詹智财
- 作品数：7 被引量：67H指数：2
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技型中小企业技术创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 深度学习的研究与发展被引量：61
- 2015年
- 针对以往浅层学习对特征表达能力不足和特征维度过多导致的维数灾难等现象,深度学习通过所特有的层次结构和其能够从低等级特征中提取高等级特征很好地解决了这些问题,并给人工智能带来了新的希望.首先介绍了深度学习的发展历程,并介绍了基于restricted boltzmann machines(RBM)、auto encoder(AE)和convolutional neural networks(CNN)的deep belief networks(DBN)、deep boltzmann machine(DBM)和stacked auto encoders(SAE)等深度模型.其次,对近几年深度学习在语音识别、计算机视觉、自然语言处理以及信息检索等方面的应用的介绍,说明了深度学习结构在相比较于其他结构的优越性和在不同任务上更好的适应性.最后通过对现有的深度学习在在线学习能力、大数据上和深度结构模型的改进上的思考和总结,展望了今后深度学习的发展方向.
- 张建明詹智财成科扬詹永照
- 关键词：人工智能
- 基于拓扑稀疏编码预训练CNN的视频语义分析被引量：1
- 2018年
- 视频特征的深度学习已成为视频对象检测、动作识别、视频事件检测等视频语义分析方面的研究热点.视频图像的拓扑信息对描述图像内容的关联关系有着重要的作用,同时综合视频序列特性考虑以有标签的视频进行优化学习,将有利于提高视频特征表达的可鉴别性.基于上述考虑,提出一种基于拓扑稀疏编码预训练CNN的视频特征学习方法并用于视频语义分析,该方法将视频特征学习分为2个阶段:半监督视频图像特征学习和有监督的视频序列特征的优化学习.1)在半监督视频图像特征学习中,构建了一个新的拓扑稀疏编码器用之于预训练各层神经网络参数,使视频图像的特征表达能反映图像的拓扑信息,并在图像特征学习的全连接层以有标签的视频概念类别进行逻辑回归微调网络参数.2)在有监督的视频序列特征的优化学习中,构建了视频特征学习的全连接层,综合有标签的视频序列关键帧特征,建立逻辑回归约束,微调网络参数,以实现类别更具可鉴别的视频特征的优化.在典型的视频数据集上进行了相关方法的视频语义概念检测实验,实验结果表明:所提出的方法对视频特征的表达更具可鉴别性,能有效提高视频语义概念检测率.
- 程晓阳詹永照毛启容詹智财
- 关键词：视频语义卷积神经网络
- 一种基于SIFT特征的车辆跟踪系统实现被引量：1
- 2011年
- 卡尔曼滤波算法由于具有很好的目标预测能力而被广泛应用于视频对象跟踪等领域。其缺点在于跟踪过程中各视频帧的状态方程和观测方程的更新需要大量的运算,导致跟踪系统的实时性不高。该文提出采用SIFT特征加以辅助跟踪,利用其对旋转、缩放、亮度等变化保持不变的优点,通过对目标区域SIFT特征提取,结合卡尔曼滤波算法的预测性对视频不同帧的不同匹配目标区域的位置进行独立预测以达到实时跟踪的目的。实验结果表明,该文提出的方法具有较小的运算量和较好的实时性,同等条件下具有较高准确性。
- 尤优詹智财张松松
- 关键词：卡尔曼滤波SIFT
- 一种基于多帧统计的车道背景建模方法被引量：1
- 2013年
- 现有基于视频帧的车道背景建模方法建模过程较复杂,且易受光照、遮挡等因素的影响。提出一种基于多帧统计的视频车道背景建模方法,通过对多帧视频帧自主统计分析,首先建立无车的全背景图像;然后再次对多帧视频帧进行运动对象的位置统计,最终在全背景图像上获取完整的车道背景图像。该方法能有效确定视频中的背景区域,特别是能明确车道背景区域。算法思想简单,容易实现。实验结果表明该算法具有计算量小、车道检测完整、对光照的变化具有一定的自适应能力等特点。
- 彭长生詹智财张松松程碧淳
- 基于SIFT特征与支持向量机的车辆分类系统研究被引量：3
- 2012年
- 基于视频的车辆实时分类是交通系统实现自动化管理的关键技术。该文主要介绍了以SIFT(尺度不变特征变换)特征为基础,通过SVM(支持向量机)算法对视频车辆进行实时分类的系统设计和实现。SIFT特征有对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变的优点,而SVM具有分类快速稳定的特点。实验表明,该文所述方法运算量很小且实时性较好,在同等条件下具有较高的分类准确度。
- 张松松詹智财
- 关键词：SIFTSVM
- 基于SIFT特征降维的视频车辆跟踪研究
- 2012年
- 针对尺度不变特征变换（SIFT）算法在匹配时特征数量过多导致的耗时过长的问题，该文提出一种基于SIFT和主成分分析（PCA）相结合的SIFT特征降维的视频车辆跟踪算法。首先利用SIFT提取出车辆视频图像帧中的所有特征点及其特征向量，其次使用PCA算法对其维数约减并找出各自的具有代表性的特征参数，达到对特征点向量降维的目的，最后利用西式距离找出不同车辆图像帧中相似的车辆。实验证明，该算法在保证原SIFT算法鲁棒性、稳定性的同时减少了计算量，增加了匹配效率，增强了实时性。
- 詹智财惠浩添张松松
- 关键词：SIFT降维车辆跟踪
- 基于单类支持向量机的视频车辆检测研究
- 2013年
- 针对现有视频车辆检测方法存在高误检率、不完整及需要分类的样本数量大等问题,提出一种基于单类支持向量机的视频车辆检测方法。方法通过基于视频多帧统计的方法获得完整的车道背景图像,采用单类支持向量机获得车道背景模型,应用此模型检测车辆目标区域。实验结果表明,该算法具有所需样本量小,车辆检测完整,对光照的变化具有一定的自适应能力等特点。
- 高海迪詹智财沈项军曾兰玲
- 关键词：单类支持向量机视频车辆检测
