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基于时空特征的方法是行为识别的主流方法,已经有许多研究学者提出了多种局部时空特征。然而,不同的局部特征所反映的行为信息的侧重点并不一样。通过引入集成学习的方法,对多种特征在分类器层次上进行融合,使得多种特征能够优势互补,从而增强了特征的描述能力,为构建出高效、稳定的行为识别分类器提供了保证。经仿真实验验证,所提出的方法是鲁棒和有效的。 相似文献
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基于自训练的判别式目标跟踪算法使用分类器的预测结果更新分类器自身,容易累积分类错误,从而导致漂移问题。为了克服自训练跟踪算法的不足,该文提出一种基于在线半监督boosting的协同训练目标跟踪算法(简称Co-SemiBoost),其采用一种新的在线协同训练框架,利用未标记样本协同训练两个特征视图中的分类器,同时结合先验模型和在线分类器迭代预测未标记样本的类标记和权重。该算法能够有效提高分类器的判别能力,鲁棒地处理遮挡、光照变化等问题,从而较好地适应目标外观的变化。在若干个视频序列的实验结果表明,该算法具有良好的跟踪性能。 相似文献
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针对图像标注中所使用数据集存在的数据不平衡问题,提出一种新的基于外部数据库的自动平衡模型。该模型先依据原始数据库中词频分布来找出低频点,再根据自动平衡模式,对每个低频词,从外部数据库中增加相应的图片;然后对图片进行特征提取,对Corel 5k数据集中的47065个视觉词汇和从外部数据库中追加的图片中提取出来的996个视觉词汇进行聚类;最后利用基于外部数据库的图像自动标注改善模型对图像进行标注。此方法克服了图像标注中数据库存在的不平衡问题,使得至少被正确标注一次的词的数量、精确率和召回率等均明显提高。 相似文献
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近年来,基于局部时空特征的运动表征方法已被越来越多地运用于视频中的动作识别问题,相关研究人员已经提出了多种特征检测和描述方法,并取得了良好的效果。但上述方法在适应摄像头移动、光照以及穿着变化等方面还存在明显不足。为此,提出了基于时空兴趣点局部时空特征的运动表示方法,实现了基于时空单词的动作识别。首先采用基于Gabor滤波器和Gaussian滤波器相结合的检测算法从视频中提取时空兴趣点,然后抽取兴趣点的静态特征、运动特征和时空特征,并分别对运动进行表征,最后利用基于时空码本的动作分类器对动作进行分类识别。在Weizmann和KTH两个行为数据集进行了测试,实验结果表明：基于时空特征的运动表示能够更好地适应摄像头移动、光照变化以及施动者的穿着和动作差异等环境因素的影响,取得更好的识别效果。 相似文献
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介绍了IEC61850标准的模型,然后利用该模型以距离保护功能为例进行模型设计,在此基础上,针对目前对模型实现方法研究的欠缺,提出了基于SCL解析的静态模型建立和基于ACSI的动态模型建立两种在变电站系统实现中的模型建立方法,并利用微软的MSXML4．0、SISC0的MMS-EASE Lite等开发包和C#．NET的动态类型创建实现了两种模型建立方法。具有较大的实践应用意义。 相似文献
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运动估计是视频编码的重要组成部分,占整个编码器计算量的70％以上。通过分析实验结果,以及对一些经典模式的研究,提出了一种预测式整像素搜索算法。该算法结合了四边形和六边形搜索的优点。实验表明,该文算法以极小的搜索代价得到了与全搜索算法相当的效果,在搜索速度和搜索时间方面比经典算法有了很大提高。 相似文献
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对汉语信息处理中常常要涉及汉语词典查询,当所涉及的词典规模较为庞大时如何快速访问词典以获取词语知识便成为了一个需重点解决的问题。将阐述一种简单快捷的基于双数组Trie（Double-Array Trie）原理的词典查询机制。该算法的查询时间为O（n）的线性时间（n为查询词条的长度）,由此可见双数组算法在时间上存在着明显优势,但在空间耗费上却存在着浪费现象。前人提出了一些解决方案,其中主要的有：在构造双数组时采用一种启发式排序策略,即每一次都先处理当前分支节点最多的活动节点。考虑到这种启发式思想为确定性算法,容易陷入局部最优陷阱之中,因此在这种思想的基础上引入了舍伍德随机思想和遗传算法中常常运用到的变异思想,在改进算法空间利用率的同时也使得算法跳出了局部最优解的陷阱。 相似文献
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本文叙述了一种西方ＤＯＳ下变频调速故障诊断专家系统的人机界面设计，该系统利用小字库技术与软件工程技术，采用结构化程序设计方法，用ＴＵＲＢＯＣ２．０编程实现。 相似文献
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本文叙述子一种采用８０９８单片机控制的磨床数控系统的软硬件设计，并介绍了其设计思想、控制原理及软件框图。 相似文献
