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遥感图像中的目标具有密集性、多尺度和多角度等特性,这使得遥感图像多类别目标检测成为一项具有挑战性的课题。因此,文中提出了一种新的端到端的遥感图像目标检测框架。该框架通过提取显著性特征和不同卷积通道之间的相互关系来增强目标信息,抑制非目标信息,从而提高特征的表示能力。同时,在不增加模型参数的情况下,在卷积模块中添加多尺度特征模块来捕获更多的上下文信息。为了解决遥感图像中目标角度多变这一问题,该框架在区域建议网络中加入了角度信息,得到有角度的矩形候选框,并在训练过程中添加注意力损失函数来引导网络学习显著性特征。该框架在公开的遥感图像数据集上进行了相关验证,在水平任务框和方向任务框上的实验结果证明了所提方法的有效性。 相似文献
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针对统计最优样本大小算法在确定大数据集,尤其是高维数据集抽样样本大小时的执行效率较低,以及高维数据集中每一维属性的重要性不同且可能存在冗余属性,提出一种基于特征选择的统计最优样本大小算法.该算法基于熵理论,通过构造一个基于对象间相似度的熵度量方法来评估特征重要性,然后根据设计的一种挑选特征的标准获得重要的特征子集,最后在该特征子集上执行统计最优样本大小算法.实验结果表明,改进后算法得到的样本大小抽取的样本集能够在聚类算法中得到较高的准确率,同时也较明显地降低了算法的执行时间,从而验证了改进后的算法是有效可行的. 相似文献
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针对压缩域视频的运动对象分割在复杂背景下分割精度不高的问题,提出一种基于最新压缩编码HEVC的运动分割方法。首先从HEVC压缩码流中提取块划分和相对应的运动矢量信息,并分别在帧内和帧间对运动矢量进行空域和时域的标签分类,然后利用MRF模型对标签场进行运动一致性估计,得到更精确的运动目标,最后输出MRF分割后形成的掩模信息。通过实验证明,该运动分割方法能够达到有效并可靠的分割效果,尤其对于多目标运动的视频分割效果优于其他比较的方法。 相似文献
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卷积神经网络在自然场景文本检测中的应用,大大提高了文本检测的准确性.但由相机视角和文本本身引起的尺度多变性以及文本分布的多样性仍然给文本检测带来了挑战.从解决文本尺度多变性的角度出发,本文提出了一个新的多层次特征融合模块,在特征金字塔融合不同层级特征的同时,额外添加了一个空洞卷积池化模块分支,在不降低特征尺度的同时拥有... 相似文献
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针对复杂场景识别中单一特征提供信息不充分这一问题情况,提出一种多尺度远距离点差值统计变换特征。通过Gabor滤波获得图像的多尺度特征信息,在像素图和滤波图上分别提取改进的远距离点差值统计变换特征,从而生成多尺度描述子,最后将多尺度统计变换特征和视觉词袋模型特征通过核协同表示融合后进行场景分类。该方法充分考虑了尺度信息和远距离点信息,解决了单一特征区分度低的问题。算法在两个标准数据集上进行对比实验,结果表明所提算法取得了较好的识别效果。 相似文献
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人脸表情作为人类情感的重要传达方式,近年来作为情感计算的重要组成部分,人脸表情识别吸引了很多学者的关注。与其他模式识别的问题类似,构造更为有效的统计特征是解决人脸表情识别的关键所在。同时,由于不同种类的特征对于模型性能的贡献不同,有效地利用不同特征对于性能的提升也至关重要。根据几何显著变化筛选标注点以形成几何特征,并根据几何特征构造特定的块形成形态特征;后采用多核多特征融合方法进行表情识别。通过在公开数据集(CK+)和自建数据集(JNFE)上的实验,和一些视频序列表情识别方法对比,分别获得了96.90%和92.85%的准确率,证明了所提方法的有效性。 相似文献
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