赵耀
- 作品数：256 被引量：454H指数：12
- 供职机构：北京交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程理学更多>>
- 一种基于视频重构的重复片段定位方法
- 本发明公开了一种基于视频重构的重复片段定位方法，包括以下步骤：去除查询视频序列和引用视频序列中视频帧与视频帧之间存在的大量冗余，为时间临近、内容一致的小段视频抽取具有代表性的视频关键帧，实现数据的精简处理；利用伪文本文档...
- 韦世奎赵耀朱振峰
- 文献传递
- 基于DCT系数统计特性和支持向量机的图像隐写分析被引量：1
- 2007年
- 提出了一种基于图像DCT系数统计特性的隐写分析算法.首先,根据一幅样本图像相邻像素之间的相关性预测一幅图像,然后对这两幅图像进行8×8分块,在每一个分块中,假设DCT交流系数服从广义高斯分布,其参数可以根据最大似然函数法计算出来.最后,计算样本图像及预测图像高斯参数的均值和方差作为一个四维的特征向量输入到支持向量机(SVM)分类器中进行分类.经过大量的实验表明,所提出的隐写分析算法具有较高的检测性能.
- 史经业赵耀倪蓉蓉
- 关键词：隐写分析特征向量支持向量机
- 深度学习时代下的RGB-D显著性目标检测研究进展被引量：3
- 2023年
- 受人类的视觉注意力机制启发,显著性目标检测任务旨在定位给定场景中最吸引人注意的目标或区域.近年来,随着深度相机的发展和普及,深度图像已经被成功应用于各类计算机视觉任务,这也为显著性目标检测技术提供了新思路.通过引入深度图像,不仅能使计算机更加全面地模拟人类视觉系统,而且深度图像所提供的结构、位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背景等困难场景的检测提供新的解决方案.鉴于深度学习时代下RGB-D显著目标检测任务发展迅速,旨在从该任务关键问题的解决方案出发,对现有相关研究成果进行归纳、总结和梳理,并在常用RGB-DSOD数据集上进行不同方法的定量分析和定性比较.最后,对该领域面临的挑战及未来的发展趋势进行总结与展望.
- 丛润民张晨徐迈刘鸿羽赵耀
- 结合标签传递的镜头边界检测与分类被引量：1
- 2011年
- 镜头是视频的基本组成单元,其自动检测与分类是视频分析的重要任务。为了有效利用视频流视觉上的感知特性,提出一种基于标签传递的镜头边界检测与分类算法。该算法利用半监督学习的标签传递机制,通过视频流中连续多帧之间的相关性,将预先构造的初始状态标签通过相关图不断传递,以揭示不同镜头变化类型的视觉感知特征。然后利用多类SVM分类器进行镜头类型分类。实验结果表明,本文算法能有效识别多种镜头类型,对视频分析、检索等具有一定实用价值。
- 倪煜赵耀朱振峰
- 关键词：镜头检测镜头分类支持向量机
- 利用最高有效位的加密域可逆数字水印实现方法
- 本发明实施例提供了一种利用最高有效位的加密域可逆数字水印实现方法，该方法主要包括：从原始图像的像素矩阵中的指定位置选取N个像素，分别提取所述N个像素中的每个像素的M个最高有效位，将所有的最高有效位组成码流；对所述码流进行...
- 倪蓉蓉赵耀刘瑞
- 软判决检测的鲁棒图像水印方案被引量：3
- 2005年
- 数字水印技术是现代版权保护的手段之一,而数字水印系统的鲁棒性是其能够起到版权保护作用的必要条件,也是当前的研究热点。本文提出了一种Turbo编码的图像水印的软判决检测算法,在不改变原有的嵌入算法的前提下,只需在接收端采用软判决检测算法就能有效地提高水印系统的鲁棒性。在本文提出的方案中,首先把原始水印信息进行Turbo编码,在图像DFT变换域中,修改两个相同频点系数的大小关系来嵌入经过编码的水印信息。在检测水印时,采取软判决检测算法提取用于Turbo译码的软输入信息,可有效地提高系统的鲁棒性。实验结果表明,软判决检测的比特错误率普遍低于硬判决检测的比特错误率,在高斯噪声情况下,甚至能低0.169。
- 杨文学桑茂栋赵耀
- 关键词：数字水印TURBO码离散傅立叶变换
- 基于图像集大小优化的图像集压缩算法被引量：1
- 2014年
- 与单幅图像不同,图像集中存在大量的集合冗余,因此如何去除集合冗余以提高图像集的压缩效率是一个很有意义的问题。目前针对图像集中存在的集合冗余已经提出了多种图像集压缩的方案,但是究竟多少幅图像作为一个集合来编码压缩却少有研究。本文主要研究图像集压缩的增益和图像集大小之间的关系,并提出利用图像集相关系数的平均值作为确定图像集大小的依据,进而对图像集进行分组压缩。实验证明,本文所提出的算法可以有效地确定最优的图像集大小,使图像集压缩增益达到最大。
- 王锐拓赵耀林春雨白慧慧刘美琴
- 关键词：图像压缩相关系数
- 基于多重注意结构的图像密集描述生成方法研究被引量：1
- 2022年
- 图像密集描述旨在为复杂场景图像提供细节描述语句.现有研究方法虽已取得较好成绩,但仍存在以下两个问题:1)大多数方法仅将注意力聚焦在网络所提取的深层语义信息上,未能有效利用浅层视觉特征中的几何信息;2)现有方法致力于改进感兴趣区域间上下文信息的提取,但图像内物体空间位置信息尚不能较好体现.为解决上述问题,提出一种基于多重注意结构的图像密集描述生成方法—MAS-ED (Multiple attention structure-encoder decoder). MAS-ED通过多尺度特征环路融合(Multi-scale feature loop fusion, MFLF)机制将多种分辨率尺度的图像特征进行有效集成,并在解码端设计多分支空间分步注意力(Multi-branch spatial step attention, MSSA)模块,以捕捉图像内物体间的空间位置关系,从而使模型生成更为精确的密集描述文本.实验在Visual Genome数据集上对MAS-ED进行评估,结果表明MASED能够显著提升密集描述的准确性,并可在文本中自适应加入几何信息和空间位置信息.基于长短期记忆网络(Longshort term memory, LSTM)解码网络框架, MAS-ED方法性能在主流评价指标上优于各基线方法.
- 刘青茹李刚赵创顾广华顾广华
- 基于多证据融合的视频排序方法被引量：2
- 2010年
- 在视频检索中,通过对用户行为特性的分析发现,用户通常只关注排在最前面的返回结果,而很少有耐心将所有的返回结果浏览一遍.因此,对于一个搜索引擎来说,能否将最相关的结果排在最前面是至关重要的.为了实现这一目标,本文提出了一种基于多证据融合的视频排序方法.该方法利用Dempster-Shafer证据推理理论来协同地融合多方证据,进而推断出最相关的视频镜头.如果多方证据一致,则证明某个视频镜头是相关的,此镜头被认为是最相关的镜头,并被排在返回列表的最前列.相反,如果多方证据产生冲突,那么此镜头就将被排在后面.实验结果表明,利用建议的多证据融合排序算法,搜索引擎的搜索质量,特别是排在前列的搜索结果的准确性,有了明显的改善.
- 韦世奎赵耀朱振峰
- 关键词：DEMPSTER-SHAFER理论
- 基于时-频结合的显著性区域检测被引量：1
- 2014年
- 模拟人的视觉系统对图像中的显著性区域进行检测是计算机视觉领域重要研究内容之一。本文提出了一种新颖的基于时-频结合的显著性区域检测算法,通过结合显著目标在时域的局部对比度和在频域的全局频谱特性,从而有效增强显著目标与背景区域的区分度。为提高时域局部对比度的刻画能力,反应人类视觉"颜色双对立"理论的多通道特性得到了充分考虑。此外,在频域利用奇异值分解(SVD)方法对幅度谱系数矩阵做低秩逼近,通过自适应控制逼近矩阵秩的大小,实现去除高频信息与杂波的目的,而后仅利用相位信息,得到基于频域全局频谱特性的显著图像。在公开数据库上的性能测试结果表明,同目前代表性显著性检测技术相比,本文提出的基于时-频结合的显著性区域检测算法具有更优的检测性能。
- 陈倩朱振峰赵耀
- 关键词：显著性检测目标检测时-频分析
