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CAPTCHA技术研究综述 总被引:5,自引:0,他引:5
全自动开放式人机区分图灵测试(completely automated public Turing test to tell computers and humans apart,CAPTCHA)又称为人机交互验证(human interactive proof,HIP),它能自动产生并评估一个测试,这个测试能被几乎所有人类用户通过,而现有的计算机程序不能通过.CAPTCHA提供了一种自动驱分人和机器的手段,已成为一种标准的网络安全技术成功应用于包括Google,Yahoo!以及微软在内的各大网站.CAPTCHA设计基于人工智能领域的开放性问题,按表现载体和内容不同分为文本、图像、声音3种类型,其中,基于字符识别的文本CAPTCHA已得到广泛使用;图像CAPTCHA利用计算机视觉中的难解问题,目前尚处于研究阶段;声音CAPTCHA针对视觉残障者,是对前两种视觉CAPTCHA的补充.介绍了CAPTCHA的发展和设计准则,详细阐述CAPTCHA设计和破解的研究工作及最新进展,给出典型实例,讨论其可用性和安全性,最后指出未来CAPTCHA技术的发展方向和亟待解决的问题. 相似文献
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两步最优邻域匹配的快速图像恢复算法 总被引:2,自引:0,他引:2
最优邻域匹配(BNM)算法运用全搜索策略,具有很高的计算复杂度.跳跃环顾最优邻域匹配(JLBNM)算法采用跳跃与环顾相结合的搜索策略,提高了匹配速度.文中提出一种两步最优邻域匹配(TSBNM)算法,利用两步搜索作为搜索策略,交替运用浏览搜索和精细搜索寻找最优匹配块;同时,精细搜索借鉴了菱形搜索算法的搜索思想,使用模板进行搜索.实验证明,在获得相当恢复质量的前提下,TSBNM算法的处理时间约为BNM算法的8%~10%,约为JLBNM算法的77%. 相似文献
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一种基于频域相关技术的柱面全景图生成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在虚拟全景空间的构建中,360°柱面全景图象拼接是一项关键技术。该文通过对拍摄的实景图象做快速傅立叶变换,利用图象互功率谱的相位信息来实现全景图象的拼接,实验表明该方法大大提高了拼接速度,并且能够有效地克服图象间光照变化对拼接的影响,是一种快速实用的全景图拼接方法。 相似文献
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近年来人体行为识别成为计算机视觉领域的一个研究热点,而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在图像分类和识别领域取得了重要突破,但是人体行为识别是基于视频分析的,视频包含空间域和时间域两部分的信息。针对基于视频的人体行为识别问题,提出一种改进的双流卷积神经网络(Two-Stream CNN)模型,对于空间域,将视频的单帧RGB图像作为输入,送入VGGNet_16模型;对于时间域,将多帧叠加后的光流图像作为输入,送入Flow_Net模型;最终将两个模型的Softmax输出加权融合作为输出结果,得到一个多模型融合的人体行为识别器。基于JHMDB公开数据库的实验,结果证明了改进的双流CNN在人体行为识别任务上的有效性。 相似文献
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为了在使用少量标注样本情况下提升变电站设备缺陷检测精度,提出一种基于自监督模型SimSiam的改进缺陷检测算法.不同于原始SimSiam,改进后的算法无需使用标志性图像(iconic images),如ImageNet数据集,而是直接利用非标志性图像(non-iconic images)如COCO数据集进行对比学习,并在下游的缺陷检测任务上获得可媲美有监督方法的性能.通过在投影层(projection head)和预测层(prediction head)中使用全卷积网络和空间注意力模块来代替MLP,保留高维特征的空间结构及局部信息;同时在计算相似度前先对特征图进行均值池化以得到特征向量,并对特征向量进行归一化以计算欧氏距离,从而改进了自监督对比学习的损失函数.实验结果表明该算法能充分利用非标志性图像进行对比学习,并在只标注少量样本的条件下提升变电站设备缺陷检测的精度,在表计表盘破损、挂空悬浮物、鸟巢、呼吸器硅胶变色及箱门闭合异常等5类缺陷检测任务上mAP达到83.84%. 相似文献
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基于区域的卷积神经网络在目标检测中有着广泛的应用,吸引了研究者的广泛兴趣。针对人脸检测问题,本文基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks, R-FCN),提出一种改进的人脸检测算法。为了使模型训练更加充分,利用在线难例样本挖掘法放宽正负样本的约束,扩充训练集的范围,针对人脸目标存在重叠问题,采用线性非极大值抑制法避免漏检重叠人脸。在人脸检测数据库(FDDB)上的实验结果表明,改进的R-FCN模型比原始的R-FCN模型有着更高的精度。 相似文献
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接收者操作特性(Receiver operating characteristics, ROC)曲线下面积(Area under the ROC curve, AUC)常被用于度量分类器在整个类先验分布上的总体分类性能. 原始Boosting算法优化分类精度,但在AUC度量下并非最优. 提出了一种AUC优化Boosting改进算法,通过在原始Boosting迭代中引入数据重平衡操作,实现弱学习算法优化目标从精度向AUC的迁移. 实验结果表明,较之原始Boosting算法,新算法在AUC度量下能获得更好性能. 相似文献
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为提高变电站设备缺陷的检测精度, 保障变电站运行安全, 提出一种基于改进YOLOv4的缺陷检测算法. 不同于原始YOLOv4, 该算法使用一维卷积替代全连接来优化CBAM卷积注意力模块, 然后将其嵌入主干网络中以增强特征提取能力; 同时, 在特征融合中应用空洞卷积扩大感受野, 聚合更广的语义信息. 该算法在现场拍摄的样本集上进行测试, mAP可达到86.97%, 相比原始YOLOv4提高了2.78%. 实验结果表明, 本文提出的YOLOv4改进算法能够提升网络性能, 更好地应用于变电站设备缺陷检测任务. 相似文献