排序方式: 共有27条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
Kanerva的衡疏分布存储器模型(SDM),由于其读写规则采用外积法,因此限制了它的应用,本文对该模型进行改进,改变了原来的读写规则,保留其衡疏分布式存储的特点,得到一个与小脑模型(CMAC)相似的新模型,但它不存在分块效应、不需要HASHING技术。理论分析和示例表明了该改进模型的合理性和有效性。 相似文献
2.
局部特征和全局特征是图像的两种重要的特征描述,在图像分类时起着至关重要的作用。据此提出一种通过融合全局与局部特征核量化图像分类方法。首先,分析全局特征及局部特征各自优缺点,并对图像进行特征提取;其次,通过核方法将特征映射到适当的高维空间中,来进行码书的获取与量化,并进行特征的融合以更好地对图像进行描述;最后,采用基于直方图交叉核的支持向量机对获取的量化特征进行分类。通过实验证明了所提出的方法的可行性。 相似文献
3.
目的 生活中照片拍摄时难以捕捉到所有人脸表情最佳的时刻,多次摆拍不仅费时,而且可能会错过某些场景,传统的后期编辑软件不具备针对性,且操作复杂。针对人物照片中部分人脸表情不佳的情况,提出一种基于表情传输的交互式照片编辑算法。方法 首先将包含源人脸的照片与具有目标表情人脸的照片进行特征点检测,通过交互将指定人脸部分选出并将其姿态归正为眼睛在同一水平线上,如果目标人脸与源人脸身份相同,将目标人脸区域根据源人脸的轮廓以及左右半脸分布以扫描线变形得到替换目标;不相同时根据目标人脸特征点分布的几何特征计算源人脸中特征点的新位置,通过基于特征点变化的网格变形得到替换目标,最后利用二次光照与泊松融合将其无缝拼接到源图中。结果 实验表明算法可以对人脸五官清晰且在宽容度内的人物照片进行表情编辑,处理结果只改变了人物的脸部表情,并且无明显拼接痕迹。结论 提出了一种新型针对目标人脸不同身份信息的交互式表情传输模型,该模型可以适应不同的编辑条件与要求,效果出色。 相似文献
4.
由于Contourlet变换在分解过程中使用拉普拉斯金字塔分解产生数据冗余,提出一种基于非冗余小波-Contourlet变换(WBCT)系数重组的特征提取方案.该方法充分利用了WBCT变换系数的位置相关性,并克服Contourlet变换的数据冗余,并能捕捉方向细节信息.实验结果表明,该方法分类效果好,算法优越性明显,提出的系数重组方案对于纹理特征提取有很高的实用价值. 相似文献
5.
结合Canny算子提取图像的边界,利用边界信息可以实现大块连通区域的自然分割,同时使用颜色插补的方法来代替传统的金字塔采样,让模板自动匹配经上述分割后的各个待测区域。实验结果证实该方法对于包含部分遮挡、肤色干扰等较复杂环境下的图片的检测率有很大提高。 相似文献
6.
基于支持向量机的计算机键盘用户身份验真 总被引:19,自引:3,他引:19
口令认证因为简便易实现而被大多数计算机系统所采用,但容易被盗用,存在着严重的安全隐患,而利用对用户的键入特性的识别,可以大大加强口令认证的可靠性,在对国内外众多学者所做工作研究的基础上,鉴于支持向量机在进行模式识别对所具有的优良性能,提出利用支持向量机进行键入特性验真,并通过实验将其与BP,RBF,PNN和LVQ四种神经网络模型进行比较,证实采用SVM进行键入特性验真的有效性,因而其具有广阔的应用前景。 相似文献
7.
拉普拉斯特征映射近年来被成功地运用到基于聚类的彩色图像分割中,其构成图的结点间权重用高斯函数计算,很难真实反映像素局部几何结构,导致复杂图像边界分割困难。基于此,提出一种基于核空间局部线性嵌入的图像分割方法,其首先利用单个像素间的八邻域关系来构造图,然后将局部线性嵌入算法进行核化,从而实现在高维空间中利用相关拉普拉斯矩阵描述像素间相似度并生成特征向量子空间的过程,最后,利用模糊C均值聚类算法对特征向量进行聚类从而为单个像素分配类标签,最终达到了彩色图像分割的目的。实验结果表明,新方法较拉普拉斯特征映射方法的图像分割效果更显著。 相似文献
8.
本文在一类称为一般存储器神经网络(General Memory Neural Network(GMNN))的统一框架下来研究学习收敛性。该一般模型类的结构由三部分组成:输入空间量化、存储器地址产生器、查表式某种组合输出。当产生的地址是固定有限的个数以及网络输出是线性求和时,可以证明GMNN能在最小平方误差意义下收敛。CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)、SLLUP(Single—Layer Look up Perceptrons)是该类模型的典型代表。本文的意义在于为构造新的基于局部学习的神经网络模型提供理论指导,最后给出了这种构造的两个例子——SDM(Sparse Distributed Memory)和SLLUP的两个推广模型。 相似文献
9.
以基于样例修补的目标移除方法为基础,改进了基于样本块的图像修补方法。在自然图像上通过傅里叶变换,发现许多自然图像具有方向性纹理的特征,将搜索空间约束到纹理方向的范围,优化了Criminisi方法优先块的选取,提高了搜索精度;并通过在源图像区使用图像分割的方法实现分区,使搜索目标块仅在其相邻的源区域内搜索,进一步缩小样本图搜索范围,增强搜索的准确性。在自然图像上进行的实验结果表明:改进的方法不仅显著提高了图像修补的时间,且有效地维持了图像的线性结构,取得了良好的修补效果。 相似文献
10.
通过对传统小波多方向性缺失和Contourlet变换系数稀疏性的分析,提出运用方向性小波Contourlet分析纹理特征,以自组特征映射神经网络(SOM)处理Contourlet变换系数的重组序列.对SOM网络输出层codebook矩阵进行奇异值分解得到纹理图像特征向量的方法进行纹理分类,在充分利用图像各尺度方向信息的基础上,有效提取了图像纹理特征.实验结果表明,该方法分类效果显著,Contourlet变换比传统小波分解更适合于图像纹理特性的分析. 相似文献