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目的 当前,基于视觉的步态识别方法多基于完整的步态序列图像。然而,现实场景拍摄下的行人难免被遮挡,以至于获取的步态图像不完整,对识别结果有很大影响。如何处理大面积遮挡是步态识别中一个具有挑战性且重要的问题。针对此,提出了一种步态时空序列重建网络(gait spatio-temporal reconstruction network,GSTRNet),用于修复被遮挡的步态序列图像。方法 使用基于3D卷积神经网络和Transformer的GSTRNet来修复步态序列,在修复每一帧步态图像的空间信息的同时保持帧与帧之间的时空连贯性。GSTRNet通过引入YOLOv5(you only look once)网络来检测步态图像的局部遮挡区域,并将其作为先验知识为遮挡修复区域分配更高的修复权值,实现遮挡区域的局部修复,将局部修复步态图与原始遮挡图像进行融合,生成完整的修复步态图。同时,在GSTRNet中引入三元组特征损失和重建损失组成的联合损失函数来优化修复网络,提升修复效果。最终,以修复完整的步态序列图像为特征进行身份识别。结果 本文在大规模步态数据集OU_MVLP(the OU-ISIR ga... 相似文献
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在软件测试中,测试用例生成是其关键环节,也对软件测试的自动化有着重要影响。为了提高测斌用例生成的效率,提高其自动化的程度,从不同角度对软件测试用例选择策略进行介绍。决策树是数据挖掘领域中一种重要的数据分类技术.在现有的一些功能测试用例生成方法基础上提出了一种基于决策树算法的测试用例生成方法,并对其中一些关键问题进行了初步的探讨。 相似文献
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Test Resource Partitioning Based on Efficient Response Compaction for Test Time and Tester Channels Reduction 下载免费PDF全文
Yin-HeHan Xiao-WeiLi Hua-WeiLi AnshumanChandra 《计算机科学技术学报》2005,20(2):201-209
This paper presents a test resource partitioning technique based on an efficient response compaction design called quotient compactor(q-Compactor). Because q-Compactor is a single-output compactor, high compaction ratios can be obtained even for chips with a small number of outputs. Some theorems for the design of q-Compactor are presented to achieve full diagnostic ability, minimize error cancellation and handle unknown bits in the outputs of the circuit under test (CUT). The q-Compactor can also be moved to the load-board, so as to compact the output response of the CUT even during functional testing. Therefore, the number of tester channels required to test the chip is significantly reduced. The experimental results on the ISCAS ‘89 benchmark circuits and an MPEG 2 decoder SoC show that the proposed compactionscheme is very efficient. 相似文献
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发动机全权限数字电子控制器(FADEC)对航空发动机进行实时在线控制,其控制效果直接影响发动机的安全运行.硬件在回路测试系统是FADEC设计与验证的重要手段之一.设计了一种FADEC硬件在回路测试系统,该系统包括发动机电子控制器(EEC)、接口模拟器、发动机和飞机模型及其显示系统.该系统可以实时模拟发动机和飞机的各种传感器、执行机构信号,对FADEC进行高效、全面的验证,主要包括控制规律、EEC的接口电路、自检测、容错和重构策略等.通过大量的试验测试表明,该系统能够实现实时、稳定、高效的闭环仿真,达到了验证控制算法和控制逻辑的要求. 相似文献