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121.
122.
Hep-2染色模式分类主要用于免疫疾病诊断,但已有方法受荧光成像环境,细胞图像自身的视觉特性的影响,分类准确率较低.本文提出一种新的适合于HEp-2染色模式分类的特征提取方法.在构建了不同尺度下的高斯平滑图像序列后,利用shape index实现图像二维结构的直观描述,进而通过多灰度阈值图像结构的空间分解,使其同时具备对微观二维图像结构和空间信息的描述能力.该方法在ICPR和SNP HEp-2数据集的两折交叉细胞级测试中,分别获得89.83%和87.49%的准确率,在ICPR的28折交叉细胞级和图像级测试分别达到60.5%和70.56%的准确率,明显优于LBP、CLBP等方法,和CoALBP特征相当. 相似文献
123.
字典学习是图像表示的一种有效手段且在图像识别任务中具有出色的表现.大部分传统字典学习算法在多分辨率人脸图像识别中存在不同分辨率下字典判别性不强的问题.为了解决这一问题,提出一种新的带判别性局部结构约束的多分辨率字典学习算法.首先,通过分析字典原子与轮廓向量之间的一一对应关系,采用字典原子的局部几何结构,分别构造了轮廓向... 相似文献
125.
126.
针对ABB公司的YuMi双臂机器人在非结构化环境下的自主抓取问题,研究基于Kinect-2.0深度相机的可靠抓取算法。首先建立摄像机坐标系与机器人坐标系的布尔沙坐标转换模型,利用迭代最近点算法求解;然后将采集到的深度信息依照梯度大小变化阈值筛选像素点,并根据拒绝采样将像素点生成抓取候选点,通过改进型抓取质量判断网络(GQ-CNN)得到抓取质量度最高的抓取点姿态;最后将抓取点坐标转换到机器人坐标系实现物体抓取。实验结果表明,该方法能可靠的检测出物体最佳抓取点,实现对不同物体进行抓取。 相似文献
127.
针对传统的卷积神经网络不能充分利用图像的多尺度信息,以及网络层数的增加导致优化参数增加的问题。提出多尺度残差网络模型通过多尺度跨通道的卷积融合提高图像的特征表征能力;然后把大的卷积核分解成小的非对称卷积核降低网络的参数计算;接着利用残差网络原理来降低深层网络的梯度消失问题;最后将提出的多尺度卷积模块嵌入到Lenet网络中。在Mnist数据集上的测试结果证明分类准确率比原始Lenet网络提高了0. 24%,在LFW数据集上的测试结果表明分类准确率优于Deep Face、Web Face等传统算法。 相似文献