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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
2.
3.
Aiming at the performance degradation of the existing presentation attack detection methods due to the illumination variation, a two-stream vision transformers framework (TSViT) based on transfer learning in two complementary spaces is proposed in this paper. The face images of RGB color space and multi-scale retinex with color restoration (MSRCR) space are fed to TSViT to learn the distinguishing features of presentation attack detection. To effectively fuse features from two sources (RGB color space images and MSRCR images), a feature fusion method based on self-attention is built, which can effectively capture the complementarity of two features. Experiments and analysis on Oulu-NPU, CASIA-MFSD, and Replay-Attack databases show that it outperforms most existing methods in intra-database testing and achieves good generalization performance in cross-database testing. 相似文献
4.
《Current Opinion in Solid State & Materials Science》2022,26(6):101024
One of the main challenges in the laser powder bed fusion (LPBF) process is making dense and defect-free components. These porosity defects are dependent upon the melt pool geometry and the processing conditions. Power-velocity (PV) processing maps can aid in visualizing the effects of LPBF processing variables and mapping different defect regimes such as lack-of-fusion, under-melting, balling, and keyholing. This work presents an assessment of existing analytical equations and models that provide an estimate of the melt pool geometry as a function of material properties. The melt pool equations are then combined with defect criteria to provide a quick approximation of the PV processing maps for a variety of materials. Finally, the predictions of these processing maps are compared with experimental data from the literature. The predictive processing maps can be computed quickly and can be coupled with dimensionless numbers and high-throughput (HT) experiments for validation. The present work provides a boundary framework for designing the optimal processing parameters for new metals and alloys based on existing analytical solutions. 相似文献
5.
6.
7.
The combined effect of resistance spot welding and precipitation hardening on the localised corrosion of A286 superalloy is studied. The specimens tested by double loop electrochemical potentiokinetic reactivation were welded in the solution treated condition, and then subjected to different precipitation hardening treatments. For both base metal and weld nugget, the maximum localised corrosion is reached when η phase is clearly observable. The fact that the localised corrosion resistance of weld nugget is different from that shown by base metal may be explained by the segregation of Ni and Ti towards the interdendritic region of weld nugget (studied by using scanning electron microscope/energy dispersive X-ray analysis). 相似文献
8.
针对传统基于贝叶斯模型的显著性检测算法存在准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测算法。通过超像素分割算法(SLIC)将原图分割成不同尺度的超像素,根据超像素边界信息得到背景种子,进而通过距离计算和多尺度融合得到背景先验;对原图进行颜色增强,采用Harris算子对增强图进行检测角点求得凸包,融合不同尺度下的超像素得到凸包先验;融合背景先验和凸包先验得到最终先验;利用颜色直方图和凸包计算似然概率;将最终先验和似然概率通过贝叶斯模型计算显著图。在公开数据集MSRA1000、ECSSD上与多种传统算法进行准确率和召回率对比,该算法有更好的表现。 相似文献
9.
针对基于局部熵进行加密图像视觉安全性评估存在块效应的局限性,引入图像的边缘特征,通过共有边缘来衡量加密图像与原始图像的边缘相似度,消除了块效应。由于局部熵对加密等级低的图像不敏感,边缘相似度对加密等级高的图像不敏感,将两个评估方法进行自适应融合,提出[SLEES](Local Entropy and Edge Similarity,[SLEES])指标。通过改变图像像素位置和图像像素值的加密方式处理图像和视频帧进行测试,实验结果表明,[SLEES]指标相比传统评估指标有更好的鲁棒性,评估范围更广。 相似文献
10.
针对当前基于深度学习的显著性检测算法缺少利用先验特征和边缘信息,且在复杂场景中难以检测出鲁棒性强的显著性区域的问题,提出了一种结合边缘特征,利用先验信息引导的全卷积神经网络显著性检测算法。该算法利用三种被经常用到的先验知识结合边缘信息形成先验图,通过注意力机制将提取的先验特征与深度特征有效融合,最终通过提出的循环卷积反馈优化策略迭代地学习改进显著性区域,从而产生更可靠的最终显著图预测。经过实验定性定量分析,对比证明了算法的可靠性。 相似文献