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基于深度信息和RGB图像的行为识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
人体行为识别是计算机视觉领域的一个热点问题, 然而目前大部分算法都是仅使用RGB或深度视频序列, 很少将它们结合起来进行行为识别。由于它们都有各自的优点且信息是互补的, 因此文中研究深度图像和RGB图像的特性, 不仅提出两种鲁棒的深度图和RGB图像上的行为描述算法, 而且将它们有效融合, 进一步结合多个不同核函数的SVM分类器在具有挑战性的DHA数据集上对它们进行评估。大规模实验结果表明, 文中提出的行为描述算法性能比一些最具代表性算法的性能更好。同时, 深度数据和RGB图像融合后算法性能得到进一步提高, 比单独使用深度数据或RGB图像的性能更好, 且具有较好的区分性和鲁棒性。 相似文献
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针对公交车环境下的人脸检测具有光照变化、模糊、遮挡、低分辨率和姿势变化等问题,提出了基于代价敏感深度决策树的人脸检测算法。首先,基于归一化的像素差异(NPD)特征构建单个深度二次树(DQT);接着,根据当前决策树的分类结果,利用代价敏感Gentle Adaboost方法对样本权重进行更新,依次训练出多棵深度决策树;最后,将所有决策树通过Soft-Cascade级联得到最终的检测算法。在人脸检测数据集(FDDB)和公交车视频上的实验结果表明,所提算法与现有的深度决策树算法相比,在检测率和检测速度上均有提升。 相似文献
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SIFT局部特征因良好的性能在图像和视频的语义概念检测中得到广泛应用。已经有很多学者对SIFT做了深入研究,并提出了PCA-SIFT,SURF,MSER等,但是在SIFT算法中,阶与阶之间采样率的变化对SIFT特征的影响关注很少。考察了SIFT算法中,阶与阶之间采用不同降采样率对SIFT特征差异性的基础上,提出了一种多层次的SIFT(ML-SIFT)算法。Caltech256和SceneClass13数据集上的实验表明,ML-SIFT相比于原始SIFT,其MAP的提高能够分别达到15.7%和5.1%。另外在Caltech256上,当采用不同比例的正负样本训练时,ML-SIFT算法具有较好的稳定性。同时,还将ML-SIFT算法、SIFT、SURF算法做了性能比较,SURF和SIFT算法的性能较接近,但是SIFT和SURF相对于ML-SIFT算法,则其性能较差。实验表明,ML-SIFT是有效的。 相似文献
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高陡复杂构造区域是油气勘探的重点和难点区域,逆时偏移成像技术是实现高陡复杂构造成像精度最高的成像技术之一。有效去除偏移剖面中的成像噪声,保持地震振幅信息是实现复杂构造精细成像的关键。在分析逆时偏移噪声产生原理的基础上,从波数域与空间域的关系分析了噪声的特征,提出了高阶微分去噪方法。台阶模型和高陡复杂岩丘模型应用结果表明:该方法能有效去除成像噪声,恢复高陡复杂构造形态,保持地震振幅和相位信息,可以应用于构造解释和储层预测中。 相似文献
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制备以钢纤维(SF)、塑钢纤维(MPPF)为骨料的高性能道面混杂纤维再生混凝土(HFRAC),研究改善再生混凝土(RAC)强度及耐磨性能,采用响应面法(RSM)中Box-Behnken试验设计方法,以SF体积掺量、MPPF体积掺量和砂率为因素,以HFRAC抗折强度、抗压强度和磨损量为评价指标,建立各评价指标的预测模型,分析各因素对评价指标的影响,并构建基于NSGA-Ⅱ耦合熵权TOPSIS法的HFRAC配合比优选模型,确定综合性能最优时的配合比方案。结果表明:在试验范围内各评价指标的响应面模型拟合效果良好,预测精度高;各评价指标不仅受单因素影响,而且受因素间交互作用影响,SF体积掺量与MPPF体积掺量交互作用对抗折强度、抗压强度影响极显著,对磨损量影响显著,MPPF体积掺量与砂率交互作用对抗折强度影响显著;当SF体积掺量为1.39%、MPPF体积掺量为0.97%、砂率为36.10%时,HFRAC综合性能最优。该方法能够实现HFRAC性能的综合改善,可为HFRAC在道路工程中的推广应用提供一定理论依据和技术支撑。 相似文献
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地震属性聚类是提取隐藏在地震数据中地质特征的重要途径,K均值是最常见的聚类方法之一,方法简单且高效,但是该算法存在局部收敛、结果依赖于初值等问题。为了解决该问题,将具有全局寻优能力和更高搜索效率的布谷鸟搜索算法引入到地震属性聚类中,通过扩大搜索范围,增加种群数量,更容易跳出局部极值。结果表明,通过2个理论数据集试验证明基于布谷鸟搜索的聚类算法能较好地发现非线性数据结构中低维特征。通过实际地震数据应用可以看出基于布谷鸟搜索的地震属性聚类算法能比较准确地刻画塔里木盆地塔中地区碳酸盐岩礁滩储层和油气的分布。 相似文献
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Semantic image segmentation is a task to predict a category label for every image pixel. The key challenge of it is to design a strong feature representation. In this paper, we fuse the hierarchical convolutional neural network (CNN) features and the region-based features as the feature representation. The hierarchical features contain more global information, while the region-based features contain more local information. The combination of these two kinds of features significantly enhances the feature representation. Then the fused features are used to train a softmax classifier to produce per-pixel label assignment probability. And a fully connected conditional random field (CRF) is used as a post-processing method to improve the labeling consistency. We conduct experiments on SIFT flow dataset. The pixel accuracy and class accuracy are 84.4% and 34.86%, respectively. 相似文献
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在Gleeble-3000D热模拟机上对Al-0.2Sc-0.04Zr铝合金开展了热变形实验,系统地研究该合金变形参数在0.001~5 s-1和440~600 ℃下的高温流变行为。研究结果表明:在低应变速率和较高的温度下,DRX的发生较为完全。同时,在较低温度(T≤520 ℃)下变形,主要软化机制为动态回复;在较高温度(T>520 ℃)下变形,软化机制转变为动态再结晶,且获得了较为完全的动态再结晶组织;在高温(T≥600 ℃)下变形,晶粒出现明显的长大。分析应力指数(n)和变形激活能(Q),二者均随变形温度的升高而增加。采用双曲正弦模型,建立了适合Al-0.2Sc-0.04Zr合金的本构方程,可很好地预测峰值应力,为工业化生产提供理论依据。 相似文献
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