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针对现有心音分类算法普适性差、依赖于对基本心音的精确分割、分类模型结构单一等问题,提出采用大量未经过精确分割的心音二维特征图训练深度卷积神经网络(CNN)的方法;首先采用滑动窗口方法和梅尔频率系数对心音信号进行预处理,得到大量未经过精确分割的心音特征图;然后利用深度CNN模型对心音特征图进行训练和测试;根据卷积层间连接方式的不同,设计了 3种深度CNN模型:基于单一连接的卷积神经网络、基于跳跃连接的卷积神经网络、基于密集连接的卷积神经网络;实验结果表明,基于密集连接的卷积神经网络比其他两种网络具备更大的潜力;与其他心音分类算法相比,该算法不依赖于对基本心音的精确分割,且在分类准确率、敏感性和特异性方面均有提升. 相似文献
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一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法,该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像,然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割,得到初始的分割区域,最后利用区域标记和小波反变换,得到高分辨率图像的分水岭分割结果,从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。 相似文献
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准确提取医学图像中目标的边界在图像处理分析和医疗应用领域具有重要意义。针对大脑图像中纹理复杂,难以区分非正常区域和正常区域边界的问题,本文提出了一种基于小波多尺度分析的边界跟踪方法。该方法首先对原始大脑图像进行小波变换,得到图像的多分辨率表示,然后利用一种改进的轮廓跟踪算法对最低分辨率的图像进行跟踪,最终获得了大脑中非正常区域的边界。实验结果表明该算法可以有效地去除噪声以及脑部正常纹理的干扰,提取出目标特别是非正常区域的边界特征,执行效率高,跟踪准确。 相似文献
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针对圆钢管混凝土柱-RC梁角节点,提出了对角节点的节点区采用多段钢环加固的构造方案,并对加固节点模型的轴压性能开展有限元分析研究。通过已有研究成果验证了有限元模型分析方法的可靠性,继而采用ABAQUS有限元分析软件建立152个加固节点模型进行轴压试验模拟。有限元分析结果表明,以多段钢环加强的圆钢管钢筋混凝土柱-RC梁角节点轴压性能优于普通节点,加固节点具有更高的轴压承载力和更好的延性,加固效果明显。参数分析表明:加固角节点的轴压承载力随节点混凝土轴心抗压强度、节点区钢环体积占比和节点区纵筋配筋率的增加而增加;角节点的轴压承载力受梁端剪力影响,较大的梁端剪力可能造成节点延性降低。根据分析结果,建立了节点区采用钢环加固的圆钢管约束混凝土柱-RC梁角节点的轴压承载力算式,供设计该类节点参考。 相似文献
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针对基于局部或全局稀疏表示的图像显著性检测方法频繁出现提取对象不完整、边界不光滑及噪声消除不干净等问题,提出自适应融合局部和全局稀疏表示的图像显著性检测方法。首先,对原始图像进行分块处理,利用图像块代替像素操作,降低算法复杂度;其次,对分块后的图像进行局部稀疏表示,即:针对每一个图像块,选取其周围的若干图像块生成过完备字典,基于该字典对图像块进行稀疏重构,得到原始图像的初始局部显著图,该显著图能够有效提取显著性目标的边缘信息;接着,对分块后的图像进行全局稀疏表示,与局部稀疏表示过程类似,不同的是针对每一个图像块所生成的字典来源于图像四周边界处的图像块,这样可以得到能有效检测出显著性目标内部区域的初始全局显著图;最后,将初始局部和全局显著图进行自适应融合,生成最终显著图。实验结果表明,提出算法在查准率(precision)、查全率(recall)及F-measure等指标上优于几种经典的图像显著性检测方法。 相似文献
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为解决传统遥感图像分类方法特征提取过程复杂、特征表现力不强等问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络和多核学习的高分辨率遥感图像分类方法。首先基于深度卷积神经网络对遥感图像数据集进行训练,学习得到两个全连接层的输出将作为遥感图像的两种高层特征;然后采用多核学习理论训练适合这两种高层特征的核函数,并将它们映射到高维空间,实现两种高层特征在高维空间的自适应融合;最后在多核融合特征的基础上,设计一种基于多核学习-支持向量机的遥感图像分类器,对遥感图像进行精确分类。实验结果表明,与目前已有的基于深度学习的遥感图像分类方法相比,该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数等性能指标上均有所提升,在实验测试集上3个指标分别达到了96.43%, 3.57%和96.25%,取得了令人满意的结果。
相似文献7.
针对红外成像条件下人体目标受干扰严重时目标的识别准确性和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于多特征降维和迁移学习的红外人体目标识别方法。首先,针对传统的红外人体目标特征提取方法提取某单一特征时存在信息涵盖不全面的问题,提取目标不同种类的异构特征,从而充分挖掘出红外人体目标的特点。其次,为了向后续识别分析提供有效且紧凑的特征描述,采用主成分分析方法对融合后的异构特征进行降维。最后,针对带标签的红外人体目标样本数据匮乏、训练样本和测试样本之间的分布及语义偏差导致的泛化性能差等问题,提出了一种有效的基于迁移学习的红外人体目标分类器,可较大程度地提高泛化性能和目标识别准确度。实验结果表明,所提的方法在红外人体目标数据集上的识别准确率达到了94%以上,与使用方向梯度直方图(HOG)特征、亮度自相似(ISS)特征等单一特征进行特征表示的方法以及使用传统的非迁移分类器如支持向量机(SVM)、K-近邻算法(KNN)等进行学习的方法相比均有所提升,且更加稳定,可以在实际的复杂红外场景中提升人体目标识别的性能。 相似文献
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根据不同金属材料内部的晶格结构不同和多样性,相应的结构频率特性也不相同并且具有多样性,介绍了一种基于单片机 C8051F020 SoC系统的快速金属频率测试系统.采用直接数字频率合成(DDS)技术产生可连续变频的激励正弦信号;检测涡流传感器的输出信号,信号调理电路将检测到的信号分解为幅值和相位差两路信号;计算分析环节根据系统测量得到的标准金属材料与被测样本材料的频率特性向量值比较判断材料是否一致.系统不仅可以无损地检测金属的质量,还能定性分析合金材料或复合材料的成分构成,具有广泛的应用价值. 相似文献
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随着网络技术不断发展,计算机制图体现出其独特的优势,手绘图发展进入瓶颈阶段,使得部分学生没有意识到手绘的重要性,协调色调和物体之间关系能力较弱,直接影响了学生正确设计思维的形成。基于此,本文对手绘图在设计教学中应用进行研究。首先运用文献研究法了解手绘图的相关理论,为后文奠定理论基础;其次,结合实际教学现状找出存在的问题;最后,有针对性的提出手绘图在设计教学中的应用方法。通过研究,旨在了解手绘画在设计教学中的作用,提升对其的重视程度,为手绘图未来发展提供理论指导。 相似文献
10.
针对光线强度过高或过低情况下的异源图像匹配问题,提出一种基于联合图频谱特征分析的异源图像匹配方
法。首先,采用K 近邻法则计算可见光图像与红外图像中角点的结构关系并构建联合图;接着,基于拉普拉斯分解计算联合图
中邻接矩阵的特征值从而得到邻接矩阵的特征向量,并通过三维重构构建特征函数对;第三,提出一种基于SU SAN -M SER -
SU R F最大稳定极值区域检测器,检测特征函数对的极值位置;最后,通过对最大稳定极值区域进行归一化后匹配,可以得到
异源图像的精确匹配结果。实验结果表明,提出的基于联合图频谱特征分析的匹配方法能够解决光强过高或过低情况下的异
源图像匹配问题并取得较优异的匹配率。 相似文献