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针对行人重识别中行人检测误差引起的空间错位,基于局部的深度网络模型仅学习相邻局部关系,导致远距离局部相关性缺失,因此,提出了一种结合一阶和二阶空间信息的行人重识别算法.在主干网络上,学习一阶空间掩模对输入图像的空间权值进行微调,以减少背景干扰;通过二阶空间掩模对远距离的依赖关系进行建模,并将局部特征集成到依赖模型中,以... 相似文献
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互信息驱动的有限元医学图像配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对医学图像中软组织形变复杂多样的特点,在配准过程中以离散化的有限单元为基本单位模拟和预测整个弹性体产生的形变,将配准过程视为有限元求解二维平面应力问题并对有限元能量函数进行改进,选取高精度和鲁棒性良好的互信息(MI)为测度应用到方程求解中。为提高算法效率,在配准过程中采用多分辨率策略进行优化。通过对放疗中医学图像进行配准实验并与已有方法进行比较,得到的配准结果更优,对刚体位移更敏感并提高了速度,表明该方法是一种具有高精度和高效率的配准方法。 相似文献
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基于G.P算法的关联维计算中参数取值的研究 总被引:12,自引:0,他引:12
从理论和实践两个方面对基于G.P算法的关联维计算中参数的取值问题进行了研究。分析了重构相空间维数m的取值原则;提出了标量r的取值范围和取值序列;对数据序列长度n的取值分别从理论和应用两个方面进行了探讨。所做的工作有益于分形理论在水声信号处理、雷达信号处理、地震信号分析、目标识别等领域的应用研究。 相似文献