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1.
在视频语义检测中,有标记样本不足会严重影响检测的性能,而且伪标签样本中的噪声也会导致集成学习基分类器性能提升不足。为此,提出一种伪标签置信选择的半监督集成学习算法。首先,在三个不同的特征空间上训练出三个基分类器,得到基分类器的标签矢量;然后,引入加权融合样本所属某个类别的最大概率与次大概率的误差和样本所属某个类别的最大概率与样本所属其他各类别的平均概率的误差,作为基分类器的标签置信度,并融合标签矢量和标签置信度得到样本的伪标签和集成置信度;接着,选择集成置信度高的样本加入到有标签的样本集,迭代训练基分类器;最后,采用训练好的基分类器集成协作检测视频语义概念。该算法在实验数据集UCF11上的平均准确率到达了83.48%,与Co-KNN-SVM算法相比,平均准确率提高了3.48个百分点。该算法选择的伪标签能体现样本所属类别与其他类别的总体差异性,又能体现所属类别的唯一性,可减少利用伪标签样本的风险,有效提高视频语义概念检测的准确率。 相似文献
3.
视频中异常事件所体现的时空特征存在着较强的相关关系.针对视频异常事件发生的时空特征相关性而影响检测性能问题,提出了基于时空融合图网络学习的视频异常事件检测方法,该方法针对视频片段的特征分别构建空间相似图和时间连续图,将各片段对应为图中的节点,考虑各节点特征与其他节点特征的Top-k相似性动态形成边的权重,构成空间相似图;考虑各节点的m个时间段内的连续性形成边的权重,构成时间连续图.将空间相似图和时间连续图进行自适应加权融合形成时空融合图卷积网络,并学习生成视频特征.在排序损失中加入图的稀疏项约束降低图模型的过平滑效应并提升检测性能.在UCF-Crime和ShanghaiTech等视频异常事件数据集上进行了实验,以接收者操作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)以及曲线下面积(area under curve,AUC)值作为性能度量指标.在UCF-Crime数据集下,提出的方法在AUC上达到80.76%,比基准线高5.35%;在ShanghaiTech数据集中,AUC达到89.88%,比同类最好的方法高5.44%.实验结果表明:所提出的方法可有效提高视频异常事件检测的性能. 相似文献
4.
5.
基于一种改进的Z变换-时域有限差分(Z-Finite-Difference Time-Domain,Z-FDTD)方法,即将双各向异性色散介质的频域本构方程先转化到Z域中,再利用Z变换的性质将其转换到时域,得到离散时域的FDTD迭代式,分析了双各向异性色散介质电磁波传播特性.由于Omega媒质是一种典型的双各向异性色散介质,以此为例编程计算了垂直入射在Omega介质板情形下产生的同极化和交叉极化电磁波的反射和透射情况,并通过算例和解析解对比验证了算法的正确性,最后对其电磁散射特性进行了分析. 相似文献
6.
无线局域网MAC层DOS攻击是很容易发起的,传统的方法并不能很好的除掉这些攻击源。为了检测并解决MAC层的这几种DOS攻击,提出利用无线节点的接收信号强度(RSS)来对攻击者进行检测并定位,RSS是一种与无线节点空间位置相关且很难被伪造的物理属性。我们的模型是通过改进的凝聚层次聚类分析的算法模型来对攻击进行检测,并通过路径损耗模型和指纹数据库模型相结合的方法来对攻击者进行定位。在一个真实的办公楼里,我们通过IEEE 802.11网络条件下的测试平台评估了我们的模型,实验结果表明我们的攻击检测模型可以对基于MAC层的DOS攻击进行检测并定位,并能达到可观的精度。 相似文献
7.
介绍了模态试验的相关理论、方法。利用频率响应分析方法,对车辆B柱、ECU处进行模态锤击试验。分析了B柱、ECU处等的动刚度曲线,确定了加速度传感器在车辆碰撞试验中的安装位置。并通过正面碰撞试验分析不同位置加速度传感器采集数据的有效性,进一步确定B柱下部靠近门槛处及ECU处为加速度传感器的合理安装位置。 相似文献
8.
10.