排序方式: 共有20条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
视频分割是目标识别的关键技术。论文在对现有算法的分析,尤其是对空间分割中K均值算法和时间分割中的背景登记算法分析的基础上,改进了K均值算法,提出了一种基于时空结合的符合人眼对颜色变化敏感因素的分割算法。其基本思想是对视频序列分别做时间和空间分割,然后根据贝叶斯分类法对上述分割结果进行区域合并,即二次分类,从而得到分割结果。实验结果表明,论文提出的分割算法在保证算法效率的前提下,提高了分割的精度。 相似文献
3.
危化品仓储环境复杂多变,基于卷积神经网络的视觉巡检车需要快速的训练方法以便适用不同的环境,提高卷积神经网络的训练速度是当前亟待解决的问题。迅速在网络中提取有效的神经元,是提高算法训练速度的关键。传统的算法中,全链接层神经元的去留问题通常采用基于伯努力分布假设的Dropout方法,本文提出一种基于泊松分布的Dropout方法。理论上看,在充分利用神经元历史行为的基础上,基于泊松分布与基于伯努力分布的最大似然函数类似。实验结果表明,在保持正确率的情况下,训练提前收敛,节约了训练时间。 相似文献
4.
5.
1 引言
指纹识别的关键步骤是模式匹配,即根据指纹的特征描述方式来判断两幅指纹图像是否来自同一人的同一手指.指纹的特征描述方法有很多种类,但无论哪一种特征描述方式都必须考虑到在从一幅指纹原始图像到特征描述方式的转化和基于这种描述方式下的模式匹配过程中所存在的问题:同一手指的不同指纹图像的采集通常是在不同条件下进行的.比如:观察点不同;传感器不同;或者是相同的传感器(指纹采集器)但不同时间获得的,这样两幅图像将有不同程度的平移,旋转和缩放差异.而这种差异在特征提取和模式匹配过程中是未知的.由于采集时噪声和其它影响的存在,无论特征点的描述方法和提取方法如何,特征点的相对位置会发生变化.指纹识别的最基本方法则是根据指纹的几何特征来进行的.所以对指纹采用基于几何结构的特征表达是最常见的手段.但一般情况下基于几何结构的匹配是通过对若干种几何量计算其统计特性来实现的,大量的统计计算需要消耗时间,因此需要快速有效的算法来完成.本文针对上述问题,提出了一种基于曲线拟合校正图像姿态的点模式匹配算法,结果表明效果明显. 相似文献
6.
7.
基于特征筛选的云分类器 总被引:3,自引:0,他引:3
高维且不独立的样本特征集使分类的准确性降低,笔者提出一种根据样本集特征权值进行特征选择的方法。根据特征间的相似性度量函数计算特征的权重,并根据权重去除重要性差的特征,用于解决高维样本集的特征降维问题,特征选择结果与主成份分析结果一致。建立基于保留特征加权的云分类模型,应用于iris数据集和复杂矿石图像的分类,效果良好。 相似文献
8.
随着计算机视觉技术的发展,车辆自动驾驶技术越来越受到人们的重视.非结构化道路的识别系统的局限性体现在受路况环境、天气和光线等条件的影响很大.为了提高系统的适用性,提出了一种新的道路识别系统框架.该系统可自动针对不同的环境调用不同的处理算法和参数,具有灵活和适用范围大的特点.该系统与其他系统的主要区别在于视频处理之前就根据视频中的关键帧的特征,基于模糊推理对视频分类;然后根据分类结果调用相应的视频处理函数.同时提出了一种基于B样条曲线拟合生成隶属度函数的方法,即从样本集中抽取样条曲线的控制点,以保证隶属度函数的客观性.该系统要求预先从样本集中抽取特征,并制定模糊推理规则,然后将规则放入知识库以供推理时查询.实验结果表明,该方法是正确、有效的. 相似文献
9.
将查询结果根据其内容进行聚类是提高搜索引擎服务质量的关键技术之一.搜索结果聚类时只能从文档标题和文档片段中抽取有限信息,传统聚类方法难以准确计算其相似度.提出了一种基于词汇图的搜索结果聚类算法,以词作为聚类的核心依据,定义了以词为顶点、文档为词的属性、词间相关度为边的词汇图,并以词汇图为依据进行文档类别划分.充分利用了词间的关联信息,增强了同义词的扩展能力,划分后即可确定类别名.实验结果表明,进行搜索结果聚类时与传统算法相比质量上有所提高. 相似文献
10.