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使用机器学习方法分类f MRI(functional magnetic resonance imaging)数据已经逐渐广泛被应用到探索大脑认知的研究中。在探索人脑视觉区域对颜色特征和形状特征的捆绑图像认知研究中,使用血氧含量水平BOLD(blood oxygen level dependent)最大值、BOLD变化累计值作为特征值训练SVM分类器,使用BOLD变化时间序列方差及均值组合作为特征值训练多个SVM弱分类器,并使用Adaboost算法将多个SVM分类器集成到一起构造集成分类器,以此来判断人正在观察的图像的类型。实验结果表明,使用BOLD时间序列方差及均值组合作为特征构造的集成分类器分类正确率较高,对比不同视觉区域对特征捆绑任务识别正确率,发现V3区对图像复杂度的改变比较敏感,与特征捆绑的任务联系比较紧密。该方法可以应用到脑机接口BCI(brain computer interface)等领域。 相似文献
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针对fM RI数据信噪比低、数据量大的特点,将Pearson分布族应用于独立成分分析算法中,提出基于Pearson系统的独立成分分析算法。增加非线性函数生成器,改进调整步长的方法,能根据观测数据自适应地估计非线性函数。改进的算法与原ICA算法相比,运行速度时间缩短,在fM RI信号分离中取得了较好的效果。将该算法应用于颜色和形状的特征捆绑认知中,得出参与捆绑认知的各大脑区域的主要作用,为建立视觉特征捆绑的认知模型提供理论基础。 相似文献
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行人检测是目标检测中的一个重要研究方向。针对行人检测算法在复杂场景和目标太小情况下漏检的问题,在Faster R-CNN检测算法的基础上,提出一种基于浅层特征融合引导的深层网络行人检测。通过HOG特征、改进的LBP特征与深度网络特征融合获得准确的行人特征,在国际上广泛使用的行人数据集上进行一系列实验。结果表明,所提出的改进方法在检测准确率和速率方面都有所提高。 相似文献
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行人再识别是在不同环境下再次对特定行人进行检索,近几年来受到国内外学者的广泛关注。目前行人再识别算法多采用局部特征与全局特征相结合的方法,在单一数据集上的训练和测试取得了非常好的成绩,但是在跨域测试中成绩并不理想,泛化能力较低。提出一种基于深度胶囊网络的跨域行人再识别方法,通过视角分类训练任务,模型可以学习图像中行人的有效特征,这些特征可以直接迁移到行人再识别任务中,缓解了行人再识别泛化能力不足的问题。实验结果表明,本文模型优于目前所有无监督学习行人再识别方法,具有良好泛化能力。 相似文献
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紫坪铺水利枢纽工程水情测预报系统采用先进的神州天鸿(北斗星)卫星和手机短信(GSM/CDMA)两种互为备用的混合组网通信方式,系统具有数据传输速度快、畅通率高、功耗较低等优点,确保了水情资料接收的可靠性。系统工作体制主要采用自报式工作体制,兼有定时自报和增量自报两种功能。系统设计采用两个中心站互为备用,26个遥测站实时采集和报送数据,从而保证了数据的完整性和安全性。水文预报方案不但有实时预报,还有中长期预报。整个系统运行可靠,为工程的安全渡汛和下游防洪提供了保证,同时可实现水库的优化调度和综合自动化,更好地发挥了工程的综合效益。 相似文献
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