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1.
提出了一种基于视频场景、利用生成对抗网络来整合全局和局部信息的变电站工作人员异常行为预测方法。在变电站中,此方法可以用来对运检人员在作业过程中可能触发危险的举动发出及时警告,从而为运检人员的生命安全提供重要保障。人类行为预测任务旨在基于给定的行为视频帧来预测未来的行为视频帧。考虑到人类行为视频中既包含相对稳定不变的场景信息,又包含时变复杂的人类行为信息,本方法首先使用全局生成对抗网络来生成视频场景以及粗糙的人体轮廓;然后再利用局部生成对抗网络来进一步优化视频中的人类行为细节。实验表明,与现有的仅利用单一模型来实现像素级别的行为预测的方法相比,本文所提出的全局和局部生成相结合的方法可以更好地捕获视频中人类的空间外观和时序动态。  相似文献   
2.
由于RGB颜色空间不能很好贴近人的视觉感知,同时也缺少对空间结构的描述,因此采用兼顾颜色信息和空间信息的高斯颜色模型以获取更全面的特征,提出了一种基于高斯颜色模型和多尺度滤波器组的彩色纹理图像分类法,用于瓷器碎片图像的分类。首先将原始图像的RGB颜色空间转换到高斯颜色模型;再用正规化多尺度LM滤波器组对高斯颜色模型的3个通道构造滤波图像,并借助主成分分析寻找主特征图,接着选取各通道的最大高斯拉普拉斯和最大高斯响应图像,与特征图联合构成特征图像组用以进行参数提取;最后以支持向量机作为分类器进行学习和分类。实验结果表明,与基于灰度的、基于RGB模型的和基于RGB_bior 4.4小波的方法相比,本文方法具有更好的分类结果,其中在Outex纹理图像库上获得的分类准确率为96.7%,在瓷片图像集上获得的分类准确率为94.2%。此方法可推广应用到其他彩色纹理分类任务。  相似文献   
3.
基于数字水印的人脸与声纹融合识别算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出远程多模态的生物特征数字水印算法,将声音特征作为水印加入到人脸图像中.运用文献[1]提出的改进型量化索引调制(QIM)方法,算法加入一个脆弱型的水印用于篡改检测,同时加入一个鲁棒型水印用于隐藏声音的高斯混合模型(GMM)参数.利用人脸、声纹和多模态识别算法,提出的方法能够实现对篡改的检测,对常见的攻击,例如图片缩放、高斯噪声、模糊化、伽马校正和JPEG压缩等具有鲁棒性.在由295人组成的XM2VTS数据库上,该多模态系统能够获得95.93%的识别率,同时获得3.19%的等错误率.  相似文献   
4.
基于边际Fisher准则和迁移学习的小样本集分类器设计算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
如何利用大量已有的同构标记数据(源域)设计小样本训练数据(目标域)的分类器是一个具有很强应用意义的研究问题. 由于不同域的数据特征分布有差异,直接使用源域数据对目标域样本进行分类的效果并不理想. 针对上述问题,本文提出了一种基于迁移学习的分类器设计算法. 首先,本文利用内积度量的边际Fisher准则对源域进行特征映射,提高源域中类内紧凑性和类间区分性. 其次,为了筛选合理的训练样本对,本文提出一种去除边界奇异点的算法来选择源域密集区域样本点,与目标域中的标记样本点组成训练样本对. 在核化空间上,本文学习了目标域特征到源域特征的非线性转换,将目标域映射到源域. 最后,利用邻近算法(k-nearest neighbor,kNN)分类器对映射后的目标域样本进行分类. 本文不仅改进了边际Fisher准则方法,并且将基于自适应样本对 筛选的迁移学习应用到小样本数据的分类器设计中,提高域间适应性. 在通用数据集上的实验结果表明,本文提出的方法能够有效提高小样本训练域的分类器性能.  相似文献   
5.
为进一步提高人脸特征点定位精度,探究当前广泛用于人脸关键点定位的全卷积神经网络(FCN)架构的原理和缺陷,讨论FCN核函数在特征点定位中引入的副作用,即训练和测试时评判准则不一致的问题. 理论分析该问题存在的可能性和普遍性,设计实验验证在实际场景下此问题存在的广泛性. 提出结合残差特征的沙漏网络结构并将其应用于人脸特征点检测;提出多级沙漏网络的级联结构,并将其与经典的栈式沙漏网络进行对比分析. 实验结果表明:二级级联结构获得了与四级栈式结构相当的特征点定位精度,大幅降低了模型参数量和时间复杂度. 所提方法在300-W数据库的困难子集上的平均归一化误差为6.84%,优于已有最好方法.  相似文献   
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