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针对复杂背景和运动条件下视频显著性区域检测准确度不高的问题,本文提出了一个新的时空一致性优化模型,并基于颜色空间分布和运动空间分布特征,结合时空一致性优化方法构建了一个新的时空显著性区域检测模型。首先对视频帧进行超像素分割,然后提取三种具有互补性质的超像素级颜色空间分布特征和两种运动空间分布特征,再利用时空一致性分别融合优化空间显著特征和时间显著特征得到空间显著图和时间显著图。在时空融合阶段,利用时空一致性模型融合空间显著度和时间显著度得到超像素级的时空显著图。为进一步提高检测的准确度和完整度,通过一个能量最小化模型得到更精确的像素级时空显著图。通过与最新的视频显著性模型进行比较,本文算法有更高的准确率,对复杂背景和运动条件有强的鲁棒性。 相似文献
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针对卷积神经网络(CNN)中间层特征维度高,含噪声较多的问题,提出一种CNN特征降维的方法,首先利用主成分分析(PCA)对CNN特征进行降维,在数据层面和人类感知层面证明了其有效性;然后将降维后的CNN特征作为区域特征向量,利用多水平超像素分割和随机森林回归构建了一个融合手工特征及降维CNN特征的显著性检测模型;最后选取了10个显著性检测传统模型进行对比,构建的融合模型性能优于仅使用传统手工特征的方法,降维后的CNN特征能够改进显著性模型的性能. 相似文献
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为了充分提取语音中的个人特征信息,类比矢量量化,提出了一种基于K-均值奇异值分解(K-SVD)的说话人识别方法。利用K-SVD训练得到的字典可较好地保存语音信号中的个人特征信息。利用这一特性,通过K-SVD从训练数据中提取包含说话人个人特征信息的字典,利用该字典实现说话人识别。相对于传统方法,该方法能够更好地利用语音的稀疏性保存语音中的个人特征信息并减小重构误差。实验仿真结果表明,与基于矢量量化的说话人识别方法相比,该方法在多说话人的情况下具有更好的识别率,具有更高的实用价值。 相似文献
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虽然深度神经网络可以有效改善环境声音分类(ESC)性能,但对对抗样本攻击依然具有脆弱性。已有对抗防御方法通常只对特定攻击有效,无法适应白盒、黑盒等不同攻击场景。为提高ESC模型在各种场景下对各种攻击的防御能力,该文提出一种结合对抗检测、对抗训练和判别性特征学习的ESC组合对抗防御方法。该方法使用对抗样本检测器(AED)对输入ESC模型的样本进行检测,基于生成对抗网络(GAN)同时对AED和ESC模型进行对抗训练,其中,AED作为GAN的判别器使用。同时,该方法将判别性损失函数引入ESC模型的对抗训练中,以驱使模型学习到的样本特征类内更加紧凑、类间更加远离,进一步提升模型的对抗鲁棒性。在两个典型ESC数据集,以及白盒、自适应白盒、黑盒攻击设置下,针对多种模型开展了防御对比实验。实验结果表明,该方法基于GAN实现多种防御方法的组合,可以有效提升ESC模型防御对抗样本攻击的能力,对应的ESC准确率比其他方法对应的ESC准确率提升超过10%。同时,实验验证了所提方法的有效性不是由混淆梯度引起的。 相似文献
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高速宽带数字通信系统是无线通信的发展趋势,需要高质量的通信信道保证。在无线通信领域,存在着频谱资源日益匮乏、信道不稳定、利用率低造成数据传输质量不高的问题。基于压缩感知技术的宽带调制转换器(MWC)能够用于无线频谱的快速检测,为频谱资源的合理配置和监管提供了一种新的实现途径。本文通过研究MWC及其实现技术,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法,基于DSP芯片设计实现了MWC宽带采样信号的重构系统。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。测试表明,该系统可以准确地感知实时频谱占用和频谱空洞位置。 相似文献
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杨吉斌 《重庆电力高等专科学校学报》2011,(6):82-84
分析电缆施工在火电建设电气安装工程的核心作用,并有针对性地从工期、费用、技术、质量和安全这五个方面提出重点预控措施。 相似文献
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