李培华
- 作品数:9 被引量:3H指数:1
- 供职机构:大连理工大学更多>>
- 发文基金: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>>
- 基于局部约束仿射子空间编码的时空特征聚合卷积网络模型被引量:3
- 2020年
- 双流卷积网络能够在视频中建模表观和运动信息,是行为识别中一种重要的基础网络模型.然而,这种模型只能学习单帧的空间信息和少数几帧的时间信息,无法有效地建模整段视频中的长时信息.为此,本文提出一种基于局部约束仿射子空间编码的时空特征聚合卷积网络.该网络的核心是局部约束仿射子空间编码层,能够嵌入到双流卷积网络中用于聚合覆盖整段视频的空间和时间特征,从而获得视频的全局时空表达.局部约束仿射子空间编码层由权重系数计算和仿射子空间编码组成,其中的参数可与卷积网络中的其他参数进行联合优化从而进行端到端的学习.同时,本文研究了在代价函数中施加软正交约束、无穷范数约束和谱范数约束三种方法,以保证仿射子空间基的正交性.在常用的UCF101、HMDB51和Something-V1数据集上,本文的方法比经典的双流卷积网络识别准确率分别提升1.7%、8.7%和4.3%,同时达到或优于当前最先进的方法.
- 张冰冰李培华孙秋乐
- 一种大规模数据背景下的快速有效的图像检索方法
- 本发明提供了一种大规模数据背景下的快速有效的图像检索方法,属于计算机视觉、统计学习、模式识别技术领域。首先采用在特定任务数据集下做过迁移学习的深层卷积神经网络提取图像的局部特征,然后进一步利用空间均值池化和协方差描述子对...
- 李培华王旗龙曾辉孙伟健鲁潇潇
- 文献传递
- 一种大规模数据背景下的快速有效的图像检索方法
- 本发明提供了一种大规模数据背景下的快速有效的图像检索方法,属于计算机视觉、统计学习、模式识别技术领域。首先采用在特定任务数据集下做过迁移学习的深层卷积神经网络提取图像的局部特征,然后进一步利用空间均值池化和协方差描述子对...
- 李培华王旗龙曾辉孙伟健鲁潇潇
- 文献传递
- 对卷积神经网络和序特征编码联合优化的虹膜识别方法
- 一种对卷积神经网络和序特征编码联合优化的虹膜识别方法,属于生物特征识别、计算机视觉技术领域。本发明在卷积神经网络中嵌入序特征比较模块进行编码,并对该系统进行端到端训练,通过特征学习和特征建模的联合优化以获得更具表达力的模...
- 李培华史雪玉唐兴强
- 一种基于人体关键点的图卷积网络跌倒检测方法
- 本发明提供了一种基于人体关键点的图卷积网络跌倒检测方法,属于计算机视觉技术领域。本发明设计了双流图卷积网络,以图的形式建模人体姿态,充分挖掘和利用了人体的姿态信息,提高了姿态特征的鲁棒性,有利于后续的姿态分类;同时利用了...
- 刘潇李培华 谢江涛 张雪飞 吴永秋 吕莎莎
- 文献传递
- 一种基于改进的推土距离的混合高斯模型匹配方法
- 本发明提出了一种适用于图像分类和图像检索的算法系统。该算法主要包括图像建模和图像匹配两个模块。在图像建模中,为了提高特征的描述能力,该算法首次利用深层卷积神经网络提取图像的深度特征,并在此基础上利用混合高斯模型建模表示图...
- 李培华王旗龙郝华
- 对卷积神经网络和序特征编码联合优化的虹膜识别方法
- 一种对卷积神经网络和序特征编码联合优化的虹膜识别方法,属于生物特征识别、计算机视觉技术领域。本发明在卷积神经网络中嵌入序特征比较模块进行编码,并对该系统进行端到端训练,通过特征学习和特征建模的联合优化以获得更具表达力的模...
- 李培华史雪玉唐兴强
- 文献传递
- 一种基于人体关键点的图卷积网络跌倒检测方法
- 本发明提供了一种基于人体关键点的图卷积网络跌倒检测方法,属于计算机视觉技术领域。本发明设计了双流图卷积网络,以图的形式建模人体姿态,充分挖掘和利用了人体的姿态信息,提高了姿态特征的鲁棒性,有利于后续的姿态分类;同时利用了...
- 刘潇李培华 谢江涛 张雪飞 吴永秋 吕莎莎
- 一种基于改进的推土距离的混合高斯模型匹配方法
- 本发明提出了一种适用于图像分类和图像检索的算法系统。该算法主要包括图像建模和图像匹配两个模块。在图像建模中,为了提高特征的描述能力,该算法首次利用深层卷积神经网络提取图像的深度特征,并在此基础上利用混合高斯模型建模表示图...
- 李培华王旗龙郝华
- 文献传递