基于GoogLeNet和双层GRU的图像描述

针对基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的方法存在计算复杂度高、收敛速度慢、训练时间长等问题,本文提出基于GoogLeNet和双层GRU的图像描述模型,在训练阶段采用适应性动量估计法(adaptiv...     

一种基于注意力机制与多模态的图像描述方法

最近几年在深度学习领域中,自动生成一副图像的自然语言描述引发了学界的广泛关注,原因是图像描述在实际应用中的重要性以及它连接了两个重要的人工智能领域:计算机视觉和自然语言处理.以往的模型大多采用基于模板或简单的编码-解码方式,生成的文本结构较为单一并且不能够根据图像中各个物体的相互关系表达出图像的深层意义.提出了一种基于注意力机制与多模态的图像描述方法,在LSTM(Long-Short Term Memory)的基础上改进了Attention机制,并在Attention结构后面添加了多模态层对图像的上下文特征信息以及LSTM的隐层状态进行融合处理.在两个公共数据集:MS COCO以及Flickr 30K上进行验证,实验结果证明所提方法有效且可以使生成的描述语句更加丰富.     

基于DCT的图像均衡多描述方法

多描述方法可将图像编码为多个独立的码流(描述),并通过不同的信道进行传输,因此能够解决不可靠信道传输时的丢包或差错问题.介绍了基于分块DCT的图像多描述编码,并在此基础上根据DCT系数的不同提出了2种多描述方法.实验结果表明,这2种方法在单个描述和两个描述的重构图像中都取得了令人满意的结果,并且所得到的2个描述之间具有...     

基于描述逻辑的图像检索框架

提出一种新的基于描述逻辑的、能处理带有分层信度的图像语义信息的图像检索框架,以解决不确定背景知识的图像检索问题.该框架能处理具有分层信度的不确定语义信息,给出了形状及语义两层模型表述图形信息,提出一种能描述分层信度知识的描述逻辑U-ALC,将图像信息检索化归为描述逻辑U-ALC中的逻辑推理,并给出了描述逻辑U-ALC的推理算法.     

基于多阶段遗传算法的人力资源管理

针对企业的员工雇佣计划的优化问题,根据实际中遴选雇佣员工存在一定程度的随机性特点,以按期完成项目、消耗成本最低为目标,采取优胜劣汰策略,利用随机规划方法构建雇佣计划的优化模型;将遗传算法与多阶段决策相结合设计了模型的求解算法;最后通过算例对模型及算法的有效性进行了验证.计算结果表明:提出的方法能够通过合理控制不同时段聘用,及解聘的数量逐步提高雇佣员工的平均工作能力,员工平均工作能力提高幅度达到41%,从而实现了针对项目的人力资源优化.     

基于色彩描述的图像情感语义查询

针对图像视觉特征、中间层语义和高层情感语义之间的语义鸿沟,以色彩为代表,提出了图像情感语义查询的框架.在该框架下,利用图像色彩分割结果,通过定义描述色彩语义的自然语言词汇,设计了基于模糊隶属函数的图像色彩语义描述方法,并在此基础上定义了一种查询语言,将人类对图像内容理解的经验与图像色彩语义描述联系起来,实现了图像高层情感语义的查询.实验结果表明,该方法为图像语义研究提供了一种可行的、有效的、可扩展的解决方案.     

多阶段的郊狼优化算法

为了解决更复杂的优化问题,本文对原始郊狼算法进行研究,提出一种多阶段的郊狼优化算法(MCOA),将算法分为前、中、后期。在前期阶段让郊狼进行正常成长,再引入旋转策略加强其勘探过程的搜索范围,避免过早陷入局部最优解。在中期阶段,提出“以优带差”的策略,再采用新型头狼更新方式对头狼进行更新,更好地平衡勘探和开采过程。在后期阶段,提出一种新型后期成长方式进行郊狼成长,并提出避免趋同因子,解决后期趋同的问题。采用CEC2014测试函数集进行仿真,与其他先进算法以及最新提出的郊狼算法比较,结果表明MCOA具有更好的搜索效率、收敛精度、优化性能以及稳定性。     

基于解耦常识性关联的图像描述生成算法

基于解耦常识性关联的图像描述生成算法旨在排除各类实体间常识性关联对模型推理的干扰,提高描述生成的流畅性与准确性.针对当前图像描述生成中存在的符合常识但与图像内容不相符的关系语句,该算法先通过一种新颖的训练方式加强关系检测模型对图像中真实关系的关注程度,提高关系推理的准确性.再通过一种关系感知的实体交互方法,对存在关系的实体进行有针对性的信息交互,对关系信息进行强化.实验表明,该算法能够纠正一些常识性的虚假关系,生成较为准确的图像描述,并在各项评价指标上获得了较好的实验结果.     

基于改进GoogLeNet的锌渣识别算法

针对目前热镀锌工艺中捞渣机器人工作效率低、缺乏选择性等问题,提出一种基于深度学习的锌渣识别算法,以提高捞渣生产线无人化水平.首先,在GoogLeNet网络基础上进行改进,并搭建了适用于实际生产环境的锌渣识别模型;其次,利用经验丰富的工作人员所标注的薄渣和厚渣这两类锌渣图片来建立数据库,完成锌渣分类模型的训练;最后,将工...     

基于多尺度三元组描述子的形状匹配方法

提出了一种新的基于轮廓的形状描述子,称为多尺度三元组描述子.对轮廓进行均匀采样,同时根据多边形近似演化算法提取轮廓的关键点,由采样点和其相邻关键点构成三元组,根据多个尺度下三元组的几何特性(包括角度和边长)定义描述子.这些三元组既包含了形状的局部细节,又包含了形状的全局结构信息,是一种稳定而准确的描述.形状匹配阶段使用动态规划算法.将本方法应用在MPEG-7数据库上,检索准确率达到86.30%,具有显著优势.     

基于深度卷积神经网络的水稻病害图像识别研究

水稻病害类型多,采集过来的图像病斑交界特征复杂多变。即便同类别水稻病害在不同的生长时期,发生在叶片、茎秆、穗部等部位呈现的病斑特征也不一样,而且不同类型病害也存在相似病斑,这些都给水稻病害图像的精准识别带来了相当大的困难。采用深度卷积神经网络模型,使用数据集扩增技术,运用fine-tune方法对网络进行调参及构建,将自然场景下采集的常见8类水稻病害图像输入网络模型中进行训练和测试,在有限的图像数量下取得较高的识别精度,其中纹枯病的准确率为93%。不同于其他方法仅聚焦在水稻叶部或稻穗部,本文识别的图像是多株水稻的场景,可为水稻病害远程自动诊断提供关键技术支持。     

用圆谐-傅立叶矩描述图像

提出了一种描述图像特征的圆谐—傅立叶矩，对圆谐—傅立叶矩的特性进行了初步分析，用圆谐—傅立叶矩可以完整、无冗余地重建原图像，选取有限数量的低阶圆谐—傅立叶矩与同级次的圆谐—傅立叶函数的乘积叠加求和，可以近似地重建原图像，实验结果表明，圆谐—傅立叶矩有很好的图像描述能力，使用10阶以上的圆谐—傅立叶矩就能较清晰地重建原图像。     

基于直方图的脉冲耦合神经网络(PCNN)多门限图像分割方法

参考了Eckhom等人近几年提出的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neuml Network)模型,结合灰度直方图分割技术,提出了一种新的多门限图像分割方法-基于直方图的脉冲耦合神经网络(PCNN),PCNN模型具有弥补时隙和空隙的特点,因此应用这一网络模型进行图像分割,可以得到较完整的区域边角信息,从而达到理想的分割效果．经实验证明,本文提出的方法较原来的PCNN网络,运算速度和分割效果都有了很大提高。     

基于电动平移台的二维光学图像采集系统

设计出一种能精确控制采集位置的光学图像采集系统,可以用于采集大范围的光强分布．利用二维移动平台和图像采集卡的组合使用,在VC＋＋6．0程序开发环境下开发了系统的自动控制程序,精确控制每次采集的位置,实现了保存指定位置的光强分布图像和保存指定位置光强分布对应的灰度值两种模式的功能．然后将得到的不同位置的图像按照其位置在图像处理软件中拼接成大幅图像．为测试系统,利用该系统记录了矩形孔的衍射光强分布,得到了高清的大范围衍射光强分布图．测试结果表明：该系统的自动化程度和精确度高,实现了图像的无缝拼接,满足了采集高清晰度的大范围光强分布图像的要求．这种系统可以被广泛麻朋于符种涉及到光强分布的图像采集的光学实验中．     

基于C/S油藏描述管理信息系统研究

研究建立油藏描述信息的管理、信息的可视化于一体的管理信息系统 (MIS) ,在油藏描述研究中具有极其重要意义。由此 ,提出了以 ORCALE数据管理系统为后台服务器、DEL-PHI为前端开发的编程语言 ,基于 C/S结构的油藏描述管理信息系统研究思路。文章介绍了系统的结构特点、任务及其实现方法。最后应用该系统成功的实例阐述了系统的重要功能及其系统的特点。     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

基于分形集的多层子块匹配图像压缩算法

提出一种基于分形集和迭代函数系统的多层子块匹配图像压缩算法．通过高层次的子块匹配结果限定低层次子块的搜索范围,多层子块匹配能减少搜索复杂度,实验结果表明该算法能够在保证图像质量的情况下取得较好的压缩效果．     

基于形状轮廓的多源遥感图像数据库检索探索

为了对海量的多源遥感数据进行有效的管理,对多源遥感数据库快速准确地进行查询检索便成为急待解决的问题.为此采用了矩特征表示形状轮廓特征,对多源遥感图像数据库检索进行了初步的探索.经过大量实验表明:使用矩特征表示形状轮廓特征进行多源遥感数据库检索,当待检索图像具有明显形状轮廓特征时,检索结果比较理想.     

相控随机建模在油藏精细描述中的应用研究

针对辽河油田曙四区杜家台油藏开发现状及地质研究的难点,根据沉积学原理和测井相定量分析方法开展了微相研究,利用沉积微相研究成果约束储层参数的空间分布,建立起精细储层地质模型,解决了建模过程中沉积相研究成果与储层参数分布无法有效结合的缺陷,成功地实现了辽河油田曙四区杜家台油藏精细描述,实践证明该方法切实可行。相控随机建模不仅可以提供较准确的储层属性模型,而且为剩余油研究和油气开发调整提供了地质依据。     

基于CCD图像的数据分析与特征提取算法研究

笔者介绍了CCD图像的来源,基于MATLAB对光学实验中获取的CCD图像进行了数据分析,并且采用不同的算法提取了CCD图像中的亮点和直线,根据需要计算出了两条直线之间的距离,绘制了提取亮点后的合成图．最后对使用的算法的优缺点进行了分析探讨．