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2021年 34卷 5期 刊出日期 2021-05-25 “视觉目标检测、判别与跟踪”专题   “视觉目标检测、判别与跟踪”专题 385 融合人群密度的自适应深度多目标跟踪算法 刘金文, 任卫红, 田建东 多目标跟踪技术不能较好地解决目标严重遮挡场景下的多目标跟踪问题,因此文中提出融合人群密度的自适应深度多目标跟踪算法.首先,融合人群密度图和目标检测结果,利用人群密度图的位置和计数信息修正检测器结果,消除漏检、误检.然后,使用自适应三元组损失改进行人重识别模型的损失函数,提高对重识别特征的辨别能力.最后,使用外观和运动信息进行目标关联,得到最终的跟踪结果.实验验证文中算法可有效解决目标严重遮挡场景下的多目标跟踪问题. 2021 Vol. 34 (5): 385-397 [摘要] ( 611 ) [HTML 1KB] [PDF 8530KB] ( 551 ) 398 基于三重交互关注网络的医学图像分割算法 高程玲, 叶海良, 曹飞龙 深度学习由于强大的特征提取能力,在克服类不平衡问题上具有一定优势,但分割精度和效率仍需提升.针对此问题,文中提出基于三重交互关注网络的医学图像分割算法.设计三重交互关注模块,并嵌入特征提取过程,通过对特征的通道维度和空间维度联合关注,充分捕获跨维度交互信息,有效聚焦重要特征,突出目标位置.此外,采用像素位置感知损失,进一步缓解类不平衡影响的作用.在医学图像数据集上的实验表明文中算法性能较优. 2021 Vol. 34 (5): 398-406 [摘要] ( 454 ) [HTML 1KB] [PDF 1250KB] ( 304 ) 407 基于小样本度量迁移学习的表面缺陷检测 黄健, 郑春厚, 章军, 王兵, 陈鹏 将小样本学习中的度量学习方法引入缺陷检测领域,提出小样本度量迁移学习方法,用于解决深度学习方法中需要大量学习样本的问题.方法主要分为两个阶段:第一阶段使用公开或便于获得的大型数据集预训练深度网络;第二阶段将网络学习到的相关知识通过度量学习模块迁移到表面缺陷检测领域.实验表明,小样本学习在缺陷检测领域的可行性. 2021 Vol. 34 (5): 407-414 [摘要] ( 1120 ) [HTML 1KB] [PDF 1016KB] ( 642 ) 415 复杂场景下基于CNN的轻量火焰检测方法 李欣健, 张大胜, 孙利雷, 徐勇 已有的火灾检测方法往往依赖高性能的机器,在嵌入式端和移动端检测速度较慢、误检率较高,尤其是无法解决小尺度火焰漏检问题.针对上述问题,文中提出基于YOLO的火焰检测方法.使用深度可分离卷积改进火焰检测模型的网络结构,并使用多种数据增强技术与基于边框的损失函数以提高精度.通过参数调优,在保证检测准确率的情况下,实现在嵌入式移动系统上21 ms的实时火灾探测.实验表明,文中方法在火焰数据集上的精度和速度都有所提高. 2021 Vol. 34 (5): 415-422 [摘要] ( 871 ) [HTML 1KB] [PDF 3185KB] ( 695 ) 423 基于三维卷积神经网络和峰值帧光流的微表情识别算法 张学森, 贾静平 针对现有微表情识别技术未能有效利用峰值帧前后时间空间特征的缺点,文中提出基于三维卷积神经网络和峰值帧光流的微表情识别算法.首先,提取峰值帧前后相邻帧间的光流场,在保留微表情重要时间、空间信息的同时,去除冗余信息,减少计算量.然后,利用三维卷积神经网络,从光流场中提取增强的时空特征,实现微表情的分类识别.最后,通过在3个微表情数据库上的对比实验证实文中算法准确度较高. 2021 Vol. 34 (5): 423-433 [摘要] ( 472 ) [HTML 1KB] [PDF 1471KB] ( 710 ) 434 基于图像序列的车道线并行检测网络 朱威, 欧全林, 洪力栋, 何德峰 现有车道线检测神经网络主要采用相互独立的单帧图像进行检测,无法较好地处理包含车道线短时遮挡、地面明暗变化等复杂因素的实际应用场景.针对上述问题,文中根据车辆在正常行驶过程中可获得连续图像的场景特点,提出基于图像序列的车道线并行检测网络.首先设计并行的特征提取结构,一方面使用精度较高的单帧网络提取当前帧图像的特征,另一方面设计轻量级的多帧网络提取低分辨率的多帧时序图像的特征,并采用循环神经网络模块融合提取的时序特征,得到多帧特征.再设计单帧特征与多帧特征融合模块,通过上采样网络输出车道线特征图.实验表明,文中网络在客观检测精度和主观效果上都具有明显提升. 2021 Vol. 34 (5): 434-445 [摘要] ( 370 ) [HTML 1KB] [PDF 2100KB] ( 411 ) 446 基于特征优选和字典优化的组稀疏表示表情识别 谢惠华, 黎明, 王艳, 陈昊 针对在小样本人脸表情数据库上识别模型过拟合问题,文中提出基于特征优选和字典优化的组稀疏表示分类方法.首先提出特征优选准则,选择相同类级稀疏模式、不同类内稀疏模式的互补特征构建字典.然后对字典进行最大散度差优化学习,使字典在不失真重构特征的同时具有较高鉴别能力.最后联合优化后的字典进行组稀疏表示分类.在JAFFE、CK+数据库上的实验表明,文中方法对样本减少具有鲁棒性,泛化能力较强,识别精度较优. 2021 Vol. 34 (5): 446-454 [摘要] ( 328 ) [HTML 1KB] [PDF 730KB] ( 275 ) 455 基于多支路残差深度网络的跨视角步态识别方法 胡少晖, 王修晖, 刘砚秋 针对基于卷积神经网络的步态识别模型不能充分利用局部细粒度信息的问题,提出基于多支路残差深度网络的跨视角步态识别方法.将多支路网络引入卷积神经网络中,分别提取步态轮廓序列图中不同粒度的特征,并利用残差学习和多尺度特征融合技术,增强网络的特征学习能力.在公开步态数据集CASIA-B和OU-MVLP上的实验证实文中方法的识别准确率较高. 2021 Vol. 34 (5): 455-462 [摘要] ( 343 ) [HTML 1KB] [PDF 662KB] ( 302 ) 463 细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法 周前前, 刘骊, 刘利军, 付晓东, 黄青松 民族服饰图像具有不同民族风格的服装款式、配饰和图案,导致民族服饰图像细粒度检索准确率较低.因此,文中提出细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法.首先,基于自定义的民族服饰语义标注,对输入图像进行区域检测,分别获得前景、款式、图案和配饰图像.然后在全卷积网络结构的基础上构建多分支的全局-局部特征提取模型,对不同区域的服饰图像进行特征提取,分别获得全局、款式、图案和配饰的卷积特征.最后,先对全局特征进行相似性度量,得到初步检索结果,再使用Top-50检索结果的局部特征与查询图像的局部特征进行重排序,优化排序并输出最终的检索结果.在构建的民族服饰图像数据集上的实验表明,文中方法有效提高民族服饰图像检索的准确率. 2021 Vol. 34 (5): 463-472 [摘要] ( 480 ) [HTML 1KB] [PDF 2804KB] ( 325 ) 473 空间异常适应性的目标跟踪 姜文涛, 刘晓璇, 涂潮, 金岩 针对基于空间正则化的相关滤波算法无法精准控制背景区域权重,同时存在由遮挡、形变等因素导致的异常情况会降低跟踪结果可信度的问题,文中提出空间异常适应性的目标跟踪算法.首先,构造自适应空间正则项,使用显著性检测对其权重进行初始化,实现空间适应性.然后,利用交替方向乘子法,降低算法复杂度.最后,设置置信分数,计算检测结果的可信度并分析异常情况,实现异常适应性.在 4个公开数据集上的实验表明,文中算法在形变、遮挡、光照变化等多种复杂场景下跟踪效果较优,可基本满足实时性需求. 2021 Vol. 34 (5): 473-484 [摘要] ( 435 ) [HTML 1KB] [PDF 5545KB] ( 323 )

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