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排序方式: 共有1516条查询结果,搜索用时 15 毫秒
101.
102.
传统的快速聚类算法大多基于模糊C均值算(Fuzzy C-means,FCM),而FCM对初始聚类中心敏感,对噪音数据敏感并且容易收敛到局部极小值,因而聚类准确率不高。建立使用分治策略解决聚类问题的算法架构,充分考虑数据本身特性并对传统的FCM算法进行改进,标准数据集的实验结果表明这种基于分治策略的FCM聚类算法较好地提高了算法的聚类准确率,加快了收敛速度。 相似文献
103.
104.
在以往的行人重识别方法中,绝大部分的工作集中于图像注意力区域的学习,却忽视了非注意力区域对最终特征学习的影响,如果在关注图像注意力区域的同时加强非注意力区域的特征学习,可进一步丰富最终的行人特征,有利于行人身份信息的准确识别。基于此,提出了视觉信息积累网络(VIA Net),该网络整体采用两分支结构,一个分支倾向于学习图像的全局特征,另一个分支则拓展为多分支结构,通过结合注意力区域和非注意力区域的特征逐步加强局部特征的学习,实现视觉信息的积累,进一步丰富特征信息。实验结果表明,在Market-1501等行人重识别数据集上,所提出的VIA Net网络达到了较高的实验性能;同时,在In-Shop Clothes Retrieval数据集上的实验证明:该网络也适用于一般的图像检索任务,具有一定的通用性。 相似文献
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从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、“互联网+”行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——“感知盲区”、“决策误区”和“安全红区”。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着“可感”、“可知”和“可信”的新一代生物特征识别总体目标发展。 相似文献
106.
随着法律文书数据越来越多,信息过载问题日益严重,快速且准确地在海量法律文书中进行检索显得非常必要。法律文本作为一种特殊的文本形式,具有篇幅较长、结构复杂、专业性强等特点,传统基于关键字的文本检索方法不能满足用户查询法律信息的需求,容易出现答非所问、检索不全等问题。此外,基于语义的文本检索方法,大多依赖于对含有大量标注数据的法律文本进行有监督学习,而法律文本数据的人工标注则严重依赖专家知识,导致其需要高昂的人力成本。该文提出一种基于无监督学习的法律文书检索模型,分别从法律概念、词语和词组3个方面进行多粒度无监督文本匹配,避免了没有训练数据导致的冷启动问题。在法律裁判文书数据集上进行检索实验的结果表明,与基准模型相比,该模型在MAP、MRR和NDCG@10指标上均有显著提升,取得了优秀的检索效果,具有有效性和先进性。 相似文献
107.
提出一种基于改进无监督学习支持向量机(1-DISVM)的无刷直流电动机故障识别方法.通过对无刷直流电动机正常以及驱动电路开关管断路、定子绕组端部断路、Hall传感器断线三种故障状态的仿真模拟,对仿真过程中得到的母线电流采样数据进行FFT频谱分析,作为输入特征向量用于支持向量机分类器的训练和故障识别.将改进无监督学习支持向量机用于无刷直流电动机的故障识别,并与无监督学习支持向量机(1-SVM)的故障识别结果进行比较,结果表明基于改进无监督学习支持向量机的无刷直流电动机故障识别方法具有更高的准确率. 相似文献
108.
109.
由于行人在真实场景下易受到背景、遮挡、姿态等问题的影响,为获取行人图像中更具辨别能力的特征,提出一种基于注意力机制和局部关联特征的行人重识别方法。首先,在网络框架中嵌入注意力模块以关注图像中表达能力强的特征;然后,利用图像中相邻区域的关联得到局部关联特征,并结合全局特征。本文方法在Market1501和DukeMTMC-ReID数据集上进行实验,Rank-1指标分别达到了95.3%和90.1%。结果证明,本文方法能充分获取判别力强的特征信息,使模型具有较强的识别能力。 相似文献
110.