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针对单视觉唇读系统中唇部特征的提取问题,提出了基于双树复小波和PCA的唇部特征提取方法.利用双树复小波变换的近似平移不变性,通过将变换后的系数幅值重新排列,克服了感兴趣区域中唇部偏移的影响.与DCT相比.双树复小波变换既可反映输入信号的频域特性,又能反映其空间域特性,具有近似平移不变性.这些特性使得DT-CWT+PCA... 相似文献
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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在图像分类任务中的卓越表现,使得其被广泛应用于计算机视觉的各个领域。图像分类模型精度与效率的提升,除了归功于网络结构的改变外,还有很大一部分原因来自于归一化技术以及分类损失函数的改进。在人脸识别任务中,随着精度的不断提升,分类损失函数从Softmax Loss到Triplet Loss,又从L-Softmax Loss到Arcface Loss,度量方式从几何度量发展到角度度量。度量方式的改变实际上是特征形式的变化,即特征形式从一般特征转变为角度特征。在Mnist数据集上,使用角度度量损失函数训练得到的特征点呈角度分布,同时准确率比几何度量高;将角度度量方式用更直接的角度特征来表示,训练得到的同类特征点呈直线分布,准确度也比一般角度度量更高。这不禁令人思考,在CNN分类模型中是否可以使用角度特征来代替一般特征。在CNN分类模型中,其主要架构往往由多个卷积层和一个或多个全连接层组成,通过统一卷积层与全连接层的归一化操作,得到角度卷积层与角度全连接层。在普通分类网络的基础上,用角度卷积层替换卷积层,用角度全连接层替换全连接层,可以得到一个由角度特征组成的角度分类网络。在Cifar-100数据集上,基于ResNet-32构造的角度分类网络相比原分类网络,分类准确率提高了2%,从而论证了角度特征在分类网络中的有效性。 相似文献
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针对单视觉通道唇读系统中唇部特征的提取问题提出了基于DCT+ONPP的特征提取方法。相对于保持全局结构特性的PCA方法,ONPP是一种既保持局部部域几何特性又兼顾全局的线性降维技术。实验证明提出的方法优于DCT+PCA的特征提取方法。另外还对部域点个数对系统性能的影响做了相应的研究,发现部域点为3时该方法具有较好的识别效果。 相似文献
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目标检测方法甚高速卷积神经网络(Faster Region-based Convolutional Neural Network,Faster RCNN)在训练过程中存在负样本远多于正样本的问题,即数据集不平衡问题。针对该问题,提出了一个综合定位误差和分类误差的判别函数用于判别难正样本,基于该函数和难负样本挖掘提出了改进的自助采样法,并提出了基于该自助采样的 “五步训练法”用于训练Faster RCNN。与传统的Faster RCNN训练方法相比,五步法加强了对难样本的学习,提高了网络泛化能力,减少了误判;训练出的模型在Pascal VOC 2007数据集上测试的平均正确率均值(mean Average Precision,mAP)提高了2.4%,在FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark)相同检出率下误检率降低了3.2%,且边框拟合度更高。 相似文献
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为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性,提出了一个基于GRU RNN的神经网络结构,
对带噪语音的Log Mel特征序列进行处理,实现语音与噪声的分离,从而恢复出纯净语音的Log Mel特征序列;在此基础上,提出一种新的特征Log Mel Sum,并用该特征进行端点检测。实验结果表明,在车载环境下,本文方法具有很好的端点检测性能。 相似文献
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为保证YOLO网络在嵌入式设备上正常运行,需采用剪枝算法精简滤波器以减小网络存储空间和计算量,而现有剪枝算法耗时较长且剪枝精度较低。提出一种基于参数子空间和批量归一化(BN)层缩放因子的双准则剪枝算法。将卷积层滤波器通过k均值聚类得到不同参数子空间,在子空间内使滤波器按权重排序并去除权重较低的滤波器,同时采用BN层缩放因子剪枝算法避免剪枝精度下降。实验结果表明,采用该算法剪枝后的YOLOv3网络在精度不变的情况下,占用的内存减少5/6且计算时间缩短1/3,与PF、CP等剪枝算法相比,该算法在保持较高网络精度的情况下计算量更少。 相似文献
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