【摘 要】
：
随着全面小康社会的建成、人民的经济水平日渐提高,车辆的普及率越来越高,为城市管理、交通安防建设带来了难题。车辆重识别作为智慧城市最重要的课题之一,它的主要任务在于,给定特定的车辆图像,在复杂的监控网络拍摄得到的海量数据中检索并定位到该车辆。作为非常具有实际意义的一门课题,我们在研究中发现阻碍车辆重识别发展最主要的两个问题:（1）针对车辆重识别数据标注困难、车辆的极端视角变化导致无监督聚类算法不能很
论文部分内容阅读
随着全面小康社会的建成、人民的经济水平日渐提高,车辆的普及率越来越高,为城市管理、交通安防建设带来了难题。车辆重识别作为智慧城市最重要的课题之一,它的主要任务在于,给定特定的车辆图像,在复杂的监控网络拍摄得到的海量数据中检索并定位到该车辆。作为非常具有实际意义的一门课题,我们在研究中发现阻碍车辆重识别发展最主要的两个问题:（1）针对车辆重识别数据标注困难、车辆的极端视角变化导致无监督聚类算法不能很好的应用以及噪声影响模型训练等问题,本文提出了一种基于视角感知渐进式聚类框架。为了应对车辆的极端视角变化带来的各种问题,本文首先利用视角感知模块将车辆根据视角投射到不同的视角子空间,然后提出一种渐进式聚类算法来分阶段处理车辆聚类过程。此外,针对聚类过程中产生的噪声问题,本文详细分析了噪声的来源,进一步提出了一种噪声选择策略,提升模型判别能力。最终本文的实验结果在开源数据集Ve Ri-776与Ve Ri-Wild上均达到前沿的结果,进一步证明了本文提出方法的有效性。（2）针对车辆重识别在进行多视图检索时不同视图间信息融合问题,本文提出了基于自适应融合学习的多视图检索车辆重识别方法。由于车辆极端的视角变化,和真实场景的复杂性,我们采用了一种有效的自适应融合感知模块,利用特有的显著信息并摒弃冗余的无效信息。具体而言,本文采用一种由特征和特征图计算显著性的相关性计算方法来避免车辆图像的空间不对齐问题。通过比较不同视图之间的相似性,选取出不同视图间不重合部分的显著性区域进行融合,最大化不同视图信息的利用。此外,特征融合后会出现一定程度的信息损失,并且融合特征的目的是和不同摄像头下的视图进行匹配,因此本文进一步提出一种高效的特征增强损失来减少融合后的信息损失,增强匹配关系。在VeRi-776与VeRi-Wild上的实验均证明了本文方法的有效性。
其他文献
随着智能手机的普及,通过手机捕获文档图像,将纸质文档以电子格式存储,已经成为文档数字化的一种常见方法。然而,因为纸张形变、相机角度、光照条件等因素的影响,拍摄的图片会产生各种变形,并不适合直接阅读。文档矫正技术就是对有形变的文档图像进行自动矫正,将有弯曲或折叠痕迹的文档图像进行展平,这对于后续进行文档分析任务有着很大的帮助,因此,文档矫正吸引了众多研究人员的关注。本文以三维重建为基本路线对文档矫正
联邦学习允许多个客户端在不共享数据的情况下,协作地训练一个全局模型,为客户端提供了基本的隐私保护。然而,在联邦学习中,恶意的客户端可能执行投毒攻击,导致全局模型不可用或存在后门;也可能执行推理攻击,获取其他客户端的隐私数据。针对上述两类攻击,本文对联邦学习中投毒与推理攻击的防御方法展开研究。主要研究内容如下:（1）提出两种针对投毒攻击的防御机制:基于阈值的异常更新值去除机制（Threshold-B
随着科技的发展,人们的日常生活方式得到了改善,科技在给予人们方便的同时,也对信息安全造成威胁。譬如数据泄露、假冒信息等现象在社会上层出不穷,保障信息安全成了时下亟需解决的问题之一。可逆信息隐藏技术（Reversible Data Hiding,RDH）将秘密信息嵌入到载体图像中得到载密图像并传输给接收方,整个过程不被中间方所察觉,接收方可以凭借密钥从载密图像中完整地提取出秘密信息,并将载密图像恢复
龙葵（Solanum nigrum L.）全草均可入药。本研究采用UHPLC-Q Exactive高分辨质谱结合GNPS分子网络（global natural products social molecular networking）,对龙葵叶的化学成分进行快速表征。通过与文献报道数据比较,并结合质谱裂解特征规律分析,以及GNPS分子网络中已知和未知节点的关联分析,从龙葵叶中共鉴定157个化合物,
颅内血肿是颅脑损伤中常见且严重的继发性疾病,会使患者产生意识障碍、脑疝等症状,严重影响患者的生活甚至威胁患者的生命。因此,对颅内血肿的早期识别和处理,是为病人争取最好治疗效果的有效诊断和治疗前提。然而,人工识别颅内血肿效率较低,严重影响病人的治疗进程,耽误最佳治疗时机。随着科技的发展,利用计算机辅助医生诊断的方式逐渐被公众认可,其中深度学习凭借其在各个领域的突出表现,也逐渐被应用到医学影像领域并被
随着社会经济的迅速发展,网络信息化和大数据时代的到来,日益扩大膨胀的信息和数据在人们的生活的方方面面随处可见。游者们为了高效和准确地获取信息,搜索引擎成为了旅游日常获取目的相关信息不可或缺的工具。当前,众多学者对旅游需求预测的研究主要是通过构建复杂的预测模型来提高预测模型的预测性能。而这种预测模型大部分存在着模型过拟合,很难精确地提高预测模型的预测性能。事实上,将影响旅游需求的多种不同因素引入旅游
开展复合材料壳体承载能力预示和评估,是固体火箭发动机设计的重要内容,也是新型高速导弹发动机工程研制过程中亟需解决的难题之一。新型高速导弹飞行过程中,与空气摩擦产生的气动热使弹体表面产生1000℃以上的高温,导致复合材料壳体的强度和刚度大大降低,严重影响其承载能力。本文通过理论分析、数值仿真和试验验证,系统研究了裙粘接结构承载能力,以及高温下复合材料壳体内压、轴压、外压承载能力,形成了适用于工程应用
作为数字媒体安全重要技术之一,可逆信息隐藏在篡改定位、完整性认证等需要保护载体内容的场景中有着广泛的应用。在各种图像格式中,JPEG图像是当今最流行的图像格式。因此,基于JPEG图像的可逆信息隐藏具有重要的研究价值。目前JPEG图像可逆信息隐藏主要分为两大类,即基于变换域和基于编码域修改的算法。基于编码域修改的算法主要通过编码映射方式嵌入信息。然而,基于编码映射的算法存在嵌入容量有限和适用性不足的
作为一种数据预处理技术,实例选择（Instance Selection IS）旨在选择少量具有相同（甚至更高）分类能力的实例子集。由于其广泛的应用,人们提出了许多具有良好性能的IS算法。然而,大多数现有算法侧重于利用不同的优化技术来设计新的IS算法,而很少有人考虑IS的实际应用情况。例如,在多类别情况下,实例选择问题更加复杂,不同类之间的不平衡性对现有的IS算法提出了很大的挑战,目前基于进化算法的
由于视频监控和智能安防的普及,视觉跟踪的应用领域越来越广,视觉跟踪成为了计算机视觉中的一个重要研究方向。而可见光与热红外图像可以相互补充,已被证明是提高跟踪性能的有效方法。因此,结合可见光与热红外信息的RGBT视觉跟踪引起了人们的广泛关注。然而现有的RGBT视觉跟踪网络结构大多是人类手工设计的,严重依赖于专家经验和科学直觉,且无法保证结构的最优性。本文针对这个问题展开研究,分别提出两种神经结构搜索