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[发明专利]针对离群点移除方法的对抗样本生成方法、系统和装置-CN202010835090.1有效
发明人： 马成丞;孟维亮;徐士彪;郭建伟;吴保元;张晓鹏 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种针对离群点移除方法的对抗样本生成方法、系统和装置，旨在解决现有的基于深度学习的分类模型训练所采用的对抗样本无法在移除离群点的方法下使图像分类出错，导致训练出的分类模型鲁棒性差精确度低的问题。本发明包括：获取带有类别标签的训练数据集，将三维点云数据输入分类模型并计算分类损失，分别计算分类损失关于三维点云数据的梯度和关于移除离群点的三维点云数据的梯度，并将两种梯度融合乘以缩放因子生成融合扰动，将融合扰动施加到三维点云数据中反复迭代生成对抗样本。本发明生成的对抗样本在移除离群点的情况下仍然能造成图像分类错误，提高了训练出来的模型的鲁棒性和分类精确度。
针对离群方法对抗样本生成系统装置

[发明专利]一种基于显著图像块分析的图像运动模糊去除方法-CN201711438764.9有效
发明人：郗润平;马成丞;张吉光;徐士彪;孟维亮;张晓鹏 -专利权人：西北工业大学;中国科学院自动化研究所
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于显著图像块分析的图像运动模糊去除方法，涉及图像处理领域，本发明生成超像素，利用基于密度的聚类算法融合成一个超像素，以超像素为单位进行兴趣图计算；获得所有图层的兴趣图后，将兴趣图按权重进行线性叠加，本发明将选取显著图像块的方法应用于去模糊算法的输入，与去模糊算法相结合，实现最终的图像恢复过程，最终得到图像前景区域更加自然的模糊去除结果。本发明有效恢复模糊图像中人眼感兴趣的前景部分，核估计速度大幅提高。
图像块兴趣图像素去除模糊算法图像运动模糊图像处理领域聚类算法模糊图像前景区域图像恢复线性叠加核估计权重图层分析图像融合恢复

[发明专利]基于旋转不变HOG特征的高分辨率光学遥感图像目标检测方法-CN201610873488.8在审
发明人：程塨;韩军伟;郭雷;马成丞;周培诚 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2016-10-06 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于旋转不变HOG特征的高分辨率光学遥感图像目标检测方法。基本思想是：首先，选取目标图像和背景图像得到初始训练样本集合，按照给定的旋转变换对初始训练样本进行旋转操作，并将旋转前后的样本集合进行合并得到总的训练样本集；其次：通过学习一个三层的全连接网络，实现旋转不变HOG特征提取模型和目标分类器的训练，传统的HOG特征为第一层的输入，第二层用于计算旋转不变HOG特征，第三层是softmax分类器。利用本发明方法，通过学习具有旋转不变性的HOG特征，有效解决了传统的HOG特征很难处理遥感图像目标旋转变化的问题，可以实现遥感图像的目标检测，具有很高的检测精度。
基于旋转不变 hog 特征高分辨率光学遥感图像目标检测方法