郎丛妍
- 作品数：85 被引量：78H指数：6
- 供职机构：北京交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 一种用于重识别的超球面特征嵌入方法及系统
- 本发明实施例提供了一种用于重识别的超球面特征嵌入方法，包括以下步骤：图像预处理阶段：从数据集中读取目标样本图像，对图像进行预处理；特征提取阶段：将预处理后的图像输入到深度网络模型提取图像的特征映射并结合注意力机制的全局池...
- 金一 李晨宁 李浥东王涛冯松鹤郎丛妍
- 基于子空间表示和全局消歧方法的偏标记学习方法
- 本发明提供了一种基于子空间表示和全局消歧方法的偏标记学习方法。该方法包括：构建特征矩阵和候选标记矩阵；基于构建特征矩阵和候选标记矩阵，构建特征子空间学习模型和标记全局消歧模型；综合特征子空间学习模型和标记全局消歧模型得到...
- 李浥东冯松鹤孙悦郎丛妍
- 文献传递
- 基于图像-文本语义一致性的文本生成图像方法被引量：8
- 2023年
- 近年来,以生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)为基础的文本生成图像方法成为跨媒体融合研究的一大热门领域.文本生成图像方法旨在通过提取更具表征力的文本及图像特征,提升文本描述与生成图像之间的语义一致性.现有方法大多针对在图像全局特征与初始文本语义特征之间进行建模,忽略了初始文本特征的局限性,且没有充分利用具有语义一致性的生成图像对文本特征的指导作用,因而降低了文本生成图像中文本信息的表征性.其次,由于没有考虑到生成目标区域间的动态交互,生成网络只能粗略地划分目标区域,且忽略了图像局部区域与文本语义标签的潜在对应关系.为解决上述问题,提出了一种基于图像-文本语义一致性的文本生成图像方法ITSC-GAN.该模型首先设计了一个文本信息增强模块(text information enhancement module,TEM),利用生成图像对文本信息进行增强,从而提高文本特征的表征能力.另外,该模型提出了一个图像区域注意力模块(image regional attention module,IRAM),通过挖掘图像子区域之间的关系,增强图像特征的表征能力.通过联合利用这2个模块,使得图像局部特征与文本语义标签之间具有更高的一致性.最后,该模型使用生成器与判别器损失函数作为约束,以提升生成图像的质量,促进图像与文本描述的语义一致.实验结果表明,在CUB数据集上,与当前主流方法AttnGAN模型相比,ITSC-GAN模型的IS(inception score)指标增长了约7.42%,FID(Fréchet inception distance)减少了约28.76%,R-precision增加了约14.95%.大量实验结果充分验证了ITSC-GAN模型的有效性及优越性.
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- 关键词：语义一致性
- 一种基于节点贡献聚类的公平联邦学习方法
- 本发明提供的一种基于节点贡献聚类的公平联邦学习方法，首先根据联邦学习中每个客户端的实际贡献程度进行分组，并将贡献相似的客户端划分为同一组。在每一轮迭代中，首先在每个组的客户端之间进行组内聚合，然后将组内聚合获得的小组模型...
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- 一种基于标签优化的图像再识别系统及损失函数确定方法
- 本发明公开一种基于标签优化的图像再识别损失函数确定方法，包括获取原始多张有标签的图片，并通过生成对抗网络生成多张没有标签的图片；对每张有标签的图片和每张没有标签的图片进行特征提取；计算多个类的所述多张有标签的图片的类中心...
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- 文献传递
- 基于多子空间表示的偏多标记学习方法
- 本发明提供了一种基于多子空间表示的偏多标记学习方法。该方法包括利用真实标记矩阵构建标记子空间，利用特征映射矩阵构建特征子空间，通过标记子空间和特征子空间学习得到基于多子空间表示的偏多标记学习模型；对基于多子空间表示的偏多...
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- 文献传递
- 基于显著性场景图分析的文本合成图像方法及系统
- 本发明提供了一种基于显著性场景图分析的文本合成图像方法及系统。该方法包括：根据依赖关系解析将文本描述构建成依赖树，进行树转换以得到语义图，构建一个基于规则的场景图解析器，该解析器从依赖项语法表示映射到场景图；利用背景检索...
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- 文献传递
- 基于注意力机制的视频显著区域提取方法
- 本文提出一种基于注意力机制的视频显著区域提取方法。首先对图像进行颜色同质区域分割,然后根据注意力机制提取区域显著特征,接着分析区域显著度并选出显著区域。根据该模型得到新的显著区域提取方法。试验结果表明：该方法提取结果能有...
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- 关键词：特征提取
- 文献传递
- 双流序列回归深度网络的视频火灾检测方法被引量：6
- 2017年
- 首先构建1个室外多场景大规模火灾视频数据库,不仅标注火焰区域,同时根据火焰区域标注量化的火焰级别标签。结合深度网络视频特征的表征能力,将火灾检测形式化为多类别有序回归问题,提出基于双流序列回归深度网络的火灾检测模型。所提出的方法有效融合了视频帧间的运动信息和关键帧的视觉信息。在所构建的数据库和现有的3个公开火灾测试集上的实验表明,所提出的火灾检测方法准确率显著提高。
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- 关键词：火灾检测卷积神经网络
- 基于图卷积神经网络的车辆重识别方法
- 本发明提供了一种基于图卷积神经网络的车辆重识别方法。包括：构建用于车辆重识别的网络模型，使用卷积神经网络提取待重识别的车辆图像的全局和局部特征，利用图卷积神经网络得到结构化特征，利用结构化特征计算网络模型的损失函数；根据...
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