温静
- 作品数：20 被引量：32H指数：3
- 供职机构：山西大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省高等学校科技创新项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 数字图像处理课程本硕一体化分级教学的设计和建设被引量：3
- 2019年
- 分析现行的图像处理教学在本科和研究生阶段上处于分离状态,在内容的组织上缺乏连续性和延伸性的问题,从图像处理教学内容选择和实践教学安排上入手,提出一种一体化的课程分级教学模式,使得本科和研究生阶段的图像处理课程具有内容一致性和连贯性。
- 温静韩建栋
- 关键词：数字图像处理分级教学
- 噪声方差未知条件下的视频目标跟踪被引量：2
- 2015年
- 目的基于卡尔曼滤波的视频目标跟踪算法需要事先获得过程噪声和观测噪声方差,但在实际应用中,无法得知这两种噪声方差的准确值。此外,由于目标运动的随机性和视频场景中背景的复杂性,噪声方差也会随时间发生动态变化。如果设定的噪声方差不准确,跟踪精度会受影响,严重时会导致目标跟踪失败。考虑到上述问题,提出一种新的解决方法。方法将带遗忘因子的推广递推最小二乘法(EFRLS)运用到视频目标跟踪研究领域。在该算法中,无需使用噪声方差,首先利用Mean Shift算法获得目标位置的初步估计,再利用EFRLS算法估计下一帧目标的位置。结果该算法明显好于传统Mean Shift算法,并且与Kalman结合Mean Shift算法的跟踪性能相当。此外,在目标发生严重遮挡时,该算法优于Kalman结合Mean Shift算法,具有较好的跟踪性能。结论本文算法无需设置噪声参数,可以实现目标在发生严重遮挡和遮挡后目标重新出现的情况下的准确跟踪,提高了跟踪的鲁棒性,具有一定的工程使用价值。
- 陈金广任冰青马丽丽温静
- 关键词：视频目标跟踪卡尔曼滤波目标遮挡
- 正弦图智能插值法CT稀疏重建被引量：1
- 2021年
- 介绍了基于正弦稀疏插值法对CT图像进行稀疏重建的方法。该方法采用稀疏采样,在DNCDD网络的基础上,提出递减感受野密集连接DNCNN网络结构,汲取图像特征。网络模型采用不同大小的卷积核并加入了密集连接,通过与线性插值方法及不同经典网络方法的比较表明,该网络重建后图像的峰值信噪比和结构相似度更高,可更好地保留图像细节。
- 温静乔志伟
- 关键词：医学图像
- 基于多粒度信息融合的无监督行人重识别方法
- 2023年
- 现有的无监督行人重识别算法通过残差网络仅能提取粗略的全局特征,但是随着数据集中行人、姿态数目和背景复杂性的激增,这些特征表明行人不同姿态的能力不足,使得模型出现欠拟合,进而导致识别精度下降。基于对上述问题的分析,从空间域和通道域两方面考虑,设计了一种全新的多粒度信息融合的残差块(multi-granularity information fusion residual block,MgIFR block),替换残差网络中常规的残差模块,并以此提出了一种基于多粒度信息融合的无监督行人重识别方法。MgIFR模块在空间域上借鉴自注意力机制的思想,通过卷积提取粗粒度的全局特征;结合这些全局特征和图像中特定像素处编码的query,得到具有像素级上下文信息的细粒度全局特征,将具有粗粒度和细粒度的两种全局特征相结合,得到行人姿态的显著性特征;在通道域上,利用通道注意力机制,对输入的残差特征和跨层特征进行通道加权融合,最终得到具有多粒度信息融合的特征,以此来提高模型应对不同行人姿态的能力。实验结果表明,在现有公开数据集中,特别是行人数目姿态多和背景更加复杂的数据集上,相较于基线模型,Rank-1最高提升了9个百分点,mAP最高提升了10.7个百分点。提出的MgIFR模块具有更好的行人姿态的区分能力,有效解决了行人的不同姿态导致误判的问题,提高了行人重识别的准确率。
- 温静张福康
- 关键词：多粒度上下文信息
- 基于视觉深度迁移学习的有参考单目图像深度估计
- 缺少先验信息的单目图像深度估计是难以获取的。然而,视觉深度却可以由其参考图像及其立体深度信息中学习获得。为此,本文提出了一种基于视觉深度迁移学习的有参考单目图像深度估计算法。首先,通过提取CNN特征获取测试图像的候选参考...
- 安国艳温静
- 文献传递
- 基于场景对象注意与深度图融合的深度估计被引量：1
- 2023年
- 现有单目深度估计算法主要从单幅图像中获取立体信息,存在相邻深度边缘细节模糊、明显的对象缺失问题。提出一种基于场景对象注意机制与加权深度图融合的单目深度估计算法。通过特征矩阵相乘的方式计算特征图任意两个位置之间的相似特征向量,以快速捕获长距离依赖关系,增强用于估计相似深度区域的上下文信息,从而解决自然场景中对象深度信息不完整的问题。基于多尺度特征图融合的优点,设计加权深度图融合模块,为具有不同深度信息的多视觉粒度的深度图赋予不同的权值并进行融合,融合后的深度图包含深度信息和丰富的场景对象信息,有效地解决细节模糊问题。在KITTI数据集上的实验结果表明,该算法对目标图像预估时σ<1.25的准确率为0.879,绝对相对误差、平方相对误差和对数均方根误差分别为0.110、0.765和0.185,预测得到的深度图具有更加完整的场景对象轮廓和精确的深度信息。
- 温静杨洁
- 关键词：上下文信息三维重建
- 基于多尺度反卷积深度学习的显著性检测被引量：1
- 2020年
- 传统的显著性检测方法大多在单一的尺度上分辨感兴趣的目标和背景,无法有效地获取多分辨率下的局部细节信息,为此提出多尺度反卷积的深度学习网络模型。首先,在多尺度下对各层特征及各层对比特征进行反卷积,充分利用反卷积层中的卷积核对输入物体的形状进行重建,在多种分辨率特征图上利用反卷积网络来学习细节特征,减少信息的丢失,以此保持不同尺寸特征图的细节信息;然后,将各尺度下的反卷积特征进行融合,形成多层次局部信息;最后,与VGG16网络提取的全局信息融合后,计算各个像素的显著值,从而获得最终的显著性结果。实验结果表明,多尺度反卷积结构表现出较优的性能,与传统方法相比,可以相对增强突出物体与背景之间的对比,保持细节方面的特征;与最新深度学习的方法相比,可以检测出相对清晰准确的区域,一定程度上减少了信息的损失,还原出了更多的细节,能够有效地获取各种分辨率下的显著性目标,而且各反卷积层的独立性也显著提高了本文算法的运算速度。
- 温静李雨萌
- 关键词：显著性检测多尺度特征反卷积多分辨率
- 基于CNN特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计被引量：2
- 2019年
- 单目图像的深度估计可以从相似图像及其对应的深度信息中获得。然而,图像匹配歧义和估计深度的不均匀性问题制约了这类算法的性能。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计算法。首先提取CNN特征计算输入图像在数据集中的近邻图像;然后获得各候选近邻图像和输入图像间的像素级稠密空间形变函数;再将形变函数迁移至候选深度图像集,同时引入基于SIFT的迁移权重SSW,并通过对加权迁移后的候选深度图进行优化获得最终的深度信息。实验结果表明,该方法显著降低了估计深度图的平均误差,改善了深度估计的质量。
- 温静安国艳梁宇栋
- 基于多级全局信息传递模型的视觉显著性检测被引量：2
- 2021年
- 对神经网络中的卷积特征采用分层处理的思想能明显提升显著目标检测的性能。然而,在集成分层特征时,如何获得丰富的全局信息以及有效融合较高层特征空间的全局信息和底层细节信息仍是一个没有解决的问题。为此,提出了一种基于多级全局信息传递模型的显著性检测算法。为了提取丰富的多尺度全局信息,在较高层级引入了多尺度全局特征聚合模块(MGFAM),并且将多层级提取出的全局信息进行特征融合操作;此外,为了同时获得高层特征空间的全局信息和丰富的底层细节信息,将提取到的有判别力的高级全局语义信息以特征传递的方式和较低层次特征进行融合。这些操作可以最大限度提取到高级全局语义信息,同时避免了这些信息在逐步传递到较低层时产生的损失。在ECSSD、PASCAL-S、SOD、HKU-IS等4个数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法相较于较先进的NLDF模型,其F-measure(F)值分别提高了0.028、0.05、0.035和0.013,平均绝对误差(MAE)分别降低了0.023、0.03、0.023和0.007。同时,所提算法在准确率、召回率、F-measure值及MAE等指标上也优于几种经典的图像显著性检测方法。
- 温静宋建伟
- 关键词：显著性检测全局信息神经网络信息传递
- 基于带squeeze-and-excitation模块的ResNeXt的单目图像深度估计方法
- 2021年
- 针对目前单目图像深度估计任务缺乏对特征通道之间的全局信息关系表示的问题,提出了一种基于SEResNeXt的单目图像深度估计方法。首先,通过建模特征通道间的动态且非线性的关系来提高网络的全局信息表示能力;然后,采用特征重标定策略来自适应地重新校准特征通道的响应,从而进一步提升特征利用率;最后,通过ResNeXt结构在不增加模型复杂度的基础上进一步提升方法的性能。实验结果表明,相比与没有采用ResNeXt结构的算法,该方法获得了更低的误差值,其均方根误差(RMSE)降低了10%,绝对相对误差(AbsRel)降低了27%。
- 温静李智宏
- 关键词：信息聚合全局信息
