李大湘
- 作品数：62 被引量：147H指数：7
- 供职机构：西安邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球更多>>
- 一种用于分割监控视频中存在粘连车辆的方法
- 本发明公开一种用于分割监控视频中存在粘连车辆的方法,步骤分为:车辆区域检测、粘连车辆区域判断、粘连车辆区域骨架提取、骨架角点检测及聚类、确定分割线、分割粘连的车辆等。本发明解决了交通公路上车辆跟踪领域中，采集的图像中出现...
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- 文献传递
- 一种用于刑侦图像分类的多示例集成学习方法
- 本发明涉及图像分类技术领域，公开了一种用于刑侦图像分类的多示例集成学习方法，包括：S1、多示例集成学习刑侦图像分类训练；S11、构造多示例包；S12、构造鉴别示例集；S13、鉴别特征提取；S14、构造用于极限学习机ELM...
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- 基于半监督多示例学习的对象图像检索被引量：8
- 2010年
- 针对基于对象的图像检索问题,提出一种新的半监督多示例学习(MIL)算法.该算法将图像当作包,分割区域的视觉特征当作包中的示例,按"点密度"最大原则,提取"视觉语义"构造投影空间;然后利用定义的非线性函数将包映射成投影空间中的一个点,以获得图像的"投影特征",并采用粗糙集(RS)方法对其进行属性约简;最后利用直推式支持向量机(TSVM)进行半监督的学习,得到分类器.实验结果表明,该方法有效且性能优于其他方法.
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- 关键词：多示例学习属性约简半监督学习
- 基于运动轨迹聚类的监控视频摘要算法被引量：6
- 2019年
- 针对监控视频存在大量冗余而不利于检索与传输等问题,提出一种基于运动目标检测和轨迹聚类组合的动态视频摘要算法。采用视觉背景提取子(VIBE)进行运动目标检测,采用运动区重叠判别的方法提取目标运动轨迹;根据视频中所有运动目标的空间位置信息,提出轨迹聚类方法对运动轨迹进行聚类分组;对每个分组的运动轨迹分别建立能量优化模型,采用量子行为粒子群优化算法(QPSO)求解能量方程最小解,将运动轨迹进行重新组合,生成摘要视频。实验结果表明,该算法可将视频浓缩成指定长度的摘要视频,不易发生目标信息丢失或目标重叠,轨迹优化组合性能较传统模拟退火算法提升10%以上。
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- 关键词：视频摘要运动目标检测目标跟踪
- 基于多示例学习的目标跟踪算法被引量：7
- 2014年
- 为提高运动目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的跟踪算法。该算法利用类Haar特征构建若干弱分类器,然后级联为多示例学习强分类器,根据目标在视频前一帧中的位置,依据最大熵原理,在当前帧中找出目标可能出现的范围,并利用该强分类器确定其最有可能出现的位置,作为跟踪结果,并且将该位置不同邻域内的图像分别作为正包和负包去更新多示例学习强分类器。实验结果表明,该算法对于运动目标外观有显著变化的情况具有较好的鲁棒性和实时性。
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- 关键词：目标跟踪多示例学习弱分类器
- 基于物理模型的自适应快速单幅图像去雾方法被引量：1
- 2014年
- 为提高雾天条件下降质图像的清晰度和色彩保真度,提出一种基于物理模型的自适应快速去雾方法。该方法求取暗原色的窗口选择为最小,并根据暗原色粗估计透过率,采用改进的增加补偿函数的双边滤波做优化,且对双边滤波中敏感的参数作自适应估计,最后通过物理模型恢复图像。实验结果表明,对于单幅图像在确保去雾效果的前提下,降低了算法的复杂度,且没有光晕效应。
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- 关键词：图像去雾自适应双边滤波
- 基于EMD-CkNN多示例学习算法的图像分类被引量：11
- 2010年
- 针对自然图像场景分类问题,根据Citation-kNN算法思想,提出一种新的基于多示例学习(MIL)的图像分类方法。将整个图像当作多示例包,图像分割的区域当作包中的示例,在度量图像包间的相似距离时,利用改进的推土机距离(EMD)代替Citation-KNN算法中的最小Hausdorff距离(minHD),用于图像分类。在Corel图像库上的对比实验结果表明,分类准确率更高。
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- 关键词：图像分类
- 基于SIFT与PMK的鞋印图像比对算法被引量：1
- 2016年
- 设计一种鞋印图像自动比对方法,以解决手工匹配存在的问题。首先,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法,在多尺度空间检测鞋印图像的关键点,并提取其SIFT特征,以描述鞋印图像的局部视觉特性;然后,利用金字塔匹配核(PMK)来计算SIFT特征集之间的相似度,并在VS 2010环境中编程实现鞋印图像相似比对与排序。实验结果表明,基于SIFT与PMK的鞋印比对方法简单有效、且性能优于其他特征比对方法。
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- 关键词：SIFT特征
- 基于QPSO-MIL算法的图像标注被引量：2
- 2010年
- 在多数现有图像标注图像库中,关键字只标注在图像级而非区域级,使有监督学习方法在图像标注中难以应用。基于量子粒子群优化算法(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)提出了一种新的多示例学习(multi-instance learning,MIL)算法——QPSO-MIL算法,在多示例学习的框架下将基于区域的图像标注问题描述成一个有监督的学习问题。该方法将图像当作包,分割的区域当作包中的示例,利用多样性密度(DD)函数,定义了粒子的适应度向量。在示例空间,利用QPSO方法在各个维度上同时搜索DD函数的全局极大值点,作为关键字的概念点,然后根据Bayesian后验概率最大准则(MAP)对图像进行标注。通过ECCV2002图像库的实验结果表明,QPSO-MIL算法是有效的。
- 李大湘彭进业卜起荣
- 关键词：多示例学习图像标注量子粒子群优化
- 一种车牌图像的超分辨率重建方法和装置
- 本公开是一种车牌图像的超分辨率重建方法和装置，涉及图像处理领域，应用于终端。该方法包括：首先通过第一卷积层对待处理的低分辨率车牌图像进行浅层特征提取；其次，通过依次串联的N个相同的残差采样块和第二卷积层进行深度特征提取，...
- 王殿伟郝元杰宋鸽李娜李大湘刘颖
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