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针对BRISK(binary robust invariant scalable keypoints)算法匹配准确性较低,提出了一种基于CenSurE-star改进BRISK的图像匹配方法。首先检测图像CenSurE-star特征点,并构建BRISK二进制描述符,基于汉明距离相似度量方法采用KNN算法进行粗匹配筛选,并结合RANSAC(random sample consensus)算法对剩余不匹配点对进一步剔除。经实验研究对比,在关于光照、模糊、旋转、压缩比多种变化下该方法相较于BRISK算法准确性更高,保持了BRISK算法的实时性,与SIFT、SURF常见算法相比,该方法具有较高的准确性,且明显提高了匹配速度。 相似文献
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"数字图像处理"课程具有内容宽泛、难度大、与其他课程和实际联系紧密等特点。从教学内容、教学手段和方法等方面出发,提出教改措施,结合课程特点和实际教学经验,对教学内容整合完善,传统与现代教学手段并用,多种教学方法协同互补,如启发性教学、研究性教学和讨论性教学等,经过教学实践取得了很好的教学效果。 相似文献
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动态手势识别是手势交互的关键技术,针对动态手势数据的时序性和空间不确定性造成识别困难问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的动态手势序列识别方法.实验采用数据手套采集动态手势数据,对定义的8种动态手势进行测试,平均识别率达到了92.5%.实验表明,与单纯使用LSTM模型或CNN模型对比,所提模型识别率较高,在虚拟现实界面交互任务中用户体验更好. 相似文献
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对连续动作强化学习自动机(CARLA)进行了改进,应用改进后的CARLA结合粒子群优化算法(PSO)优化PID参数。以CARLA为基础,建立了CARLA和PSO的组合优化学习模型CARLA-PSO,该模型包含CARLA学习环路和PSO学习环路两个部分,通过优化策略选择器进行学习环路的选择,通过与环境进行相互作用,获得最优控制。本文对连铸结晶器液位控制进行了仿真实验,实验结果表明,CARLA-PSO在进行PID参数优化时寻优效率高,全局搜索能力强,能够达到理想的控制效果。具有较好的应用前景。 相似文献
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针对图像匹配中AKAZE(Accelerated-KAZE)算法匹配精度较低以及计算复杂等问题,提出了一种基于高斯滤波和AKAZE-LATCH(AKAZE-Learned Arrangements of Three Patch Codes)算法相融合的图像匹配算法。首先,对输入图像进行高斯滤波预处理,去除高斯噪声等连续性噪声,并且保留图像的边缘信息。然后通过LATCH算法为AKAZE算法构建高效的二进制描述子,再通过KNN(K Nearest Neighbors)算法得到对应的匹配对。最后结合USAC(Universal RANSAC)去除误匹配对方法进行再次筛选,得到最终的匹配结果。经实验对比,所设计的算法相较于AKAZE算法匹配精度更高,且具有良好的鲁棒性和可靠性,可用于多数复杂场景下的图像匹配。 相似文献
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