深圳市科技计划项目(JC200903180630A)
- 作品数：17 被引量：255H指数：7
- 相关作者：李绍滋苏松志柯逍曹冬林郭锋更多>>
- 相关机构：厦门大学广西科技大学元智大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金深圳市科技计划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电子电信更多>>
- 基于判别模型与生成模型的层叠图像自动标注被引量：2
- 2011年
- 图像自动标注是模式识别与计算机视觉等领域中重要而又具有挑战性的问题.针对现有模型存在数据利用率低与易受正负样本不平衡影响等问题,提出了基于判别模型与生成模型的新型层叠图像自动标注模型.该模型第一层利用判别模型对未标注图像进行主题标注,获得相应的相关图像集;第二层利用提出的面向关键词的方法建立图像与关键词之间的联系,并使用提出的迭代算法分别对语义关键词与相关图像进行扩展;最后利用生成模型与扩展的相关图像集对未标注图像进行详细标注.该模型综合了判别模型与生成模型的优点,通过利用较少的相关训练图像来获得更好的标注结果.在Corel 5K图像库上进行的实验验证了该模型的有效性.
- 柯逍李绍滋曹冬林
- 关键词：图像自动标注语义扩展
- 基于互联网搜索与反馈验证的图像自动标注被引量：1
- 2012年
- 基于网页的图像自动标注存在图像与文本的关联假设问题,而基于内容的方法则存在数据规模小的问题。为此,将基于内容和基于网页的自动标注方法相结合,提出基于互联网搜索和反馈验证的图像自动标注方法。利用网页关联文本从互联网搜索结果中提取候选标注词,根据候选标注词在搜索得到图片的内容特征进行反馈验证。实验结果表明,该方法具有大规模标注能力,准确率比基于网页的图像自动标注方法提高了7.92%。
- 俞建松曹冬林李绍滋林达真
- 关键词：图像自动标注互联网搜索网页
- 智能多媒体内容理解若干关键技术研究被引量：1
- 2011年
- 让计算机具有象人睛一样的视觉功能是广大人工智能研究者,特别是从事模式识别与计算机视觉研究领域的学者追求的目标,也是多年来该领域的热门研究课题.但由于其难度较大,很多问题还在探索中.针对该领域存在的一些问题,结合一些应用领域的迫切需求,厦门大学智能多媒体技术实验室从2005年开始从事多媒体内容理解领域的关键技术研究,先后在行人检测、人体行为识别、基于视觉的人体亚健康分析、图像自动标注与检索等领域开展了相关研究.主要针对上述几方面的研究工作,分别介绍国内外的发展情况、我们的研究进展以及未来的工作展望,以便给读者提供相关的参考借鉴.
- 李绍滋苏松志郭锋曹冬林戴莹
- 关键词：行人检测人体行为识别
- 基于单张静态图像的人体行为识别方法综述被引量：5
- 2011年
- 人体行为识别是计算机视觉的研究难点与热点,目前大部分研究者主要针对视频中的行为展开研究.然而,人类的视觉往往根据单张图片就可判断图片中发生的行为.基于单张静态图像的人体行为识别,挑战性更大,是近年来人体行为识别研究的一个趋势,更是探索人类视觉奥秘的一个很好切入点.本文对单张静态图像的人体行为识别方法进行梳理,将其分为三类,最后对其未来研究方向进行展望.
- 姜夕凯苏松志李绍滋成运
- 关键词：计算机视觉静态图像
- 动作识别中局部时空特征的运动表示方法研究被引量：10
- 2010年
- 近年来,基于局部时空特征的运动表征方法已被越来越多地运用于视频中的动作识别问题,相关研究人员已经提出了多种特征检测和描述方法,并取得了良好的效果。但上述方法在适应摄像头移动、光照以及穿着变化等方面还存在明显不足。为此,提出了基于时空兴趣点局部时空特征的运动表示方法,实现了基于时空单词的动作识别。首先采用基于Gabor滤波器和Gaussian滤波器相结合的检测算法从视频中提取时空兴趣点,然后抽取兴趣点的静态特征、运动特征和时空特征,并分别对运动进行表征,最后利用基于时空码本的动作分类器对动作进行分类识别。在Weizmann和KTH两个行为数据集进行了测试,实验结果表明:基于时空特征的运动表示能够更好地适应摄像头移动、光照变化以及施动者的穿着和动作差异等环境因素的影响,取得更好的识别效果。
- 雷庆李绍滋
- 基于多特征融合的花卉图像检索被引量：13
- 2010年
- 以植物花卉图像为研究对象,对植物花卉图像在区域分割、特征提取、基于内容的雷同图像过滤以及基于SVM的植物花卉图像检索等方面进行了系统、深入和较为全面的研究。首先为保证检索效果,提出了基于Canny边缘的雷同图片过滤算法对花卉图像库中的雷同图片进行过滤。然后提出基于2RGB混合颜色模型的自适应阈值分割算法来对花卉图像进行分割。对特征提取采用多特征融合的方法,其中针对形状特征提出了基于HSV颜色模型的加权不变矩,并提出了结合形状特征与纹理特征的边缘LBP算子。通过在花卉图像库进行的实验表明,提出的若干方法都是有效的。
- 柯逍陈小芬李绍滋
- 关键词：特征提取
- 基于结构化局部边缘矩特征的行人检测方法研究
- 静态图像行人检测是计算机视觉的热点之一,行人的特征表示是研究的重点。本文针对直方图特征无法描述图像中象素点的空间位置关系这一缺点,在局部边缘模式特征的基础上,提出了结构化局部边缘矩特征。该特征不仅能够刻画局部区域的统计特...
- 苏松志陈淑媛李绍滋
- 关键词：行人检测支持向量机
- 文献传递
- 一种基于灵敏度的中医亚健康诊断方法
- 2012年
- 提出了一种基于中医理论的人体亚健康自动诊断方法.通过获取中医诊断中常用的人体舌部、眼部、脸部等视觉信息,并结合心理和生理量表,从而实现中医中的望诊和问诊,检测病人的亚健康程度.同时,为了克服中医诊断中存在的主观性、多样性和不确定性,又提出了灵敏度理论作为选择特征和训练数据的标准.实验表明,基于灵敏度的特征选择和数据选择方法能有效的提高亚健康预测的准确率、相关性和剩余方差等性能.
- 王翌戴莹郭峰李绍滋
- 关键词：亚健康中医灵敏度BP神经网络
- 基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪被引量：35
- 2014年
- 为了克服分形小波去噪方法缺乏保护图像的边缘与细节的缺陷,文中提出了一种基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪算法.通过建立一个参数可以灵活改善的多元统计模型来准确地估计各种相关信息,并通过最小化残差来自适应调整模型参数;在适度的噪声方差下根据拼贴距离找出最好的子树域中的近优父子树,通过使用四叉树分割来实现对噪声图像自适应地预测分形小波无噪图像编码,从而达到去除噪声和保护图像的边缘与细节的目的.实验结果表明,该方法在去除噪声的同时,能有效地保持图像的边缘特征和保留图像的精细结构.由于采用了预测小波分形编码,优化了算法结构,算法的处理速度比较快.因此,完全可以达到实时图像处理过程中的去噪预处理对处理速度的要求.
- 王智文李绍滋
- 关键词：图像去噪
- 基于区域空间与词汇加权的图像自动标注
- 2011年
- 图像自动标注是图像检索与图像理解中重要而又极具挑战性的问题.针对现有模型忽略了图像不同区域对图像整体贡献程度的差异性,提出了基于区域空间加权的标注方法,改善了图像的区域特征生成概率估计.此外,针对现有模型未考虑词汇本身重要性以及词汇分布对标注性能的影响,提出了基于词汇固定权值的标注方法、基于平滑词汇频率的标注方法以及基于词汇TF-IDF加权的标注方法,对词汇的生成概率估计部分进行了改进.综合以上区域空间改进与词汇改进,提出了WDVRM图像标注模型.通过在Corel数据库进行的实验,验证了WDVRM模型的有效性.
- 柯逍李绍滋
- 关键词：图像自动标注
