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针对计算机视觉领域的图像实例检索问题,提出了一种从卷积神经网络提取图像全局特征表示和目标对象区域特征表示的图像实例检索方法。该方法首先利用区域生成网络学习目标实例的区域位置坐标,并结合相关卷积网络提取的图像区域特征构建由过滤阶段和空间重排阶段组成的实例检索系统。在此基础上提出过滤阶段和空间重排两阶段查询扩展方法进一步提高系统检索性能。最后,提出了两种微调网络模型策略,更新网络前两个卷积层后所有层的权重以适应图像实例检索和位置坐标。通过在两个公用实例检索数据集(Oxford Buildings 5k和Paris Buildings 6k)上进行详尽实验验证,结果表明,提出的基于深度卷积特征的图像实例检索方法有效地提高了图像实例检索的准确率和可靠性,降低了实例检索误检率,得到的实例位置更加准确。 相似文献
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为在满足目标搜索实时性要求的同时,提升目标定位的准确性,提出一种基于改进粒子群优化的快速目标定位算法。该算法采用划分区域的方式对粒子的位置进行初始化,一定程度上提升了算法的收敛速度和稳定性。此外,引入"猎物-捕食者"机制,删除速度较低的"懒惰"粒子,进一步提升了算法的有效性。算法应用于随机选取的4组实验数据,结果表明其在收敛速度、稳定性和计算时间方面均有明显提升。 相似文献
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针对人脸相互遮挡、人脸朝向等不确定性因素给人脸检测和对齐任务带来的困难问题,提出了基于惩罚因子的PNMS算法用以改进人脸检测和对齐的准确性。该算法首先根据人脸候选窗口相互之间的重叠度和候选窗口相应的检测得分,提出非连续的线性函数和基于高斯分布的连续函数,作为非极大值抑制算法的两种惩罚因子,用以改进并替代传统非极大值抑制算法对候选窗口的检测得分进行重分配。在此基础上,综合前两种惩罚因子的优缺点以及窗口之间的重叠度值,进一步提出连续非线性函数作为非极大值抑制算法的惩罚因子,使得窗口之间重叠度值越大则相应的惩罚权重越严重,且函数在整个重叠取值区间连续。将提出的算法在FDDB和WIDER FACE这2个人脸检测数据集上进行详尽的人脸检测实验验证,以及在AFLW人脸对齐数据集上进行人脸对齐实验验证。结果表明,提出的基于惩罚因子的PNMS算法相比于其他算法,在保持一定实时性的同时不仅有效地提高了人脸检测和对齐的准确率和可靠性,并且解决了一定程度的人脸相互遮挡被漏检的问题,降低了被遮挡人脸的漏检率。 相似文献
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研究纺织品中五氯苯酚的检测方法。对微波萃取中的萃取溶剂、微波程序和衍生方式进行了优选。在微波环境下以正己烷-丙酮混合溶液为溶剂萃取纺织品中的五氯苯酚,然后采用乙酰化衍生方式处理提取液,最后使用气相色谱-质谱联用分析仪法对五氯苯酚的含量进行测定,并将微波萃取法与其他萃取方法所得结果进行了对比。试验表明:微波萃取-气相色谱-质谱联用检测法的检出限为0.05 mg/kg,线性范围为0.05 mg/L~2 mg/L,相关系数为0.999 93,加标回收率为93.4%~98.3%,相对标准偏差小于4.2%;与其他萃取方法相比,微波萃取法具有快速准确、灵敏度高等优势。认为微波萃取-气相色谱-质谱联用检测法是检测纺织品中五氯苯酚含量的高效方法。 相似文献
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提出一种多特征结合引导滤波的图像融合算法,使用多个特征,计算各特征的置信图,将各特征的优势相结合,提升整体融合的质量。具体步骤如下:首先计算源图像的多类特征,各特征经过引导滤波后计算初始决策图和置信图,然后通过形态学方法去除小连通区域后,再次使用引导滤波得到最终决策图,最后使用置信图对最终决策图加权,与源图像相乘再相加得到最终的融合图像。实验结果表明,该算法对残差图的主观分析和客观融合质量评价指标的定量分析,较当前传统多聚焦图像融合算法均有提升。 相似文献
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为使多聚焦图像的融合结果能保持全局性、保留局部的细节且对未配准源图像具有鲁棒性,提出了一种隐低秩表示结合低秩表示的多聚焦图像融合算法。该算法通过对源图像进行隐低秩表示,得到图像的低秩(全局)部分和显著(细节)部分,然后对低秩部分和显著部分分别使用滑动窗口技术分块,并将分块使用4个方向的Sobel算子进行分类学习子字典,将子字典合成完整字典后进行低秩表示,接着对低秩部分和显著部分的低秩系数分别进行融合,融合过程中引入导向滤波增强空间连续性,最后将融合的低秩系数分别乘以字典得到融合后的低秩部分和显著部分,两者相加则得到最终的融合图像。为验证算法的有效性,实验过程中选取3组数据,包括2组完全配准的多聚焦图像以及1组未完全配准的多聚焦图像,分析融合结果与源图像的残差,并使用4个融合质量评价指标进行量化分析。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观质量评价分析方面都优于当前主流的多聚焦图像融合算法。 相似文献