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如何提高自然环境下或非受限环境下人脸属性识别的准确率是应用人脸属性的一个重要问题。在日常生活中,人脸姿势和光照等不可控制的因素对识别人脸属性产生了较大影响,如何在上述因素影响下提高识别的精度是我们研究人脸属性识别的关键问题。目前卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)在图像分类中已经取得显著性成果,本文通过采用多级子网络和排序性Dropout机制算法重新构建一个网络结构,该结构对处理人脸姿势变化等具有较强的鲁棒性,在CelebA数据集和LFWA数据集中取得较好的效果,且大大降低了网络体积。 相似文献
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反渗透加混床系统的运行监测及其分析华北电力设计院徐光平反渗透(RO)装置目前除在苦咸水、海水淡化上应用外,在制取除盐水、废水处理等方面也已经采用。在制取高压及以上锅炉补给水时,反渗透与离子交换联合组成除盐系统,扩大了除盐系统对进水水质的适应范围,简化... 相似文献
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基于视频分析的火焰识别能够克服传统火焰识别方法的局限性(辐射范围小、易受环境影响且响应速度慢)。本文融合火焰识别的静态特征和动态特征,采用卷积神经网络和长短时记忆循环神经网络相结合的网络模型,并在模型中加入对比学习,增强模型学习特征的能力。试验结果表明,本文提出的CNN-LSTM融合模型能够取得更好的识别效果。 相似文献
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基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法。在算法中,Kinect不仅能够获得RGB信息,还能获得与RGB信息对应的深度信息;而金字塔特征不仅描述了人体行为的全局形状和局部细节信息,而且还描述了人体行为的空间信息。通过不同核函数的支持向量机(SVM)分类器在具有挑战性的DHA数据集的试验结果表明,金字塔特征在RGB和深度图上都能获得令人满意的性能,且当深度特征和RGB特征融合时,其性能获得了进一步的提高,识别率达到96.2%,远高于一些具有代表性的行为描述子。 相似文献
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受到dense轨迹特征的启发,本文提出了基于深度运动轨迹信息的动作描述算法, 首先,利用稠密光流场对L帧深度视频提取稠密(dense)兴趣点并 形成稠密轨迹,其次,利用轨迹前后兴趣 点的深度信息计算深度变化值,并将它加入到稠密轨迹和HOG描述算子的计算中;再次,在 整个数据集上, 计算所有动作的平均深度变化值并利用它判断每类动作的深度信息变化情况;最后,根据深 度信息变化剧 烈程度选择不同的码书,对视频样本进行投影并分类。在两个公开深度动作数据集DHA -17和UTkinect 上进行了实验,实验结果表明基于深度运动轨迹信息的动作描述算法具有较好的区分性和鲁 棒性,其性能与一些先进的且具有代表性的算法具有可比性。 相似文献
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