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1.
现有的距离度量学习算法都是假设训练数据和测试数据服从相同的分布,但是该假设在实际中不一定成立。当训练数据和测试数据的分布不同时,利用训练数据学习得到的度量函数可能难以适用于测试数据。针对上述问题,本文在NCA(Neighbourhood Components Analysis)度量学习方法的基础上,通过引入概率密度比值对目标函数加权,提出了一种采用概率密度比值估计的距离度量学习方法(Distance metric learning with ProbabilityDensity Ratio Estimation,DML-PDR)。在UCI数据集和Corel图像库上的KNN分类实验表明,新方法克服了传统度量学习方法的不一致问题,提高了分类的准确率。  相似文献   
2.
提出了一种基于证据融合的视频语义概念检测方法。提取了镜头关键帧的分块颜色矩、小波纹理特征和视觉词汇直方图,利用SVM对3种特征数据分别进行训练,建立模型;对各SVM模型泛化误差进行分析,采用折扣系数法对不同SVM模型输出的分类结果进行修正;采用基于m in-max算子的证据融合公式对修正后的输出进行融合,把融合结果作为最终的概念检测结果。实验结果表明,新方法提高了概念检测的准确率,优于传统的线性分类器融合方法。  相似文献   
3.
高毫林  黄焱  张白愚 《通信技术》2008,41(5):170-172
随着VSAT网络的不断发展,卫星信道越来越多地被用来传送基于IP协议的多种数据.为获取这类信息,本文对承载IP数据的卫星DVB信号传送数据的MPEG-2协议及多协议封装格式进行了深入研究,并结合实际数据对这些协议在实际数据中的应用进行了深入分析.对数据的分析采用了软件编程的方法,在协议逐层提取的基础上,对数据进行了逐层剥离,在剥离同时对数据按特定关键字段进行分类,得到了所需的邮件数据.最后给出了在VSAT网络卫星DVB信号中提取邮件的流程.  相似文献   
4.
自组织特征映射是一种无监督的神经网络,目前广泛应用于入侵检测中。文章提出了一种基于改进的SOM的入侵检测方法,可更有效的处理包含数值型和字符型的输入向量,优化了训练中的权值调整策略。最后,使用KDD Cup 99数据集进行实验,结果表明改进的SOM算法检测率较高。  相似文献   
5.
由于图像多种特征的表述能力不同,所以它们在不同图像集上的聚类效果也不同.为确定在特定图像集上图像特征的聚类优先级,分析了3种全局特征颜色、纹理和形状的区分力,通过图像距离曲线说明了其区分力的不同,并通过检索结果验证了不同的区分力可导致检索结果的不同,进一步提出了由类紧致性和类分离性组成的判别指标——简化全局聚类质量.实验证明,区分性强的特征判别指标最好,该指标可用于确定图像聚类的优先级,从而决定聚类时选取图像特征的种类和图像特征选用的顺序.  相似文献   
6.
准确地检测出近似重复图像对于冗余去除和版权侵犯检测具有重要的意义.为了改善基于均匀分裂外部支持向量机聚类算法的性能,提出了一种结合贪婪树和外部支持向量机的近似重复图像聚类算法.该方法先利用外部支持向量机将数据集聚为两类,然后采用贪婪树生长算法选择“最优”的类进行分解,重复上述过程直到不可分为止.此外,为了克服图像视觉单词的同义性问题,利用概率潜在语义分析模型将同现的图像视觉单词映射到潜在语义空间中的同一方向上.实验结果表明,与内部支持向量聚类算法和基于均匀分裂的外部支持向量机聚类算法相比,该方法在聚类性能方面有了明显的提高.  相似文献   
7.
高维向量检索在模式识别、计算机视觉、信息检索等领域有着重要的作用.对数据点进行随机映射的位置敏感哈希是当前该问题的主要解决方法,它虽然速度快,但随机性强.为减弱其随机性,提出了多表投票的弱随机检索方法.该方法首先对所有数据点进行随机映射,然后进行相似计算得出检索向量,再将多个哈希表对应的检索向量构造成矩阵,最后对该矩阵列元素进行频次投票得出最终索引.实验说明该方法能综合利用多个哈希表的信息降低位置敏感哈希的随机性,并得出与真实近似程度相当的结果.  相似文献   
8.
为解决基于随机映射的高维向量快速检索方法位置敏感哈希存在的随机性强和内存消耗大两个问题,在E2LSH(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing)的基础上提出了基于多表频繁项投票和桶映射链的快速检索方法。该方法用检索结果构造基准索引矩阵,并对基准索引矩阵进行频繁项投票和校正得出最终索引来降低检索的随机性;桶映射链利用E2LSH的数据划分特性减少检索时读入内存的数据点的数目,以此来降低内存消耗。实验证明该方法能减弱检索的随机性,并有效地降低检索的内存消耗。这对于提高大规模信息检索尤其是图像检索的可行性有着较大的作用。  相似文献   
9.
为实现视频流特定人物检测,提出了一种两阶段检测方法,即基于稳健哈希签名的流级检测和基于子图局部特征的文件级检测.第一阶段利用签名快速发现与查询图像相似度较高的关键帧,第二阶段采用人脸子图的局部特征搜索与查询图像相似度次高的关键帧,它主要包括人脸检测、提取人脸子图的局部特征和相似计算三部分.实验结果证明该方法既可以快速检测到特定人物,也可以提升人物检测性能.  相似文献   
10.
一种基于随机化视觉词典组和查询扩展的目标检索方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在目标检索领域,当前主流的解决方案是视觉词典法(Bag of Visual Words,BoVW),然而,传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题。针对以上问题,该文提出了一种基于随机化视觉词典组和查询扩展的目标检索方法。首先,该方法采用精确欧氏位置敏感哈希(Exact Euclidean LocalitySensitive Hashing,E2LSH)对训练图像库的局部特征点进行聚类,生成一组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,基于这组词典构建视觉词汇分布直方图和索引文件;最后,引入一种查询扩展策略完成目标检索。实验结果表明,与传统方法相比,该文方法有效地增强了目标对象的可区分性,能够较大地提高目标检索精度,同时,对大规模数据库有较好的适用性。  相似文献   
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