唐明
- 作品数：38 被引量：56H指数：4
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于部位上下文的人体属性图像分类方法、系统和装置
- 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于部位上下文的人体属性图像分类方法、系统和装置，旨在解决现有的人体分类方法忽略了人体属性之间的关系而未考虑人体内在层次结构信息导致分类精确度不足的问题。本发明包括：通过人体属性图...
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- 文献传递
- 非参数化区域竞争方法:一种新的图像分割框架被引量：15
- 2001年
- 提出了一种新的图像分割框架——非参数化区域竞争算法 .这种算法克服了基于尺度空间滤波的特征空间聚类法的缺陷 ,提高了原区域竞争算法的性能 ,并且采取了一种自动选取种子位置及大小的形式化策略 .非参数化区域竞争算法可以把图像分割成统计意义上并不具有一致性 ,但在应用中更有意义的区域 ,称这样的分割为语义一致 (或均匀 )的分割 .非参数化区域竞争算法把定量地控制分割结果中的区域个数和语义一致的分割结合起来 ,从而净化了分割结果 。
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- 关键词：图像分割计算机视觉
- 基于分布学习的自适应方差和权重的人脸年龄估计方法
- 本发明属于计算机视觉和模式识别领域，具体涉及一种基于分布学习的自适应方差和权重的人脸年龄估计方法、系统、装置，旨在解决现有人脸年龄数据集类别不均衡及现有方法使用固定方差不足，导致人脸年龄估计结果跟真实值差距较大的问题。本...
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- 文献传递
- 基于局部距离学习和排序队列的视觉目标跟踪方法
- 本发明为基于局部距离学习和排序队列的视觉目标跟踪方法，包括：步骤1：用目标框和背景框在第一帧图像中选定目标及其附近背景，在各框中随机采样得到表示目标及其局部背景的两个小图像片集；学习各目标小图像片的局部距离度量函数并建立...
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- 基于模型的远红外序列图像自适应增强算法及其分析被引量：6
- 2000年
- 在深入分析 Highnam和 Brady提出的基于成像模型的远红外图像增强方法的基础上 ,设计了一种新的基于模型的远红外序列图像自适应增强算法 ,并进行了自适应参数对算法性能影响的实验研究 .新算法可以通过适当选取自适应参数来体现对增强质量和增强时间的折衷考虑 ,以便满足不同的应用需求 .
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- 关键词：滤波自适应增强算法
- 行人重识别模型训练方法、行人重识别方法、装置和设备
- 本发明提供一种行人重识别模型训练方法、行人重识别方法、装置和设备，应用于图像处理领域，该方法包括：将第一样本图像划分为多个第一图像块，将多个第一图像块划分为多个第一图像块组；分别对各第一图像块组中的部分第一图像块进行掩码...
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- 基于十字感受野网络的场景文本检测
- 2021年
- 现有的场景文本检测方法直接采用面向图像分类任务的网络结构。由于文本目标在纵横比、外观纹理及尺寸上与ImageNet上的自然物体的明显区别,这些分类网络结构不适合于场景文本检测任务。为解决该问题,提出了一种适用于场景文本检测的骨干网络——十字感受野网络(CrossNet)。CrossNet的基本元素为十字感受野模块(Cross-Receptive-Field Block,CrossRecepBlock)。考虑到场景文本通常是矩形的,在CrossRecepBlock中,用矩形卷积核代替普通的正方形卷积核来指导网络学习更适合场景文本检测的有效感受野;基于文本检测主干网络的宽度非常重要、深度不宜过大的原则,构建了CrossNet。采用CrossNet的EAST方法在准确率上显著超过基于ResNet-50的原始方法,并在ICDAR2015上达到了82.5%的F-score评测结果。
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- 关键词：卷积神经网络
- 一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质
- 本发明提供一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：确定待分类图像中每一像素的特征表示；基于每一像素的特征表示，以及各个预设类别对应的全局特征表示，确定每一像素的特征增强表示；基于每一像素的特征表示和特征增...
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- 文献传递
- 融合描述式和判别式建模的目标跟踪方法
- 本发明公开一种融合描述式和判别式建模的目标跟踪方法，包括以下步骤：1.t＝1，在第1帧图像中的被跟踪目标及其邻近背景上随机抽取多尺度小图像块集合并训练两对二类支持向量机和一类支持向量机作为被跟踪目标的模型；2.在第t+1...
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- 文献传递
- 视觉目标跟踪方法及系统
- 本发明涉及一种视觉目标跟踪方法及系统，所述视觉目标跟踪方法包括：获取多个历史目标模板及待跟踪目标的当前视频序列的历史位置信息；根据各所述历史目标模板，从所述待跟踪目标的当前视频序列中确定多组目标模板图像及搜索区域；根据目...
- 王金桥赵飞唐明
- 文献传递
