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1.
随着东北虎数量不断减少,识别单只老虎进而做出保护和追踪变得很有意义,故采用了一种基于局部分块和自适应L2正则化方法的东北虎重识别网络模型(part-based convolutional baseline-adaptiveL2,PCB-AL2)以解决在自然环境下东北虎重识别困难等问题。自适应L2正则化因子通过反向传播进行自适应更新,这是通过将正则化因子作为可训练的变量来实现的。针对老虎依靠身体条纹分辨的特点,采用一种双分支网络结构:局部分支和全局分支,网络依靠局部特征指导全局特征学习。实验结果表明,在ATRW数据集上与PPbM-a、PPbM-b以及PPGNet对比得出结论,在单摄像头环境下mAP达到了92.1%,跨摄像头环境下mAP达到75.1%。 相似文献
2.
针对单域训练的行人重识别模型迁移到另一个域内测试时性能巨大下降的问题,提出一种结合域间与域内变化的跨域行人重识别算法。采用PR策略将行人特征图进行分区处理,提高模型泛化能力。针对域间变化,引入域间姿势不变性,缩小源域和目标域行人的姿势差距。针对域内变化,引入域内姿势不变性、样本不变性、邻域不变性和相机风格不变性,扩大不同行人之间的距离,缩小相同行人之间的距离。实验表明,PR策略和5个不变性能有效地增强跨域行人重识别中的域自适应性,与只注重域间变化或域内变化的算法相比,其识别精度得到有效提升。 相似文献
3.
行人再识别(Re-id)作为智能视频监控技术之一,其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人,因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题,大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出,极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术,整理和分析了大量相关文献,首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍,将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括;然后列举了部分相关数据集,并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析;最后总结了行人Re-id技术的发展难点,并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。 相似文献
4.
目前的行人重识别(Re-ID)研究主要集中在短时间情形,即一个人的衣着不太可能发生改变的情况。然而现实中更常见的是长时间的情况,这时一个人有很大的机会更换衣服,Re-ID模型应该考虑这种情况。为此,研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法。所提方法基于换衣行人重识别胶囊网络ReIDCaps,使用与传统的标量神经元相比包含更多信息的矢量胶囊,用其长度表示行人身份信息,用其方向表示行人衣着信息;采用软嵌入注意力(SEA)防止模型过拟合;使用特征稀疏表示(FSR)机制提取具有判别性的特征;增加标签平滑正则化交叉熵损失与Circle Loss的联合损失以提高模型的泛化能力和鲁棒性。在三个换衣行人重识别数据集Celeb-reID、Celeb-reID-light和NKUP上进行实验,实验结果表明所提方法与目前已有的Re-ID方法相比具有一定优势。 相似文献
5.
6.
本文针对TD-LTE网内干扰识别的难点问题,分析了目前IDS系统的TD-LTE网内干扰识别算法的准确率,然后选取并对比分析了同频邻区不同业务量指标与高干扰小区24小时底噪均值的相关系数,确定了与底噪相关性最强的业务量指标。在此基础上,本文提出了一种基于同频邻区业务量与底噪相关性的网内干扰识别算法,大幅提升了TD-LTE网内干扰识别准确率。 相似文献
7.
目的 针对当前行人再识别匹配块的显著性外观特征不一致的问题,提出一种对视角和背景变化具有较强鲁棒性的基于多向显著性相似度融合学习的行人再识别算法。方法 首先用流形排序估计目标的内在显著性,并融合类间显著性得到图像块的显著性;然后根据匹配块的4种显著性分布情况,通过多向显著性加权融合建立二者的视觉相似度,同时采用基于结构支持向量机排序的度量学习方法获得各方向显著性权重值,形成图像对之间全面的相似度度量。结果 在两个公共数据库进行再识别实验,本文算法较同类方法能获取更为全面的相似度度量,具有较高的行人再识别率,且不受背景变化的影响。对VIPeR数据库测试集大小为316对行人图像的再识别结果进行了定量统计,本文算法的第1识别率(排名第1的搜索结果即为待查询人的比率)为30%,第15识别率(排名前15的搜索结果中包含待查询人的比率)为72%,具有实际应用价值。结论 多方向显著性加权融合能对图像对的显著性分布进行较为全面的描述,进而得到较为全面的相似度度量。本文算法能够实现大场景非重叠多摄像机下的行人再识别,具有较高的识别力和识别精度,且对背景变化具有较强的鲁棒性。 相似文献
8.
我们从心理语言学的角度,对空间隐喻进行相似性分类和计算,使用多维量表和聚类方法,以聋人为被试分别进行了两个实验。实验结果表明,聋人为实现空间隐喻理解的计算,使用了地形空间和语法空间的特征信息,同时受手语语言特点的影响,其空间隐喻的认知主题包括手势者自身参照系、参照物的相对坐标系、手势空间的饱和度、以手部或胸部为边界。同时表明由于两种空间的存在,聋人大脑对空间隐喻的理解存在着层次,并且在长期使用手语交流的过程中,其地形空间和语法空间相互作用,影响了聋人大脑空间隐喻的结构和表征,从而导致了独特的高效快速空间隐喻计算。
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9.
10.