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1.
针对SIFT描述子实时性差和传统二进制描述子对尺度、旋转和视角变化鲁棒性差的问题,本文通过优化采样模式和添加灰度差分不变量比较测试进行改进,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。首先,设计了一种尺度关联、编号标记的采样模式;然后,旋转采样模式中各采样点到特定位置,确保描述子尺度、旋转不变性;接着,分析了采样点点对模式对描述子的影响,选择使用机器学习训练后的128对采样点对;最后,选择灰度值比较测试及梯度绝对值和比较测试构建二进制描述子。实验中采用DoG检测图像关键点,结果表明:本文提出的描述子在描述子构建和描述子匹配上比SIFT描述子分别快84%和67%;在有视角变化的图像匹配上,准确率比传统的二进制描述子高3%~5%,召回率平均要高30%以上。本文提出的特征点描述方法适用于时间要求高的图像匹配领域。 相似文献
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4.
针对韦伯局部特征(WLD)仅计算中心像素与周围像素差异提取特征的不足,提出了一种韦伯梯度编码(WGC)特征描述的人脸表情识别算法。首先计算当前像素点周围水平、垂直和对角位置上的数值差与当前像素点的差异构成WGC特征的差动激励;然后进一步提出基于水平和对角线优先原则的WGC_HD特征;最后利用最佳分块方式得到行分块WGC_HD特征,采用自动优化参数的SVM分类器完成人脸表情识别。在公共人脸表情库JAFFE和CK库上进行交叉实验,平均识别率及平均特征提取时间分别为95.49%、12.30 ms和97.63%、31.54 ms。行分块WGC_HD特征考虑了不同梯度方向的像素差异,较好描述了表情图像的局部结构信息且具有较低的时间复杂度,与目前典型的表情识别算法结果对比也验证了算法具有较高的识别精度。 相似文献
5.
Yang Su Zihao Wang Saimeng Jin Weifeng Shen Jingzheng Ren Mario R. Eden 《American Institute of Chemical Engineers》2019,65(9):e16678
Deep learning rapidly promotes many fields with successful stories in natural language processing. An architecture of deep neural network (DNN) combining tree-structured long short-term memory (Tree-LSTM) network and back-propagation neural network (BPNN) is developed for predicting physical properties. Inspired by the natural language processing in artificial intelligence, we first developed a strategy for data preparation including encoding molecules with canonical molecular signatures and vectorizing bond-substrings by an embedding algorithm. Then, the dynamic neural network named Tree-LSTM is employed to depict molecular tree data-structures while the BPNN is used to correlate properties. To evaluate the performance of proposed DNN, the critical properties of nearly 1,800 compounds are employed for training and testing the DNN models. As compared with classical group contribution methods, it can be demonstrated that the learned DNN models are able to provide more accurate prediction and cover more diverse molecular structures without considering frequencies of substructures. 相似文献
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8.
The decomposition of concentrated thiosulphate fixers at elevated temperatures occurs because the sulphite is converted into sulphate and thiosulphate in a reaction catalyzed by the thiosulphate. When the sulphate is gone the thiosulphate decomposes giving sulphur and sulphurous acid which latter is also lost by the above mechanism. 相似文献
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10.