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  • 【专利】 基于卷积特征谱的图像可判别区域提取方法

    作者:孟凡满 ; 罗堃铭 ; 施雯 ; 郭莉丽 ; 李宏亮 ; 吴庆波 年份:2017
    摘要:本发明公开了一种基于卷积特征谱的图像可判别区域提取方法,其包括获取待提取图片,并将其输入VGG16卷积神经网络;计算待提取图片与VGG16卷积神经网络的训练集中所有类别的判别概率;选取待提取图片的所有判别概率中的最大判别概率所在类别作为待提取图片的类别;采用VGG16卷积神经网络中第k个卷积阶段的池化层的输入特征谱计算可判别区域;对k为3时得到的可判别区域和k为5时得到的可判别区域进行双线性插值处理,并将两个可判别区域进行融合形成待提取图片的最终可判别区域。
  • 【专利】 基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法

    作者:孟凡满 ; 施雯 ; 郭莉丽 ; 罗堃铭 ; 李宏亮 ; 吴庆波 年份:2017
    摘要:本发明公开了一种基于图像分割结果评价的交互式分割性能优化方法,旨在解决现有技术中交互式分割方法的分割参数人工选择耗时耗力,同时交互分割参数固定而导致交互式分割结果准确率不高的问题;本发明提出了一种新的基于分割质量评价的自动选择交互式分割方法参数以获取最优分割的方法,利用分割质量评价来获得最优的分割参数从而提高了分割的准确性,其中分割质量评价采用基于卷积神经网络的方法,保证了评价的高准确率,构建了一个新的交互式分割性能优化结构;本发明适用于图像处理领域相关领域。
  • 【期刊】 基于镜头分割与空域注意力模型的视频广告分类方法

    刊名:计算机科学 作者:孟凡满 ; 谭凯 ; 吴庆波 ; 许林峰 关键词:分类 ; 视频广告 ; 注意力 ; 标注 机构:电子科技大学信息与通信工程学院 ; 电子科技大学信息与通信工程学院 年份:2019
    摘要:随着视频广告在检索和用户推荐等领域的广泛应用,视频广告的分类成为一个重要问题。与现有视频分类任务不同,视频广告有其自身的特点:1)在时域上,产品对象在广告视频中的出现具有非周期性和稀疏性的特点,这使得分类任务需要排除大量与视频类别不相关的视频帧的干扰,利用少数相关视频帧进行分类;2)在空域上,视频帧中除产品外,还包含复杂背景的问题,这使得有效捕捉产品信息变得困难。为了解决上述问题,文中提出了一种基于镜头分割和空域注意力模型的视频广告分类方法,简称SSSA。针对视频中存在的大量干扰帧,文中使用基于镜头切换的分割方法采样视频帧。针对视频帧中包含复杂背景,文中在网络中引入视觉注意力机制帮助网络从产品相关区域提取判别性的特征。为了验证所提方法的有效性,构建了一个包含1 000多个视频广告的数据库(简称TAV)并收集了眼动数据来训练注意力模型。实验结果显示,提出的SSSA视频分类方法比现有的视频分类方法在性能上提升了10%。
  • 【论文】 基于支持向量机和遗传算法的图像盲水印研究

    作者:孟凡满 关键词:数字图像水印 ; 支持向量机 ; 遗传算法 ; 人类视觉系统 ; 离散余弦变换 机构:西华大学 ; 西华大学 年份:2009
    摘要: 随着网络的发展和计算机的普及,人们可以方便地从网络中下载、复制、修改和传播数字图像,随之而来的是数字图像版权保护的问题。数字图像水印作为一种有效保护数字图像版权的方法,越来越多的受到社会和研究人员的关注。研究有效的数字图像水印方法具有重要的意义。 数字图像水印通过在被保护的数字图像中嵌入某些秘密信息-水印来证明版权归属或跟踪侵权行为。数字图像水印研究中的一个难点是数字图像水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾问题,即一方面提高水印抵抗各种攻击的能力,另一方面保证嵌入水印后的载体与原始载体相似性之间的矛盾。本文研究的重点在于探讨使用人眼视觉系统知识和机器学习方法解决这个矛盾问题。本文的创新工作如下: (1)提出了一种改进的DCT域数字图像盲水印方法。该方法一方面有效地解决了原有方法的不足,另一方面明显的提高了水印的不可见性和鲁棒性。 (2)提出了一种结合人类视觉系统和支持向量机的图像水印方法。在已有的人类视觉系统的基础上,建立了基于原始图像局部区域纹理特征的分类模型。引入统计学习理论中的支持向量机方法,依据其在小样本学习中优秀的推广能力,模拟了人类视觉系统分类模型,根据载体图像局部区域的纹理特征将图像的局部区域划分为人眼敏感程度不同的数类。不同的类选择不同的嵌入强度,在保证鲁棒性的同时,提高水印的不可见性。 (3)研究和总结了已有的基于遗传算法的数字图像水印算法的优点,结合基于支持向量机的分类模型,提出了一种融合支持向量机和遗传算法的数字图像水印方法。该方法使用支持向量机的分类模型确定水印的嵌入强度,使用遗传算法寻找较优的嵌入位置,以同时优化水印嵌入强度和嵌入位置的方法提高水印的不可见性和鲁棒性。同时,鉴于传统的遗传算法耗时较高问题,本文对遗传优化过程进行了改进,以降低遗传算法的消耗时间。 在算法研究的基础上,我们在matlab平台下设计了基于支持向量机的数字图像水印系统和基于支持向量机和遗传算法的数字图像水印系统。前者为实时数字图像水印系统,运行耗时较低,后者为非实时数字图像水印系统,耗时较高,但拥有更好的水印效果。实验结果证实了我们所提的算法的优点,表明本文所提方法具有较好的不可见性和鲁棒性,同时实验结果也表明本文所提出的新算法效果较优。
  • 【期刊】 一种基于支持向量机和遗传算法的自适应图像水印方法

    刊名:模式识别与人工智能 作者:孟凡满 ; 彭宏 ; 裴峥 ; 王军 关键词:数字水印 ; 支持向量机 ; SVM ; 遗传算法 ; GA ; 人类视觉系统 机构:西华大学数学与计算机学院 ; 西华大学数学与计算机学院 ; 电子科技大学电子工程学院 ; 西华大学电气信息学院 年份:2009
    摘要:提出一种基于支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)的离散余弦变换(DCT)域盲数字图像水印方法.该方法能自适应于图像的局部特征.依据图像块的局部特性,利用SVM对图像块分类,自适应地确定水印嵌入强度,GA用来优化水印嵌入位置.实验结果表明该方法有较好的不可见性和较强对抗攻击的鲁棒性.
  • 【论文】 图像的协同分割理论与方法研究

    作者:孟凡满 关键词:数字图像 ; 协同分割 ; 颜色特征 ; 商标定位 ; 一致性约束 机构:电子科技大学 ; 电子科技大学 年份:2014
    摘要:数字图像分割是计算机视觉及多媒体处理的基础工作。随着近些年网络图像的海量出现及图像数据规模的不断增加,众多实际应用对图像分割的需求由小规模的单幅图像分割不断向大规模的图像间协同分割发展,即图像协同分割问题。在过去数年中多种协同分割算法被相继提出并成功地应用于实际问题中。但由于起步较晚,协同分割在基础模型构建与理论分析及图像间语义区域相似性衡量分析等核心问题上进展缓慢。同时在与实际问题的结合中也暴露了协同分割性能不足的挑战。研究有效的协同分割模型构建理论、语义前景相似性衡量模型并改善实际应用中协同分割的分割性能是众多计算机视觉和多媒体应用的迫切需求,因此,本文开展了对协同分割理论和应用方面问题的研究。   基于实际应用中共同对象的数量及提取的难易,本文进行了单类对象协同分割、多类对象协同分割以及复杂场景协同分割等多个问题的研究,针对协同分割的模型构建及区域一致性衡量等核心问题进行了探讨,同时进行了协同分割实际应用的研究。具体的研究内容和创新点包括如下几方面:   第一,研究了协同分割的基础问题即基于颜色底层特征的单类对象协同分割问题,针对颜色底层特征提出了区域一致性衡量方法及协同分割模型构建方法,基于一致性衡量方法构建了基于主动轮廓的协同分割模型及理论分析方法。该模型能够从一对图像中有效地提取出拥有相同底层特征的共同对象区域,为协同分割研究提供了基础的模型设计框架及理论分析方法。   第二,针对颜色底层特征无法准确提取颜色变化的共同对象问题,进行了基于中层语义特征的协同分割研究,考虑了显著和形状等中层语义信息,分别提出了基于显著性和最短路径的协同分割模型及基于方向形状描述符和中值图理论的形状模板生成及匹配模型。前者在协同分割中引入显著信息,以提高协同分割结果的语义性。后者则集中相似形状的挖掘和建模,能够从一组图像中准确地检测、匹配和构建相似形状信息,适合于图像数据动态增长的协同分割问题。所提出的两种基于中层语义特征的协同分割模型能够有效地获取中高层语义下的对象区域,能够为高层应用提供了更具语义的协同分割结果。   第三,针对区域一致性衡量的特征自适应学习难题,进行了特征自适应协同分割研究,提出了基于图像复杂性分析和特征自适应学习的协同分割模型,包括图像复杂性分析方法、区域语义一致性衡量模型及模型自适应学习方法。该框架能够自适应学习给定图像组的区域一致衡量模型,解决了协同分割在实际应用中受限于共同特征未知的瓶颈,扩展了协同分割的应用范围。   第四,针对图像组多类共同对象的分割问题,进行了多类对象协同分割研究,提出了基于有向图聚类的多前景协同分割模型及多组图像协同分割框架。前者针对现实中图像组包含多类前景的可能,将多前景的提取问题描述为多区域的聚类问题,并通过分割传播策略实现多前景的提取。后者则针对普遍存在的多图像组协同分割问题,提出了多组图像协同分割框架。该框架在协同分割的基础上引入图像组间的协同分割,能够从多组图像中提取更准确的共同对象区域,并利用不同组间分割信息的传递,进一步提升协同分割的性能。   第五,针对协同分割在更困难的复杂场景下分割性能不足的问题,进行了复杂场景协同分割问题的研究,提出了相似场景协同分割模型。该模型针对图像组中的图像经常拍摄于同一场景的问题,在基于主动轮廓的协同分割模型基础上考虑了图像间背景的一致性约束,构建了适合于拥有相同背景的图像组协同分割模型并进行了理论分析,能够从同一场景中提取出感兴趣对象,达到了预期目标。   第六,基于提出的协同分割模型,进行了协同分割实际应用方面的研究,针对电子商务应用对商品对象定位和分割的需求,提出了从商标到对象的分割方法。该方法基于协同分割模板生成方法及商标定位方法,提出了基于商标的形状描述模型以及形状匹配模型,能够在多种对象形变下快速准确地从复杂场景中定位和分割出商品区域,取得了预期的效果。