山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2010DX037)
- 作品数：9 被引量：48H指数：5
- 相关作者：李宗民刘玉杰李华顾国民赵敏更多>>
- 相关机构：中国石油大学（华东）中国科学院中国石油大学更多>>
- 发文基金：山东省优秀中青年科学家科研奖励基金山东省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>>
- 跨模态社交图像聚类被引量：4
- 2018年
- 社交图像包含两种模态的信息:视觉信息和社交标签信息.绝大部分跨模态学习领域的研究者,将其精力集中在多模态信息的共享特征空间学习上,从而往往忽略了各模态信息所独有的特征.在该文中将探究如何利用二者的共享信息以及独有信息进行跨模态的图像聚类.该文将共享特征空间的学习看作一个共轭词典学习问题(Coupled Dictionary Learning,CDL),通过一个L1,∞范数的正则项使各模态的词典稀疏化,这种结构化的稀疏性限制会使各模态独有的特征得以保留.除此之外,该文还提出了一个简单的语义相似度度量框架.借助一个包含丰富语义关系的信息库WordNet,该文通过度量标签间的概念距离(conceptual distance)与释义相似度(gloss similarity),为标签添加一定的语义关系,以度量样本间的语义相似度.通过实验证明该文"共享&独有"模式的跨模态学习的方法,相比其它只利用共享特征的方法,在聚类任务上表现更为出色.
- 赵其鲁李宗民
- 关键词：WORDNET图像聚类
- 九宫格空间框架的图书图像检索被引量：8
- 2013年
- 图书图像检索是基于内容的图像检索(CBIR)的一个重要应用。尺度不变特征变换(SIFT)与方向梯度直方图(HOG)在CBIR和物体识别等领域有着广泛应用。根据图书图像的特点,把图书图像按照九宫格进行空间划分,并以SIFT特征为基础对每个分块子图像进行特征描述,然后结合HOG特征组成联合特征描述,联合特征对图书图像的描述力较强而且数据量较小。采用"倒数比"的方式进行联合特征相似性度量能够有效防止子图像发生突变而造成的巨大误差。在规模为50 000幅的图书图像库上的实验结果表明,检索的精度和耗时都在可接受范围内。
- 李宗民唐志辉
- 关键词：尺度不变特征变换方向梯度直方图
- 一种新的抗几何攻击的数字算法被引量：10
- 2012年
- 在讨论最低有效位(LSB)算法特点及其抗几何攻击原理的基础上,提出一种新的抗几何攻击水印算法。首先对水印信息做适当的缩放以适应载体图像的大小,使水印和载体图像之间具有同步性;然后运用Logistic混沌系统对水印进行置乱,以增强算法的鲁棒性;最后从像素的低4位中随机选取嵌入位置通过逻辑运算嵌入水印。试验结果表明,算法能够很好地抵抗裁剪、旋转、缩放等几何攻击,对其他攻击同样具有一定的抵抗能力。
- 郑秋梅顾国民王玉菲赵敏
- 关键词：图像处理数字水印鲁棒性最低有效位
- 基于自动定位分割的图书识别框架被引量：2
- 2012年
- 提出一种基于自动定位分割的图书识别算法,主要包括对拍摄图像进行图书封面区域的自动定位、感兴趣区域(ROI)分割、标准形状矫正以及有效区域的特征提取与相似性匹配部分.自动定位分割部分根据图书封面的几何形状特点,通过基于霍夫变换的形状检测算法对自然场景下拍摄的图书封面图像进行有效区域定位,对ROI进行分割并根据逆仿射变换将其矫正到标准形状;然后对获取的有效图书封面区域进行基于改进的尺度不变特征变换(SIFT)的特征点检测和特征描述,并采用词包(BOW)方法对其进行特征量化和码本学习,从而将定位分割出的图书图像与数据库中图书源图像进行相似性匹配.实验结果表明,对包含一定复杂程度背景的图书图像进行准确的定位分割和矫正,在很大程度上影响着基于特征匹配的图书识别技术的精确度.
- 刘玉杰李伟
- 关键词：霍夫变换特征提取
- 结合层次分割和跨域字典学习的服装检索被引量：6
- 2017年
- 目的针对现有的跨场景服装检索框架在服装躯干部分检索问题上,因服装款式识别优化存在服装信息丢失和跨场景款式识别的问题,提出一种新的服装分割方法和基于跨域字典学习的服装款式识别。方法首先,提出基于超像素融合和姿态估计相结合的方法分割出完整的服装,用完整的服装进行检索可以最大限度地保留服装信息。然后,在服装款式识别时,通过学习服装商品数据集与日常服装图像数据的中间数据集字典,使其逐渐适应日常服装图像数据的方式,调节字典的适应性,进而提高不同场景下的服装款式识别的准确性。另外,由于目前国际缺少细粒度标注的大型服装数据库,本文构建了2个细粒度标注的服装数据库。结果在公认的Fashionista服装数据集及本文构建的数据库上验证本文方法并与目前国际上流行的方法进行对比,本文方法在上下装检索中精度达到62.1%和63.4%,本文方法在服装分割、款式识别,检索方面的准确度要优于当前前沿的方法。结论针对现有的跨场景服装检索框架分割服装不准确的问题,提出一种新的层次服装过分割融合方法及域自适应跨域服装款式识别方法,保证了服装的完整性,提高了跨场景服装检索及款式识别的精度,适用于日常服装检索。
- 李宗民李妍特刘玉杰李华
- 多特征联合建模的视频对象分割技术研究被引量：7
- 2013年
- 当前很多视频对象分割方法都联合利用了多种特征进行前景提取,但是这些特征都是通过简单加权融合到一起的.该文通过主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)比较准确地衡量了各特征在前景检测中所占的权重,使其有效指导前景分割.同时通过对各特征建立相应的高斯模型,有效提高了前景分割的质量,最后再通过基于颜色不变量的阴影检测算法得到了比较准确的结果.实验中采用了颜色(RGB)和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)4种特征,结果表明:无论是对于静态场景还是动态场景,该算法都具有良好的分割效果.
- 李宗民公绪超刘玉杰
- 关键词：主成分分析局部二值模式高斯模型颜色不变量
- 融合双层信息的显著性检测被引量：5
- 2015年
- 目的针对已有工作在颜色及结构显著性描述方面的缺陷,提出一种新的图像显著性检测方法。方法本文方法在不同的图像区域表达上从颜色与空间结构角度计算图像的显著性,充分考虑图像的特征与像素聚类方式之间的适应性。首先,根据颜色复杂度、边缘与连通性等信息,将图像从像素空间映射到双层区域表示空间。然后,根据两个层次空间的特性,与每个图像区域的边界特性,计算图像的结构和颜色显著度。最后,由于不同图像表示中的显著性信息存在互补性,将所有这些信息进行融合得到最终的显著性图。结果在公认的MSRA-1000数据集上验证本文方法并与目前国际上流行的方法进行对比。实验结果表明,本文方法在精确率、召回率以及绝对误差(分别为75.03%、89.39%、85.61%)等方面要优于当前前沿的方法。结论提出了一种融合双层信息的显著性检测算法。根据图像本身信息控制区域数目构建图像双层表示,提高了方法的普适性;利用图像不同层次的特性从不同角度计算显著性,增强了方法鲁棒性。
- 姜霞霞李宗民匡振中刘玉杰
- 关键词：显著性检测空间结构
- 结合空间上下文的局部约束线性特征编码被引量：5
- 2017年
- 针对传统特征编码方法聚焦于在特征空间进行编码,忽略了图像内容的空间信息,导致图像表达不准确、分类精度较低的问题,提出一种在特征空间中以图像空间上下文信息为导向的局部特征编码方法.首先基于最近邻原则为每个局部特征点选择字典中心作为向量基;然后采用探测局部特征的相邻特征点方法建立图像空间上下文约束,并将其用于特征相似性判别;再根据预设阈值来更新向量基,将其用于重构特征;最后将图像的稀疏向量用于分类器进行图像分类.实验结果表明,与同类方法相比,该方法能显著地提高分类精度,更利于图像分类.
- 李宗民蒋迪刘玉杰李华
- 关键词：图像分类
- 基于相关滤波器的自适应目标跟踪被引量：1
- 2017年
- 针对传统核相关滤波器(KCF)跟踪算法在遮挡情况下通常会跟踪失败问题,提出一种目标边缘增强的自适应核相关滤波器算法。首先通过核相关滤波器找出目标位置,对目标位置区域进行边缘增强,使目标特征更突出,提高分类器性能,然后通过计算目标位置的响应强度自适应的改变模板的学习率参数,使检测模板适应外界环境的变化。实验选取15段公开视频序列进行测试,与现有几种相关滤波器进行比较,相对于结果最好的KCF算法的平均中心位置误差减少了9.6像素,平均成功率提高了7.55%,平均距离精度提高了21.62%。实验结果表明在目标被遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下,该算法有较强的适应性,具有重要的研究和应用价值。
- 李宗民王国瑞刘玉杰李华
- 关键词：相关滤波器目标跟踪自适应跟踪
