无监督车辆再辨识模型训练方法、车辆再辨识方法及装置

    公开(公告)号:CN117437604A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311767741.8

    申请日:2023-12-21

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种无监督车辆再辨识模型训练方法、车辆再辨识方法及装置,涉及人工智能、机器视觉领域,通过基于深度学习的车辆再辨识模型从无标签车辆图像中学习的车辆图像特征,采用聚类算法进行聚类得到伪标签,并随机选择部分特征数据进行随机放缩,获得随机增强特征;基于随机增强特征计算后验类别概率,并利用随机增强特征与车辆图像特征之间的相似度组合后验类别概率,获得随机增强后验类别概率,利用随机增强后验类别概率赋权伪标签中的非峰值类别概率分布,实现伪标签的动态平滑,得到动态平滑伪标签,改善无监督车辆再辨识训练效果,解决当前无监督车辆再辨识依赖身份伪标签而聚类产生的身份伪标签质量不佳的问题。

    基于人眼恰可察觉失真的屏幕内容视频编码感知码率控制方法及装置

    公开(公告)号:CN115567712A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211156529.3

    申请日:2022-09-22

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于人眼恰可察觉失真的屏幕内容视频编码感知码率控制方法及装置,属于视频编码领域。首先获取屏幕内容视频,对屏幕内容视频进行边缘建模,得到二维边缘模型,提取二维边缘模型的边缘特征,并计算得到二维边缘模型的边缘模型参数;基于边缘模型参数获取亮度自适应阈值、对比度掩蔽效应阈值、边缘非结构失真敏感度阈值以及结构失真敏感度阈值,构建屏幕内容视频的像素域JND模型,确定JND因子;然后利用边缘特征和JND因子指导感知复杂度分类和目标比特分配;最后通过参考视频帧和重建视频帧的边缘相似度构建在JND约束条件下的感知码率控制模型。该方法能够提高屏幕内容视频的码率控制精度,明显改善屏幕内容视频的编码率失真性能。

    一种基于Gabor特征和灰度共生矩阵的视频帧内编码快速算法

    公开(公告)号:CN111526371B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202010366824.6

    申请日:2020-04-30

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于Gabor特征和灰度共生矩阵的视频帧内编码快速算法,属于视频编码领域。本方法利用灰度共生矩阵非零值个数与编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)分割深度的关系,设定阈值预判编码模块的分割深度,得到不同阈值对应的深度区间;然后对深度范围内的编码单元(Coding Unit,CU)利用Gabor特征进行分类,并进行平坦块和复杂块的划分,最后根据不同的CU类型选择不同编码方案。本发明一种基于Gabor特征和灰度共生矩阵的屏幕内容视频帧内编码快速算法能够减少编码器计算开销,在保持视频质量基本不变的情况下,减少编码时间。

    一种联合空频域的感知HEVC多描述视频编码

    公开(公告)号:CN115426492A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211007565.3

    申请日:2022-08-22

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于联合空频域的感知多描述视频编码方法,属于视频编码领域。本方法将帧内、帧间预测的预测误差像素块通过空域多相下采样,分为两组残差像素,使用一种适应多描述编码描述的DCT/DST变换方式,将两组残差像素块变换生成两组系数,结合其他编码信息经过熵编码生成两个描述,同时结合人类视觉系统,引入视觉显著性模型进行冗余率失真优化,通过HEVC编码器进行编码。将两个描述的码流打包分别通过不同的信道传输到解码端。解码端根据网络情况,分别进行频域反变换以及空域差错隐藏的边缘重建,以及像素交织的中心重建。本发明提出的一种基于联合空频域的感知多描述视频编码方法能够提高HEVC的差错恢复能力,获得更好的感知视频质量。

    一种基于时空感知特征的屏幕内容视频码率控制方法

    公开(公告)号:CN110944199A

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201911191751.5

    申请日:2019-11-28

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空感知特征的屏幕内容视频码率控制方法,充分考虑人眼视觉对屏幕内容视频的感知特性,利用最新的屏幕图像质量评价方法GFM建立空域感知模型,通过所得到的感知特性进行感知编码。本发明还充分利用了屏幕内容视频的内容特性以及帧间相关性,对不同的时域相邻块进行分析判断,分为三种不同类型的块,并利用这种特性进行合理的码率分配。本发明结合时空感知特性对屏幕内容视频进行合理的码率控制,降低误码率,节省码率开销的同时,提高视频的质量,具有重要的意义和价值。

    一种全参考多曝光融合图像质量评估方法

    公开(公告)号:CN106780463B

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201611158405.3

    申请日:2016-12-15

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明一种全参考多曝光融合图像质量评估方法,充分考虑人眼视觉系统和多曝光图像的特性,利用人眼对融合后的图像对比度和饱和度比较敏感的现象,在进行多尺度分解的基础上,以对比度作为权重值对多个参考图像进行融合后作为新参考图像,再与需评估的多曝光融合图像进行对比度和饱和度的相似性比较,从而得到单层质量评估值,再将多层质量评估值加权融合得到最终分数;该方法计算简单,充分反映了人眼对于多曝光融合图像的主观感知度,能够较好地评估多曝光融合图像的质量。

    一种基于极平面线性相似度的光场图像质量评价方法

    公开(公告)号:CN109801273A

    公开(公告)日:2019-05-24

    申请号:CN201910016167.X

    申请日:2019-01-08

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于极平面线性相似度的光场图像质量评价方法,属于图像处理领域,根据人类视觉系统理解光场图像时对场景结构变化的敏感性和光场图像中包含丰富的场景结构变化信息提出,方法包括:对参考光场图像和失真光场图像分别提取极平面图;接着分别提取参考极平面图和失真极平面图的线性特征图,进而计算得到极平面线性特征相似度图;基于极平面线性相似度图得到最终失真光场图像质量评价值。本发明充分利用极平面线性特征来描述光场图像中场景结构变化,从而评价失真光场图像的质量,反映人眼主观视觉系统对于光场图像的主观感知度,具有较好的光场图像质量评价性能。

    一种全参考屏幕图像质量评估方法

    公开(公告)号:CN105809691A

    公开(公告)日:2016-07-27

    申请号:CN201610133586.8

    申请日:2016-03-09

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种全参考屏幕图像质量评估方法,基于梯度幅值和梯度方向相似性,充分考虑人眼视觉系统特性和屏幕图像特性,深入研究对屏幕图像失真十分敏感的边缘信息,有效地利用梯度幅值和梯度方向去计算参考屏幕图像和失真屏幕图像的主观相似性,更全面地反映了人眼主观视觉系统对于屏幕图像的主观感知度。具有较好的屏幕图像质量评估性能,而且计算简单,时间复杂度低。

    一种基于数据重用的多视点多描述视频编码方法

    公开(公告)号:CN103533330B

    公开(公告)日:2016-01-06

    申请号:CN201310481195.1

    申请日:2013-10-15

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明为一种基于数据重用的多视点多描述视频编解码方法,根据多视点视频序列经空间水平和垂直下采样后产生的四个子序列非常相近的特点,将这四个子序列两两组合形成两个描述,编码时对每个描述中的一个子序列直接用标准的多视点视频编码器进行编码,另一子序列的各宏块则根据其性质不同,采用三种不同的数据重用方式进行预测编码;本发明所提出的方法简单易行,在提高多视点视频编码容错能力的同时,保持了较高的编码效率并大大降低了编码的计算复杂度。

    一种适用于监控视频的编码方法

    公开(公告)号:CN104967855A

    公开(公告)日:2015-10-07

    申请号:CN201510356968.2

    申请日:2015-06-25

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明一种适用于监控视频的编码方法,首先,利用背景建模技术建立背景帧;其次,把视频帧分割为前景区域和背景区域,并进行背景替换,把视频帧的背景区域替换成背景帧的对应区域,即空间位置相同的区域;最后把背景替换后的监控视频帧送入编码器进行编码。由于相邻两帧之间背景区域的各像素值相同,在帧间编码时,编码器无需对背景区域进行编码。因此,本发明可在保证前景目标客观质量的前提下,大大提高监控视频编码的压缩效率,降低编码的计算复杂度,可广泛地应用于视频监控系统。

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