李小宝
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：宁波大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金浙江省重中之重学科开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于2D DenseU-net的核磁共振海马体分割被引量：2
- 2019年
- 针对深层U-net网络易出现梯度消失以及存在特征重用率低的问题,本文提出一种2D DenseU-net海马体分割算法框架,融合了DenseNet和U-net两种网络结构。通过在U-net中构建当前层与前面所有层的密集连接,有效缓解了深层U-net易出现梯度消失的问题,并加强了特征传播与特征复用;DenseU-net在发挥密集连接优势的同时,保持了U-net网络中下采样和上采样的长连接结构,有助于保存浅层信息。此外,针对海马体存在比例少、体积小、边缘不清晰等特点,本文对数据样本依次进行正样本数据增强、尺寸均等剪切以及去除无效样本、边缘采样的特殊处理,有效解决了正负样本失衡问题并强化了海马体细节信息,保证获取完整的特征用于网络训练。在公开数据集ADNI(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)上的实验结果表明,本文方法能够达到92.63%的平均分割Dice精度,优于传统的海马体分割方法以及目前流行的一些基于深度学习的海马体分割模型。
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- 融合直接度量和间接度量的行人再识别被引量：5
- 2018年
- 当前行人再识别的度量算法在计算相似性时主要依据两幅图像自身的判别信息(直接度量),较少依据与两幅图像相关的其它图像的判别信息(间接度量).针对此种情况,文中提出加权融合直接度量和间接度量的度量方法.首先提取图像的局部最大概率特征和突出性颜色名称特征,融合两者作为图像的最终特征.然后分别计算两幅图像的直接相似性和间接相似性,利用序列排序方法对数据库样本进行训练,得到权值参数,从而得到两幅图像的最终相似性.在Market-1501数据库和CUHK03数据库上的实验表明,融合后的度量识别能力明显高于单个度量的识别能力.
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- 混合l_2/l_(1/2)范数的局部组稀疏表示方法被引量：2
- 2018年
- 当前基于稀疏表示的行人再识别都是通过松弛l_0正则项为l_1正则项以达到逼近l_0范数稀疏性的目的.在满足有限等距性质(RIP)条件下,l_1和l_0具有等价性,然而在具有杂乱背景、物体遮挡等众多干扰因素的行人再识别任务中,却很难满足RIP条件.因此,文中提出混合l_2/l_(1/2)范数的组稀疏表示方法,通过将gallery集中同一行人图像序列视为一组,利用l_2范数约束组内结构,l_(1/2)范数约束组间结构,对遮挡和杂乱背景等干扰因素具有更高的鲁棒性.为了进一步增强模型的判别性,引入人体结构约束,将行人图像划分为若干近邻块区域,针对每一区域分别构造适应性的混合l_2/l_(1/2)范数的组稀疏模型,最终融合全部稀疏模型得出再识别结果.在当前具有挑战性的2个多行人图像序列数据集PRID 2011和iLIDS-VID上的实验验证文中方法的有效性.
- 李小宝郭立君张荣洪金华
- 关键词：范数
- 基于特征融合与改进神经网络的行人再识别被引量：2
- 2017年
- 行人再识别中,为了获得基于突出性颜色名称的颜色描述(SCNCD)特征对于光照变化较好的鲁棒性,提出了融合SCNCD特征和对于视角变化鲁棒性高的局部最大出现概率(LOMO)表观特征;为了获得图像的结构信息,将图像划分为多个重叠块,并提取块特征;针对神经网络容易陷入局部极小值,且收敛速度慢的问题,引入动量项。经过公用VIPeR数据库和PRID450s数据测试后,实验结果表明:融合后的特征的识别能力明显高于原特征的识别能力,且改进后的神经网络收敛速度明显提高。
- 蒋桧慧张荣李小宝郭立君
- 关键词：神经网络
