行人检测中非极大值抑制算法的改进

行人检测是计算机视觉领域的难点和热点问题。行人检测可大致划分为3个部分:特征提取、分类和非极大值抑制(Non-maximum Suppression,NMS)。当前的研究工作主要集中在特征提取、特征学习和分类器等方向,而非极大值抑制方向鲜有改进。目前常用的非极大值抑制算法是贪心策略,抑制时只使用了单一的重合面积信息。针对该问题,在ACF(Aggregate Channel Features)检测算法的基础上,对非极大值抑制进行了3项改进,显著地提升了算法的精度,并且算法的时间消耗只有略微的增加。在INRIA数据集上,单独使用引入尺度比的动态面积阈值NMS时能降低平均对数漏检率(MR)0.99%;单独使用保留外围检测分数相近的检测窗口的策略时NMS能降低MR 1.25%;两者结合可降低MR 2.5%;结合后,再对已经被抑制的检测窗口重复抑制,MR降低了2.63%,达到14.22%。     

基于改进YOLOv5的车辆目标检测研究

针对现有目标检测算法在自动驾驶等领域的车辆目标检测中存在检测精度不高,实时性和鲁棒性较差等问题,本文提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测方法.本文在YOLOv5s网络模型框架下,引入一次性聚合（OSA）模块优化主干网络结构,提升网络特征提取能力;并采用非局部注意力机制进行特征增强;同时利用加权非极大值抑制方法实现检测框筛选.实验结果表明,在自制车辆检测数据集上,改进网络模型与原YOLOv5s模型相比,平均准确率均值（mAP）提升3%,不同目标类检测的平均准确率（AP）均得到提升,且检测速度满足实时性要求,对于密集车辆和不同光照条件下均能较好实现车辆目标检测.     

基于深度卷积网络的多视角人脸检测研究

针对复杂背景下多视角人脸检测的问题,提出了一种基于深度卷积网络的多视角人脸检测算法。该算法从AFLW多视角人脸库中得到了原始正负样本的数据集,利用改进的NIN_Cifar10网络结构模型来训练一个深度人脸分类器,通过非极大值抑制算法(Non-maximum suppression,NMS)使其确定为最终的人脸检测窗口进行人脸检测。在Caffe框架下的实验结果表明:本文的方法在多视角人脸检测的正确率上达到了97.3%,与Ada Boost算法相比,误检率降低了6%,检测速度提高了30%,同时对遮挡、光照也具有一定的鲁棒性。     

基于改进MobileNet网络的人脸识别方法

针对轻量级卷积神经网络MobileNet应用于人脸识别实时性较差、准确率不高等问题，提出一种改进MobileNet的网络模型—MobileDeepViT。首先，鉴于MobileNet模型有效减少网络参数量特点，本网络以MobileNet为核心，构建具有7层MobileNetV2、3层特征提取层、1层标准卷积和点卷积的深度学习网络；其次，在人脸特征提取过程中引入DeepViT，使网络更有效学习人脸特征；最后，该网络与Inception＿ResNetV1和MobileNetV1在相同的数据集CASIA-WebFace上进行训练，在LFW测试数据集上对训练模型进行评估，并在相同条件下对同一人的不同照片进行欧式距离和实时性测试。实验结果显示：该网络在模型参数更小的情况下，准确率比后二者分别提升了0.21%和0.72%、欧式距离测试结果也比后二者更小，预测时间更短，表明改进后的模型参数量减少、实时性更好、精度和鲁棒性提高。     

基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测

如何快速而准确地定位到人脸,针对这个问题,提出了一种基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测方法.首先用全卷积层替换VGG网络中的全连接层,然后用二分类代替分类层,最后进行该算法下的人脸检测,通过对待检测的图片进行多尺度变换并将其输入到全卷积神经网络中,得到相应的概率矩阵,人脸图框通过非极大值抑制法获取.试验结果表明,该算法的准确率较高,检测时间短,性能较好.     

云边协同的轻量级网络结构人脸识别方法

为了解决人脸识别因采用复杂度较高的卷积神经网络导致在计算与存储资源受限的物联网(IoT)边缘设备中无法部署的问题，提出了可通过云边协同技术部署在物联网边缘设备上的轻量级Mobile MTCNN人脸检测与识别算法，以减少物联网边缘设备资源开销.在人脸检测算法中使用轻量级子网络获取人脸框位置和人脸关键点坐标，并在人脸识别算法中设计了基于Mobile-Inception与Mobile-Resent结构的IMobileNet网络模型.实验结果表明：人脸检测算法在较现有算法准确率平均下降1%的情况下，虽然漏检率平均增加1%,但运行时间平均减少20%以上；人脸识别算法在达到MobileNet V2网络相同准确率情况下，设计并选用的IMobileNet-Small网络平均识别时间减少12%以上.因此，轻量级人脸检测与识别算法可维持识别精确度，同时满足边缘设备部署要求.     

基于肤色统计矩和Adaboost算法的人脸检测研究

采用基于Adaboost的人脸检测算法检测出彩色图像中的人脸候选区域,在此基础上利用人脸肤色统计矩剔除非人脸区域,最终实现对人脸的准确检测.由于本算法检测速度快、准确率高可以应用于对实时性要求较高的智能监控领域.     

一种轻量化非结构化道路语义分割神经网络

非结构化道路由于没有明显车道线且道路特征多、地域差异大，现有的结构化道路分割方法无法满足非结构化道路分割在实际应用中的实时性与准确性要求．为了解决上述难点，本文基于DeepLabv3+网络提出一种G-lite-DeepLabv3+网络结构，使用Mobilenetv2网络替换解码器中的Xception特征提取网络，并通过在Mobilenetv2网络与空洞空间金字塔池化模块中使用分组卷积替换普通卷积，且有选择地取舍批规范层来减少参数量，在不影响精度的同时提升分割效率．同时针对非结构化道路在图像里分布位置相对较固定的特点，引入注意力机制对高级语义特征进行处理，提升网络对有用特征的敏感度与准确性．选用与我国非结构化道路路况相似的印度道路驾驶IDD进行训练，并与其他经典语义分割网络进行实验对比，结果表明，相比于其他网络，本文提出的G-lite-DeepLabv3+准确率与实时性均表现较好、误分割与边缘清晰度均好于对照网络；与经典算法进行对比，平均交并比mIoU提升1.3%，平均像素精度提升6.2%，帧率提升22.1%.     

基于快速选区卷积神经网络模型的工业产品表面缺陷检测

针对传统带钢表面缺陷检测算法检测效率低、准确率差的情况,提出一种基于快速选区卷积神经网络模型的多尺度带钢表面缺陷检测算法;首先利用残差网络思想对该模型网络特征提取层进行改进;其次,利用多尺度推荐区域网络设置合理大小的卷积滑动窗口,提取出更加准确的推荐区域;最后,利用软判决非极大值抑制机制替代传统的非极大值抑制机制,解决缺陷特征相近时检测框丢失的情况,并在SD_data数据集上进行实验验证。结果表明,所提出的算法对多尺度带钢表面缺陷的检测准确率明显提高,漏检率显著降低。     

非约束环境下的实时人脸检测方法

在不受限制的场景下,人脸检测大多部署在移动端或者边缘设备上,这些设备计算能力低且内存较小.使用无锚检测思想,基于CenterNet无锚检测器,提出以人脸为点的检测方法.不需要人工预先设置锚框,也不需要使用非极大值抑制来后处理,模型变得简单且高效.模型的骨干网络使用改进的ShuffleNetV2,轻量级网络保证了模型参数...     

基于改进YOLOv5的密集行人检测方法

针对密集行人检测中行人之间高度遮挡重叠所带来的精度低和漏检高的问题，提出一种单阶段密集行人检测方法Dense-YOLOv5。实验基于YOLOv5-L，首先使用改进的RepVGG模块来替代原有3×3卷积加强密集场景下特征信息的提取；然后在原有3个检测头的基础上添加1个检测头降低对小尺度行人的漏检；最后在网络特征融合阶段引入注意力机制，添加1个高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)模块提高对有用信息定位的精度。实验结果表明：DenseYOLOv5相比原YOLOv5在CrowdHuman数据集上，在保证实时性的前提下，平均精度(AP)提高了3.6%，对数漏检率平均值(MR^-2)降低了4.0%，证明了Dense-YOLOv方法在密集行人检测中的有效性。     

SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法

针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域的目的;其次,使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系,弥补部分特征缺失对识别精度的影响.在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试,该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%.实验结果表明,相比于其他基于深度学习算法的方法,该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.     

基于改进YOLOv5的鱼群小目标检测优化算法

随着深度学习技术的发展，水下图像检测近年来受到广泛的关注，为了克服在复杂水下环境下传统小鱼群的误检、漏检和识别准确率低等问题，提出一种改进YOLOv5的目标检测方法(INV-YOLOv5)。该方法包括将YOLOv5m中的Focus模块替换为卷积模块，提高网络精度；在主干网络(Backbone)中添加多头自注意力机制，增大网络特征提取视野；最后，在网络中引入了内卷算子和加权的特征融合，降低网络的参数量，提高检测精度。在实验阶段，使用Labeled Fishes in the Wild数据集和WildFish数据集验证，该方法的平均精度(mAP)分别为81.7%和83.6%,与YOLOv5m网络相比分别提升了6%和14.5%,不仅拥有较高的识别率并且更加轻量化，而且模型大小与YOLOv5m网络相比减少了6 M(Mega)左右，验证了所提出的改进方法具有较好的效果。     

基于多任务CNN的人脸活体多属性检测

人脸的活体检测是人脸识别系统的安全性保证,传统交互式活体状态识别中通常先进行关键点检测,再进行人脸活体状态判断,无法利用活体属性之间关联性同时进行多种活体属性检测。基于多任务卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出了一种直接从输入人脸中同时判断人脸的眼睛睁闭状态、嘴巴的张闭状态、头部点头状态和摇头中左右侧脸状态四个任务的活体检测方法。该方法利用多层CNN强大的特征提取能力、多任务的并行能力和四个任务中的关联性,直接提取人脸照片中的特征信息,判断人脸多个活体属性。实际应用结果表明,这种基于多任务CNN方法的准确率在四个任务中均可达95%以上,甚至达到98%以上,无论检测的准确率还是同时检测多个任务的能力均明显优于传统的人脸活体属性检测方法。     

基于嵌入式系统的多任务人脸属性估计算法

针对传统人脸属性估计算法算力大、推理速度慢、精度低,难以完成算法在移动或嵌入式设备上集成应用等问题,提出一种基于嵌入式系统的多任务人脸属性估计算法。首先,采用MobileFaceNet网络中的瓶颈结构融合跨阶段融合网络(cross stage partial network, CSPNet)和空间金字塔网络(spatial pyramid pooling network, SPPNet)设计CSPSPP＿bk结构作为人脸属性估计算法共享网络特征提取模块;然后,在局部属性中增加通道注意力机制,在较困难的全局属性中使用更深、性能更优的网络模型作为Teacher模型指导所设计的轻量级多任务属性网络进行知识蒸馏,采用逐层剪枝的方法对网络模型进行优化,优化后的模型量仅1.8 MB;最后,通过动态类别抑制损失函数进行损失度量,均衡样本数据分布。在公共数据集CelebA和Adience数据集上进行测试比较,性别和眼镜的平均准确率分别为98.89%、99.72%,标准差为3.01%时,年龄估计精度为60.21%,在RK3288开发板上的前传推理速度为138 fps。结果表明：所提方法可广泛应用于嵌入式...     

雾霾天气车辆检测的改进YOLOv3算法

针对传统YOLOv3算法中存在检测框定位不精确的问题，提出了一种改进的YOLOv3算法用来重新估计检测框位置，提高智能汽车在雾霾交通环境下的定位精度。首先运用图像去雾算法对采集到的图片进行预处理，然后构造定位置信度替代分类置信度作为参考项来选择估计检测框位置，并改进非极大值抑制（NMS）算法，引入软化非极大值抑制（soft-NMS），最后使用加权平均的方式来更新坐标位置，以达到提高定位精度的目的。实验结果表明，先经过单尺度retinex去雾算法处理图片，再通过改进的YOLOv3算法进行车辆检测，与使用原始的YOLOv3算法进行检测相比平均精度均值mAP（mean average precision）提高了0.44%，在满足检测实时性的同时，能够检测到更多的目标，对检测车辆的定位也更加精确。     

基于改进的快速鲁棒特征算法的人脸检测研究

针对快速鲁棒特征(SURF)算法冗余信息多且计算速度慢的缺点,该文对SURF算法进行改进,用于人脸检测。计算特征点邻域的图像熵,并使用非极大值抑制提取图像熵高的特征点,通过减少区域描述减少冗余信息。使用扇形窗口遍历各特征点邻域,通过计算窗口内哈尔小波响应构建该点的特征描述子,从而加快计算速度。使用费舍尔矢量核将各特征描述子映射到高维空间进行人脸检测。仿真实验表明,在应用于人脸检测数据集和基准(FDDB)数据集时,与SURF算法相比,该文算法检测率提高了7.9%,特征计算时间减少了53.1%,特征点数减少了59.7%。     

融合BERT词嵌入和BiLSTM的微博谣言持续检测模型

针对微博谣言带标签数据不足，且当下的谣言检测模型无法持续学习应对不断变化的微博网络语言等问题，本文提出BERT-BiLSTM-LML微博谣言持续检测模型.首先，使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型提取两个任务输入文本数据的词向量；其次，使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)网络充分提取文本的上下文特征；最后，基于BiLSTM深层特征使用终身监督学习算法ELLA(Efficient Lifelong Learning Algorithm)对两个任务的特征数据进行建模，以实现对微博谣言的持续检测.实验结果表明：BERT词向量有效优化了模型性能，比基于Word2vec词向量的Word2vec-BiLSTM-LML模型在准确率和F1值都提升了5.5%.相较于独立学习，在持续学习争议检测任务后，模型的谣言检测准确率提升了1.7%,F1值提升了1.8%.同时，在持续学习过程中，随着知识的积累，谣言检测准确率持续提升.最终在公开...     

基于Adaboost人脸检测算法

针对因图像背景复杂、 光照变化及面部旋转等因素的影响, 使复杂背景下人脸检测难度大、 速度慢和准确率低的问题, 使用Adaboost算法进行人脸检测, 并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验, 其检测准确率分别为85%和99%, 平均检测时间分别是16.67 ms/张和76 ms/张。实验结果表明, 该算法能在复杂背景下准确、 快速地实现人脸检测, 且能满足人脸识别系统实时性的要求。     

基于SAT-GCN的花样滑冰选手动作检测算法研究

针对花样滑冰运动人体运动轨迹复杂、动作类型多样、普通人肉眼难以区分且常规的行为识别方法识别准确率低的问题，提出了一种基于时空图卷积网络与多通道注意力机制融合方法 (SAT-GCN)的花样滑冰动作识别算法。该算法首先将视频提取成连续的单独帧，使用OpenPose算法提取人体骨骼关键点数据，降低背景噪声干扰；然后使用时空图卷积算法对骨骼关键点数据进行动作分类。算法对时空图卷积算法进行改进，加入了多通道时空注意力机制融合模块，使得模型更加关注重要的关键点、时间帧片段、特征；使用时序卷积网络(TCN)提取人体骨架关键点在时间序列上的特征；使用SoftMax对提取后的特征进行动作分类。在花样滑冰数据集FSD-10和公开的人类行为数据集Kinetics-Skeleton上进行训练和测试，与改进前的时空图卷积网络(ST-GCN)进行对比，本文所提算法的预测准确率在2个数据集上均有所提升，验证了多通道注意力机制融合方法在花样滑冰选手动作检测任务中的有效性。