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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
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《计算机应用与软件》2019,(2)
在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。 相似文献
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为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵,再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影,获得融合后的RGB-D数据,最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明,利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率,并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。 相似文献
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针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。 相似文献
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