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杂乱背景和摄像机移动下的时空兴趣点检测被引量：1: 2013年; 提出了一种杂乱背景和摄像机移动场景下的时空兴趣点检测方法。结合空间域上的平滑和时间域上的平滑:在空间域上利用非线性各向异性扩散进行平滑,从而有效平滑掉噪声和杂乱背景中的细小结构,同时保持了人体动作的边缘信息;在时间域上利用了一个与梯度成正比的抑制函数对摄像机晃动/移动所导致的时间关系上的不确定性进行建模。本文方法有效地解决了复杂场景下时空兴趣点检测面临的杂乱背景和摄像机移动问题。; 刘长红陈勇王明文

一种引入内容特征的混合推荐方法: 2011年; 本文使用聚类算法将项目和用户进行分组,从而引入内容特征,再结合协同过滤方法,构造一种混合的推荐方法。实验结果表明,本文的推荐方法在较高稀疏度下优于一般的协同过滤算法。; 陈勇; 关键词：聚类协同过滤

一种鲁棒的动作分类方法: 2011年; 针对无动态性的动作识别中易受噪声、干扰和遮挡等影响的问题,提出了一种基于稀疏表示的鲁棒的动作分类方法。对要测试的动作表示成所有训练动作的稀疏线性组合,并扩展该稀疏表示方程使其包含错误项,通过对系数和错误项的l1范数最小化算法来求解其最稀疏的表示,根据所得的稀疏解基于最小剩余量进行分类。并在Weizmann鲁棒性测试序列上进行了评价,实验结果表明该算法对噪声、干扰和部分遮挡具有较好的鲁棒性。; 刘长红杨扬陈勇; 关键词：压缩传感

基于压缩传感的手写字符识别方法被引量：5: 2009年; 基于新出现的压缩传感理论,提出了一种鲁棒的手写字符识别方法,能很好地对含有噪声的字符进行识别。该方法通过对测试字符进行稀疏表示,采用l1范数最小化算法求得最稀疏的系数解,所获得的系数具有明显的类别信息,从而易于对测试字符进行分类。实验结果表明,该方法具有很好的噪声鲁棒性。; 刘长红杨扬陈勇; 关键词：手写字符识别压缩传感

一种基于无环滤波的表单线检测方法: 2011年; 对表单图像引入一种无环滤波器,能很好地去除线结构经滤波输出后产生的杂乱影线,从而提高表单线检测的准确率。实验结果证明了该方法的有效性。; 陈勇; 关键词：表单

基于语义关系图的跨模态张量融合网络的图像文本检索: 2022年; 跨模态图像文本检索的难点是如何有效地学习图像和文本间的语义相关性。现有的大多数方法都是学习图像区域特征和文本特征的全局语义相关性或模态间对象间的局部语义相关性,而忽略了模态内对象之间的关系和模态间对象关系的关联。针对上述问题,提出了一种基于语义关系图的跨模态张量融合网络(CMTFN-SRG)的图像文本检索方法。首先,采用图卷积网络(GCN)学习图像区域间的关系并使用双向门控循环单元(Bi-GRU)构建文本单词间的关系;然后,将所学习到的图像区域和文本单词间的语义关系图通过张量融合网络进行匹配以学习两种不同模态数据间的细粒度语义关联;同时,采用门控循环单元(GRU)学习图像的全局特征,并将图像和文本的全局特征进行匹配以捕获模态间的全局语义相关性。将所提方法在Flickr30K和MS-COCO两个基准数据集上与多模态交叉注意力(MMCA)方法进行了对比分析。实验结果表明,所提方法在Flickr30K测试集、MS-COCO1K测试集以及MS-COCO5K测试集上文本检索图像任务的Recall@1分别提升了2.6%、9.0%和4.1%,召回率均值(mR)分别提升了0.4、1.3和0.1个百分点,可见该方法能有效提升图像文本检索的精度。; 刘长红曾胜张斌陈勇; 关键词：语义相关性

增量式人体姿态映射模型的学习方法被引量：1: 2010年; 判别式3D人体姿态估计方法直接学习图像观测到姿态之间的映射,需要大量训练集,而GPR对这种大训练集的映射模型学习由于计算复杂度太高而受到极大限制。提出了一种基于GPR和LWPR的增量式映射模型的学习方法,利用GPR学习各局部映射模型,基于LWPR的思想在线调整现有的模型和训练新的局部模型以及姿态估计。实验表明,该方法能够极大地减少大数据集上高斯过程回归的计算代价,并获得准确的姿态估计。; 刘长红杨扬陈勇

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陈勇