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1.
复杂环境下的鲁棒目标跟踪方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法,通过大量样本的离线训练构建目标的投影子空间,并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征.为了满足实时性的要求,采用积分直方图方法提高粒子特征的计算速度;然后结合粒子滤波方法在子空间中计算粒子与训练样本集之间的相似度,进而估计目标的运动参数.实验结果表明,该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变,以及部分遮挡等恶劣条件下实现准确跟踪,比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性,能够满足地面侦察任务在多种复杂条件下对感兴趣目标进行准确跟踪的需求.  相似文献
2.
适用于遮挡车辆检测的子块带权模板匹配方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对多车辆跟踪过程中的遮挡问题,提出一种基于梯度方向直方图的子块带权模板匹配方法。该方法先对目标分块,并提取每块的梯度方向直方图,然后利用核函数为各块赋予不同权值,并采用子块带权特征匹配度度量方法计算目标模型与搜索窗的匹配度,进而获取最佳匹配。最后将该方法应用于多车辆跟踪过程中的遮挡车辆跟踪与检测。实验表明,该方法具有良好的精确度和鲁棒性。  相似文献
3.
一种基于HOG-PCA的高效图像分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为了更有效地提高图像分类性能和准确率, 提出一种基于HOG-PCA的高效图像分类方法。首先通过提取方向梯度直方图(HOG)特征并作特征白化, 再随机下采样进行尺度统一, 随后采用主成分分析(PCA)进行特征映射, 最后用最小二阶范数判定进行最近邻分类。实验中, 采用C++, 基于OpenCV和Darwin实现了提出的方法, 并在Pascal 2012数据集上进行测试, 比较了该方法和BOW-SVM方法的准确率和运行性能。实验证明, 提出的方法具有更高的准确率和更好的运行性能。  相似文献
4.
基于HOG多特征融合与随机森林的人脸识别   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
郭金鑫  陈玮 《计算机科学》2013,40(10):279-282
针对人脸识别在复杂环境下识别率低的问题,提出了一种基于梯度直方图(HOG)多特征融合与随机森林的人脸识别方法.该方法通过HOG特征描述子对人脸进行特征提取.首先以网格作为采样窗在整个人脸图上进行整体HOG特征的提取,并将人脸图像分成均匀子块,在包含有人脸关键部分的子块中提取局部HOG特征.然后通过二维主成分分析(2DPCA)和线性判别分析(LDA)对整体和局部特征进行降维,并进行特征层融合形成最终分类特征,最后通过随机森林分类器对其进行分类.FERET人脸库、CAS-PEAL-R1人脸库、真实场景人脸库实验表明,该方法对光照具有鲁棒性,且有较高的识别率和较短的识别时间.  相似文献
5.
为克服基于单一特征的跟踪方法在复杂环境和光照变化下易导致跟踪失败的缺点,提出了一种基于多特征融合的粒子滤波跟踪算法。通过基于HSV的多块颜色直方图来表征目标的总体分布,而方向梯度直方图又包含了一定的结构信息,两者互为补充,将两者融合于粒子滤波的框架中。同时,自适应更新融合权重、模板和噪声分布参数,动态调节粒子数目,在环境干扰较大(如遮挡)时,分配较多的粒子。实验结果表明,算法鲁棒性较高,同时提高了跟踪的精度。  相似文献
6.
In this paper, a new artificial neural network model is proposed for visual object recognition, in which the bottom-up, sensory-driven pathway and top-down, expectation-driven pathway are fused in information processing and their corresponding weights are learned based on the fused neuron activities. During the supervised learning process, the target labels are applied to update the bottom-up synaptic weights of the neural network. Meanwhile, the hypotheses generated by the bottom-up pathway produce expectations on sensory inputs through the top-down pathway. The expectations are constrained by the real data from the sensory inputs, which can be used to update the top-down synaptic weights accordingly. To further improve the visual object recognition performance, the multi-scale histograms of oriented gradients (MS-HOG) method is proposed to extract local features of visual objects from images. Extensive experiments on different image datasets demonstrate the efficiency and robustness of the proposed neural network model with features extracted using the MS-HOG method on visual object recognition compared with other state-of-the-art methods.  相似文献
7.
牛杰  钱堃 《微机发展》2011,(9):99-102,106
提出一种图像中人体快速自动检测方法。提取图像的多尺度-多形状方向梯度直方图(HOG)特征向量,用于描述人体的形状特征,结合Adaboost机器学习法训练级联型分类器,以加速人体的检测过程。相比较传统算法,该方法没有采用静态背景模型,也不是仅仅依赖于易受外部环境因素干扰的颜色信息,从而一定程度地适应了人体姿态变化,以及非结构化环境下常见的光照波动、背景杂乱等不良因素所带来的干扰。实验验证了该方法的准确性和较高的计算效率。  相似文献
8.
作为一种新兴的生物特征识别技术,人耳识别具有其自身独特优势.利用局部特征信息,研究一类新型的基于梯度方向直方图的人耳身份识别方法,提出一种基于梯度方向直方图与子区域模糊融合相结合的人耳识别方案.将人耳图像划分为不同子区域,分别提取各子区域梯度方向直方图特征,引入模糊隶属度匹配融合策略,获取最终的分类结果.与多种方法的对比实验表明,基于梯度方向直方图的特征提取方法具有高识别性能,针对USTB人耳图像库3的测试实验,可达到99.75%的识别率.  相似文献
9.
提出一种在公共场所智能检测遗弃行李的新算法框架。首先使用多层码本模型检测场景中的稳定前景区域作为可疑区域,之后结合梯度方向直方图特征设计一种消除光照影响的机制,最后使用同样基于梯度方向直方图的快速行人检测算法消除行人的影响。实验结果表明,该方法计算复杂度低,在一些标准数据库上能有效检测遗弃行李,并对复杂场景有较好的鲁棒性。提出的算法框架可以应用到公共场所的监控系统中。  相似文献
10.
针对传统人体检测系统中由于检测窗口标扫描区域过大,帧的特征维度过高使其在实际应用中内存消耗量大且检测速度慢的情况,提出了改进的运动人体检测方法。该方法利用高斯混合模型进行背景建模剔除掉大部分图像背景,减少了侦测扫描区域,从而在减少负例样本误检率的同时提升了检测速度。同时对处理HOG的高维度,提出了一种基于主成分分析(PCA)降维的梯度方向直方图(HOG)的描述子,即PCA-HOG描述子,它在不降低识别率的前提下,很大程度地提升了侦测窗口的分类速度。实验验证了混合高斯模型与PCA-HOG相结合显著提升了人体检测速度。  相似文献
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