判别中更有优势,具有较好的通用性,在有外观、光照变化及遮挡等复杂情况下,均能获取较为准确和稳定的跟踪效果。; 霍其润陆耀刘羽巢进波; 关键词：视觉跟踪相位一致性自适应

基于金字塔回归策略的人脸超分辨率: 本文提出了一种基于金字塔回归策略的人脸超分辨率方法.根据输入的低分辨率图像和预期的高分辨率图像之间的分辨率比例关系,将人脸超分辨率过程分成几级,逐级完成人脸超分辨率。低一级获得的人脸超分辨率输出作为下一级的输入产生新的输...; 李兵兵陆耀王晓明李劲娴; 关键词：人脸超分辨率混合搜索高分辨率图像; 文献传递

一种自适应正则化的图像超分辨率算法被引量：27: 2012年; 提出一种自适应正则化的图像超分辨率重建算法.首先,利用局部残差均值自适应地计算各低分辨率图像通道的权值参数矩阵,可有效地利用各通道对应区域间的交叉信息;其次,利用正则项局部误差均值自适应地计算平衡正则项和保真项的正则化参数矩阵,能较好地保持图像边缘纹理等信息.实验结果表明本文算法不但具有较高峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似度(Structural similarity,SSIM),而且在边缘、纹理等细节区域具有更好的重建效果.; 安耀祖陆耀赵红; 关键词：超分辨率最大后验估计自适应正则化

基于残差反投影神经网络对齐人脸图像的超分辨率方法: 本发明涉及基于残差反投影神经网络对齐人脸图像的超分辨率方法，属于图像处理技术领域。采用迭代反投影与深度学习神经网络相结合的方式，通过三个步骤将超低分辨率人脸图像放大8倍。(1)将超低分辨率人脸图像输入到神经网络中，提取深...; 陆耀王学博陈晓珍王子建李玮琪李公平吴紫薇; 文献传递

一种快速多分类支持向量机实现策略被引量：4: 2007年; 基于二进制编码技术,提出一种快速多分类支持向量机实现策略.首先描述编码技术的实现思想,进一步给出避免多分类器中各个支持向量机的正负类样本数目不均衡的方法.并提出寻找多类别之间的最佳划分的策略,使该分类器在牺牲较小精度的情况下,具有较快的分类速度,适合应用于实时或在线分类系统中.最后根据实验结果对这种多分类器系统的性能进行评述.; 李建武陆耀; 关键词：支持向量机二进制编码

基于分层弹性运动分析的非刚体跟踪方法被引量：2: 2015年; 采用时–空分层的弹性运动跟踪策略,提出了一种分析长时运动稳定结构与短时运动局部变化的非刚体运动跟踪方法.首先,基于序贯形状聚类的分段弹性运动跟踪模型,将整段图像序列分割成若干子段,并利用弹性运动分析方法得到子段内各帧边缘点的对应关系和各类的平均形状,获取短时局部运动变化细节.然后,通过基于贝叶斯网的整体搜索算法寻找时序上相邻聚类平均形状之间的对应关系,进而得到整段运动的公共形状,用于表示长时运动稳定结构.通过计算公共形状与各类平均形状之间的变形关系,可以建立各聚类平均形状之间的对应关系,实现分段运动的连接.本方法的特点是不依赖先验模型、通用性好、目标的描述能力强.实验表明,本方法与现有不依赖模型的方法相比,具有更好的长时稳定性和更高的跟踪精确度.; 吕峰邸慧军邸慧军徐光祐; 关键词：贝叶斯网络

基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络: 2023年; 模糊图像的超分辨率重建具有挑战性并且有重要的实用价值.为此,提出一种基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络(Blurred image blind super-resolution network via kernel estimation,BESRNet).该网络主要包括两个部分:模糊核估计网络(Blur kernel estimation network,BKENet)和模糊核自适应的图像重建网络(Kernel adaptive superresolution network,SRNet).给定任意低分辨率图像(Low-resolution image,LR),首先利用模糊核估计子网络从输入图像估计出实际的模糊核,然后根据估计到的模糊核,利用模糊核自适应的图像重建子网络完成输入图像的超分辨率重建.与其他图像盲超分辨率方法不同,所提出的模糊核估计网络能够显式地从输入低分辨率图像中估计出完整的模糊核,然后模糊核自适应的图像重建网络根据估计到的模糊核,动态地调整网络各层的图像特征,从而适应不同输入图像的模糊.在多个基准数据集上进行了有效性实验,定性和定量的结果都表明该网络优于同类的图像盲超分辨率神经网络.; 李公平陆耀王子建吴紫薇汪顺舟; 关键词：模糊图像卷积神经网络

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