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提出一种基于本地环境几何结构信息并结合行为识别的粒子滤波器来解决行进中被跟踪目标的遮挡问题。当发生遮挡情况时,先测定目标在环境中的相对位置信息,根据先验知识确定此位置目标的相对高度,进一步确定目标地面着力点的位置坐标;根据着力点的位置确定不同目标分属的相对不同的环境区域;再利用行为识别算法的对不同行为(跑、跳、走等)进行判断;将这些参数结合到粒子滤波器中进行预测跟踪。此时,不同位置区域目标在不同轨道上的粒子权重就会增加,不同特征的行为在运动过程的粒子权重也会增加,从而提高了遮挡情况下目标跟踪的准确率。仿真实验结果表明,该方法具有较好的实用性和研究价值。 相似文献
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融合特征和先验知识的车牌字符图像检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种融合车牌字符切割后的二值字符图像的结构特征及对应的彩色小字符图像的颜色信息对车牌分割后的小字符图像进行真伪字符图像区分,以此达到检测字符图像目的的算法。为满足实时车牌对时间响应的要求,对车牌字符切割得到的灰度图像作快速二值化,在二值化的图像上提取结构信息,结合车牌字符分布的特点去除了大部分非颜色车牌的伪字符图像。对于难以从结构上进行字符检测的颜色车牌伪字符图像,在结构特征分析的基础上再次通过从彩色图像提取的颜色信息进行相似性分析,排除伪字符图像。对候选字符图像融合大间隔这个先验知识得到输出的字符图像。实验结果表明算法有良好的字符检测效果,可以用于实时车牌识别系统中作为字符切割后期处理一部分。 相似文献
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应用最优小波包变换的特征提取方法 总被引:36,自引:0,他引:36
在模式识别或分类中,从原始模式中提取有效的分类特征是非常重要的.但对于大量的非平稳或时变信号模式来说,如语音,雷达,地震信号等,用于分类的特征往往包含在局部的时-频信息中,用一般的变换方法提取有效的特征比较困难.近年来小波变换在信号处理和特征提取中得到了广泛应用,但小波包变换的任意多尺度分解特性,是分析非平稳信号更有效的方法,这是由于小波库中包含了丰富的小波包基,不同的小波包基具有不同的性质,反映不同的信号特性,能获取其他变换所不能获取的信号特征.本文主要研究由给定的训练样本集,如何选择最优小波包基,从被识别或分类的信号中提取具有最大可分性的特征.为此提出了应用三种可分性准则,即距离准则,散度准则和熵准则选择最优基.通过实验,对应用各准则选择最优基提取特征与小波基提取特征的性能进行了比较. 相似文献
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图神经网络(graph neural network, GNN)是一种利用深度学习直接对图结构数据进行表征的框架, 近年来受到人们越来越多的关注. 然而传统的基于消息传递聚合的图神经网络(messaging passing GNN, MP-GNN)忽略了不同节点的平滑速度, 无差别地聚合了邻居信息, 易造成过平滑现象. 为此, 研究并提出一种线性结构熵的图核神经网络分类方法, 即KENN. 它首先利用图核方法对节点子图进行结构编码, 判断子图之间的同构性, 进而利用同构系数来定义不同邻居间的平滑系数. 其次基于低复杂度的线性结构熵提取图的结构信息, 加深和丰富图数据的结构表达能力. 通过将线性结构熵、图核和图神经网络三者进行深度融合提出了图核神经网络分类方法. 它不仅可以解决生物分子数据节点特征的稀疏问题, 也可以解决社交网络数据以节点度作为特征所产生的信息冗余问题, 同时还使得图神经网络能够自适应调整对图结构特征的表征能力, 使其超越MP-GNN的上界(WL测试). 最后, 在7个公开的图分类数据集上实验验证了所提出模型的性能优于其他的基准模型. 相似文献
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