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公开(公告)号:CN117095460A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202311008758.5
申请日:2023-08-10
Applicant: 中科(黑龙江)数字经济研究院有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明属于视频分析技术领域,具体涉及一种基于长短时关系预测编码的自监督群体行为识别方法及其识别系统。个体时空特征提取,将视频数据转化为个体级别的时空特征;自监督学习模型,构建由时空特征编码器和长短时关系预测解码器组成的自学习网络结构来描述群体活动的状态变化;自监督训练,对自学习模型的网络进行自监督训练,得到初始化的群体行为识别目标网络;目标网络微调,利用少量样本对初始化的群体行为识别目标网络进行微调,得到目标网络,通过所述目标网络进行群体行为识别。本发明对群体行为中复杂的动态模式进行建模,并逐步预测未来的群体关系特征与状态,实现监督受限条件下高效、精确的群体行为识别。
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公开(公告)号:CN114463214A
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202210108471.9
申请日:2022-01-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及虹膜补全技术领域,提出了区域注意力机制引导的双路虹膜补全方法及系统,包括Transformer编码器、CNN编码器、融合模块、残差块、区域注意力模块和解码器。通过引入区域注意力机制,使用二值遮挡图像m来约束特征图f1和特征图f2两个不同的注意力输出,对于f2,关注其中对应输入图像的遮挡部分,对于f1,关注其中对应输入图像的非遮挡部分,使得网络更加关注虹膜图像中遮挡区域的修复,生成高质量虹膜补全图像。
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