朱祯悦 1吕淑静 1,2,*吕岳 1,2
作者单位
摘要
1 华东师范大学 计算机科学与技术学院,上海 200062
2 上海市多维度信息处理重点实验室,上海 200241
自动化安检技术是维护公共安全、提升安检效率的一项有效措施。在实际场景中很难获得充足的违禁品标注样本用于神经网络的训练,并且在不同场景和安全级别下违禁品的类别也有所不同。为解决基于神经网络的违禁品检测方法所面临的样本不均衡问题,以及避免模型在分割新的违禁品类别时需重新训练的现象,文中提出一种基于图匹配网络的小样本违禁物品分割算法。文中模型将测试图像与参考图像并行输入到图匹配网络中,并根据匹配结果从测试图像中分割出违禁品。所设计的图匹配模块不仅从图间节点的相似性考虑匹配问题,并利用DeepEMD算法建立全局概念,进一步提高测试图和参考图的匹配结果。在SIXray数据集和Xray-PI数据集上的实验表明:本模型在单样本分割任务中得到36.4%和51.2%的类平均交并比,分别比目前先进的单样本分割方法提高2.5%和2.3%。由此表明所设计的算法能有效提升小样本X光图像分割算法的精确度。
语义分割 小样本学习 图匹配网络 X光图像 违禁品检测 semantic segmentation few-shot learning graph matching network X-ray image prohibited item inspection 
红外与激光工程
2021, 50(11): 20210075
作者单位
摘要
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300073
提出一种基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)框架的子图学习方法,该方法通过构建马尔科夫链实现子图在状态空间中的迭代,最终得到用于匹配的最优子图,以有效提高图匹配的精度,减少离散值的影响。在此过程中,所提方法可以在一对一的匹配约束下有效保存成对的匹配点,同时避免了离散值和畸变值的影响。实验分别在合成图像数据集、真实图像数据集、3D模型数据集上展开,实验结果证明了所提方法在图匹配过程中的优越性。
图像处理 图匹配 机器学习 马尔科夫链蒙特卡罗 离散值 
激光与光电子学进展
2020, 57(6): 061003
作者单位
摘要
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
针对密集颗粒流速度场分布的测量问题,提出了基于维诺图匹配的粒子跟踪测速法。首先,通过对图像粒子进行维诺图构建,给出面积相似度筛选匹配粒子的条件;其次,引入Delaunay三角网搜索结构,通过计算维诺多边形的形状相似度来匹配粒子;再次,研究了去除错误匹配粒子矢量的方法和匹配算法中的关键参数;最后,通过模拟二维旋转流场运动以及二维转盘中的颗粒流实验对算法进行了测试。结果表明:维诺图匹配的匹配准确率高于DTPTV并且在处理密集粒子匹配效果上更好;维诺图匹配算法适用于测量密集颗粒流速度场分布,颗粒匹配准确率高达99%,并由得到的颗粒流速度场分布验证了算法的有效性。
光学测量 维诺图匹配 Delaunay三角网 面积相似度 形状相似度 颗粒流速度场 optical measurement Voronoi diagram matching Delaunay triangulation area similarity shape similarity particle flow velocity field 
光学仪器
2018, 40(6): 13
张元 1,2杨志卿 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院半导体研究所, 北京 100089
2 中国科学院大学 材料科学与光电技术学院, 北京 100049
针对传统的基于单线激光雷达的匹配方法在多障碍物环境下匹配精度低的问题, 提出了一种基于图论的匹配方法。该方法从数据点集中提取出具有凹凸性质的特征点, 提取对应的线段并构建属性图模型, 将点集配准问题转化为属性图匹配问题。与传统的基于线段的匹配算法相比, 所提方法基于图模型引入了更多的线段之间的几何关系, 使算法可以适用于多障碍物环境以及动态多障碍物环境; 与传统的基于点的匹配方法相比, 该方法依据特征点组成的线段进行几何意义上的匹配, 通过属性图模型快速找到局部观测数据与全局数据的最佳匹配, 提升了运算效率, 同时也避免了传统方法易陷入局部最优解的缺点。
扫描匹配 属性图匹配 位姿估计 单线激光雷达 地图创建 scan matching attributed graph matching pose estimation single line lidar mapping 
红外与激光工程
2018, 47(12): 1226001
作者单位
摘要
1 西北工业大学应用数学系, 西安 710072
2 西北工业大学自动化学院, 西安 710072
本文提出一种新的利用图的谱对应绝对值特征向量的非负矩阵分解图像配准方法。首先利用图像特征构造了无向权图的非负权矩阵, 通过非负矩阵分解得到了包含原始图像全部特征的特征基图像; 然后将非负权矩阵谱对应绝对值特征向量作为非负矩阵分解的初始值进行迭代, 既能反映图的结构特征信息, 又能提高图像的匹配率; 最后在特征基向量空间找到了两图的正确特征对应关系。合成图像和真实图像实验结果表明了本文图像配准方法的可行性。
图像配准 谱图 图匹配 谱的绝对值特征向量 非负矩阵分解 image registration spectral graph graph matching absolute feature vectors of the spectra non-negative matrix factorization(NMF) 
光电工程
2011, 38(12): 137

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