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基于双流自适应时空增强图卷积网络的手语识别
1
作者 金彦亮 吴筱溦 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期189-199,共11页
针对提取手语特征过程中出现的信息表征能力差、信息不完整问题,设计了一种双流自适应时空增强图卷积网络(two-stream adaptive enhanced spatial temporal graph convolutional network,TAEST-GCN)实现基于孤立词的手语识别。该网络使... 针对提取手语特征过程中出现的信息表征能力差、信息不完整问题,设计了一种双流自适应时空增强图卷积网络(two-stream adaptive enhanced spatial temporal graph convolutional network,TAEST-GCN)实现基于孤立词的手语识别。该网络使用人体身体、手部和面部节点作为输入,构造基于人体关节和骨骼的双流结构。通过自适应时空图卷积模块生成不同部位之间的连接,并充分利用其中的位置和方向信息。同时采用残差连接方式设计自适应多尺度时空注意力模块,进一步增强该网络在空域和时域的卷积能力。将双流网络提取到的有效特征进行加权融合,可以分类输出手语词汇。最后在公开的中文手语孤立词数据集上进行实验,在100类词汇和500类词汇分类任务中准确率达到了95.57%和89.62%。 展开更多
关键词 骨架数据 双流结构 自适应时空图卷积模块 自适应多尺度时空注意力模块 特征融合
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一种基于DCGAN的多级多尺度遥感影像时空融合方法
2
作者 刘昱岑 普运伟 +2 位作者 聂聆聪 王飞 李奇 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第2期87-94,共8页
时空融合可生成具有高时空分辨率的遥感数据影像,但有时因某区域快速发生变化或云层持续覆盖造成的云干扰,导致时空融合方法无法预测出近似真实的影像数据。针对以上问题,提出一种基于DCGAN的多级多尺度的时空融合模型(MUSTFGAN),通过... 时空融合可生成具有高时空分辨率的遥感数据影像,但有时因某区域快速发生变化或云层持续覆盖造成的云干扰,导致时空融合方法无法预测出近似真实的影像数据。针对以上问题,提出一种基于DCGAN的多级多尺度的时空融合模型(MUSTFGAN),通过生成器提取特征和判别器判别,最终获得高精度的预测影像。该方法在生成器中利用多级多尺度提取特征信息帮助模型对影像区域细节信息学习,提高模型对于不同尺度物体的识别和检测能力,从而提升特征提取的效果;判别器中加入自注意力机制模块,提高模型的判别能力,从而提高模型的性能和鲁棒性,并利用多损失函数计算影像精度,重建高质量的高空间和高时间分辨率遥感影像,提高了特征学习能力,具有很强的泛化性。使用两种数据集对该方法进行测试,并通过6种常见评估指标与4种经典的时空融合方法进行比较。实验结果表明:MUSTFGAN在云南滇池数据集上精度提升了14.75%,指标LBP和Edge分别提升了20.78%和14.18%;指标SAM降低了11%;指标SSIM、RMSE和MAE分别达到了90.43%、0.0215和0.0163;在区域产生云干扰的情况下,可以较好地预测地物的变化,进一步提高时空融合的准确性,填补大量云的遮挡,减少云污染造成的影响,证实了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 时空融合 DCGAN 多级多尺度模块 自注意力机制 云干扰
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面向城市复杂场景的多尺度监督融合变化检测
3
作者 潘建平 谢鹏 +2 位作者 郭志豪 林娜 张慧娟 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第4期23-32,共10页
城市复杂场景中,地物形状多样,光照和成像角度变化大会导致变化检测结果受到干扰。为解决这些问题,文章提出了一种双上下文多尺度监督融合的网络模型(dual context multi-scale supervised fusion network model,DCMSFNet)。首先,在编... 城市复杂场景中,地物形状多样,光照和成像角度变化大会导致变化检测结果受到干扰。为解决这些问题,文章提出了一种双上下文多尺度监督融合的网络模型(dual context multi-scale supervised fusion network model,DCMSFNet)。首先,在编码部分使用双上下文增强模块获得地物丰富的全局上下文信息。在解码部分,采用级联的方法组合特征,然后通过自适应注意力模块捕捉不同尺度的变化关系,设计多尺度监督融合模块,增强深度网络融合,获得具有更高辨别能力的变化区域特征,将不同层级的输出结果与主网络的重构变化图融合形成最终的变化检测结果。该模型在LEVIR-CD和SYSU-CD变化检测数据集取得了较好的结果,F1-score分别提高了1.58%和2.17%,可更加精确识别复杂场景的变化区域,进一步减少无关因素引起的误检和漏检,且对目标地物边缘的检测更加平滑。 展开更多
关键词 深度学习 变化检测 双上下文增强 自适应注意力模块 多尺度监督融合
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多支路融合注意力机制的低光照图像增强 被引量：2
4
作者 汪星 贾晓芬 《微电子学与计算机》 2022年第10期54-61,共8页
低光照图像因对比度低、细节信息丢失、颜色失真以及噪声伪影等引起的过度曝光,质量差等问题,融合多支路和注意力机制,提出一种基于分解任务的多支路低光增强网络(MANet).首先低光输入图像经过VGG-19卷积对特征采集同时为了降低计算量,... 低光照图像因对比度低、细节信息丢失、颜色失真以及噪声伪影等引起的过度曝光,质量差等问题,融合多支路和注意力机制,提出一种基于分解任务的多支路低光增强网络(MANet).首先低光输入图像经过VGG-19卷积对特征采集同时为了降低计算量,将普通卷积替换为可分离卷积的网络提取出边缘、纹理等有效特征.然后为了能够自适应对图像中不同区域进行自适应亮度增强和噪声伪影抑制,在增强模块中引入注意力机制,利用注意力机制来学习和设置不同权重信息,获取特征信息来增强.最后,为了进一步提高图像质量,在融合模块中使用多尺度特征融合,使得上下文信息得到进一步的融合和增强.实验结果表明,MANet能够自适应的提升图像亮度的同时降低图像的噪声和去除伪影,与GLADNet网络相比PSNR提高了7%,SSIM提高了3.3%. 展开更多
关键词 低光照图像增强 注意力机制模块 多尺度融合 自适应增强 深度学习
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用于人体动作识别的多尺度时空图卷积算法 被引量：6
5
作者 赵登阁 智敏 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第3期719-732,共14页
基于骨骼数据的时空图卷积人体动作识别网络(ST-GCN)存在时间卷积层结构单一、固定的问题,难以全面提取每个动作类别所需的全部重要阶段特征。针对这一问题,提出了包含多个不同尺度卷积核和多种结构的时间图卷积层,构造了多尺度时空图... 基于骨骼数据的时空图卷积人体动作识别网络(ST-GCN)存在时间卷积层结构单一、固定的问题,难以全面提取每个动作类别所需的全部重要阶段特征。针对这一问题,提出了包含多个不同尺度卷积核和多种结构的时间图卷积层,构造了多尺度时空图卷积网络(SMT-GCN),利用不同的时间图卷积操作抽取并融合不同尺度的时间轨迹特征。同时,为了强化人体长距离关联信息和空间结构化特征,在SMT-GCN中融合了构造的变换残差模块(Tran-Res)和轻量级注意力模块(CBAM),构造了多尺度时空图注意卷积网络(SAMTGCN)。实验在NTU RGB+D数据集和HDM05数据集上进行,提出的SMT-GCN和SAMT-GCN均获得了识别精度的提升;另外,设计的多尺度时间图卷积模块可以融合于其他基线网络中并提高性能。为探究卷积核尺度及结构对算法的影响,设计了相应消融实验,实验结果表明卷积核大小为1、5、9的SAMT-GCN性能最优,并且具有稠密结构的网络识别精度要高于具有串行和并行结构的网络。 展开更多
关键词 人体动作识别 时空图卷积网络(ST-GCN) 多尺度时间图卷积 变换残差模块(Tran-Res) 轻量级注意力
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