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建立与推广以VIS为基础的高校形象识别系统——以抚顺职业技术学院为例
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作者 张贺 《艺术教育》 2019年第7期185-187,共3页
文章阐述了高校形象识别系统即UIS的内涵及实施意义,并对国内各类高校形象识别系统UIS的发展现状进行解析,然后结合抚顺职业技术学院形象识别系统中存在的问题积极寻求解决办法,初步制定出科学合理、行之有效的形象识别系统,为学校建立... 文章阐述了高校形象识别系统即UIS的内涵及实施意义,并对国内各类高校形象识别系统UIS的发展现状进行解析,然后结合抚顺职业技术学院形象识别系统中存在的问题积极寻求解决办法,初步制定出科学合理、行之有效的形象识别系统,为学校建立良好的品牌形象、向社会传达办学精神理念、提高学校综合竞争力起到至关重要的作用。 展开更多
关键词 形象识别系统 理念识别 行为识别 视觉识别 VI手册
智慧教室中摄像头对学生课堂行为和表情分析应用探析
2
作者 贾天下 《科幻画报》 2019年第1期218-219,共2页
智慧教室中摄像头的功能包括采集和分析学生的行为和表情,帮助教学、管理和学生成长。根据分析数据,对学生的行为进行干预,积极行为获得支持,同时对学生心理状况及时判断,进行积极引导,帮助学生形成良好行为模式和心理品质。
关键词 智慧教室 摄像头 行为识别 表情识别 积极行为支持 负面因素规避
基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别 预览
3
作者 石英 孙明军 +2 位作者 李之达 罗佳齐 杨明东 《湘潭大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期109-117,共9页
针对人体行为识别难于兼顾速度与精度的问题,提出了一种结合运动历史图像(MHI)与卷积神经网络的行为识别算法.该算法首先从原始视频序列中计算MHI,不仅减少了待处理的信息量,还提取了行为识别中的关键时空信息;接着以MHI作为输入,搭建... 针对人体行为识别难于兼顾速度与精度的问题,提出了一种结合运动历史图像(MHI)与卷积神经网络的行为识别算法.该算法首先从原始视频序列中计算MHI,不仅减少了待处理的信息量,还提取了行为识别中的关键时空信息;接着以MHI作为输入,搭建了深度卷积神经网络,可以更好地表达时空信息;最后利用随机梯度下降法与dropout策略训练网络,实现行为类别分类.对比不同卷积神经网络训练与测试实验,该算法在Weizmann行为识别数据集上取得了95%的平均识别率,相较于未改进的网络结构提升了1.2%;对于持续时间为1.6s的行为动作,该算法的识别时间为1.56s.实验结果表明,所提算法在维持较高识别准确率的同时,实现了人体行为的在线实时识别与分类. 展开更多
关键词 深度学习 运动历史图像 卷积神经网络 行为识别 Weizmann行为识别数据集
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异常行为监控预警系统的设计与实现 预览
4
作者 潘洋 杨卓宇 +1 位作者 王新华 吴亚联 《物联网技术》 2019年第7期17-20,共4页
针对家政服务行业出现的服务人员虐待幼儿和老人事件,设计了一款监控预警系统。基于机器视觉实时监测家庭运动对象,对家装摄像头获取的图像数据进行实时分析与处理,即对所采集的视频进行运动对象提取、追踪,再进行特征提取,将所提取的... 针对家政服务行业出现的服务人员虐待幼儿和老人事件,设计了一款监控预警系统。基于机器视觉实时监测家庭运动对象,对家装摄像头获取的图像数据进行实时分析与处理,即对所采集的视频进行运动对象提取、追踪,再进行特征提取,将所提取的特征与异常行为特征进行比对,如果服务人员出现异常行为,系统将会给监护人发送预警信息。系统能在服务人员虐待老人、孩子时及时提醒监护人对突发事件进行干预,以免家人受到严重伤害或二次虐待。 展开更多
关键词 行为识别 语音识别 信息传递 机器视觉 ARM9 WIFI
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计算机视觉技术在猪行为识别中应用的研究进展
5
作者 李丹 陈一飞 +1 位作者 李行健 蒲东 《中国农业科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期59-69,共11页
中国生猪养殖规模和数量在不断扩大,养殖信息化是今后生猪饲养监管的重要模式。计算机视觉技术作为信息处理的有效辅助技术,提供了一种自动化、非接触式、低成本、高收益且对动物无伤无压力的行为识别方式,可用于考量生猪健康状况并及... 中国生猪养殖规模和数量在不断扩大,养殖信息化是今后生猪饲养监管的重要模式。计算机视觉技术作为信息处理的有效辅助技术,提供了一种自动化、非接触式、低成本、高收益且对动物无伤无压力的行为识别方式,可用于考量生猪健康状况并及时预防和发现疾病。介绍了猪行为识别视觉系统,回顾了视觉技术在生猪目标提取和个体识别、行为识别分析中的应用及算法,分析了现存视觉系统及行为识别方法在准确性、有效性与适用性方面存在的问题,提出了视觉系统的改进策略及今后计算机视觉技术在猪体识别和行为识别应用中的重点研究方向。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标分割 个体识别 行为识别 跟踪
基于人工智能的无人图书馆 预览
6
作者 冯银花 《大学图书情报学刊》 2019年第4期89-93,共5页
为了改变图书馆纸质图书流通部门现状,文章对基于人工智能的无人图书馆进行了相关研究。无人图书馆利用机器视觉识别读者身份,识别读者取书手势、迈腿姿势、翻阅图书时长等细节,系统后台依据阅读大数据分析读者阅读喜好,实时推送学术资... 为了改变图书馆纸质图书流通部门现状,文章对基于人工智能的无人图书馆进行了相关研究。无人图书馆利用机器视觉识别读者身份,识别读者取书手势、迈腿姿势、翻阅图书时长等细节,系统后台依据阅读大数据分析读者阅读喜好,实时推送学术资源。无人值守的图书馆实现读者借书拿了就走,提高了读者服务质量,向智慧图书馆更迈进一步。 展开更多
关键词 无人图书馆 人工智能 机器视觉 人脸识别 行为识别 RFID
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微博谣言识别与预警算法研究 预览
7
作者 王征 叶长安 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2019年第4期148-154,共7页
[目的/意义]针对前人成果普遍存在的处理效率与识别准确度等方面的问题,提出了基于复杂网络理论的微博谣言识别与预警算法。[方法/过程]该算法在第一阶段基于复杂网络理论,以动态节点管理为基础,对微博节点实施行为刻画,实现谣言恶意散... [目的/意义]针对前人成果普遍存在的处理效率与识别准确度等方面的问题,提出了基于复杂网络理论的微博谣言识别与预警算法。[方法/过程]该算法在第一阶段基于复杂网络理论,以动态节点管理为基础,对微博节点实施行为刻画,实现谣言恶意散布节点的早期告警与预测;在第二阶段以复杂网络关系发展理论为基础,将谣言与真实信息进行信息轨迹聚类与隔离,最终实现谣言侦测与识别。[结果/结论]基于新浪与腾讯微博作为数据源的实验证明,该算法较之既往算法,不但谣言覆盖度与识别准确率高,而且响应速度快、处理效率高,具有良好的性价比。 展开更多
关键词 舆情监测 谣言识别 两阶段法 行为识别 复杂网络 早期预警
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基于机器学习的视频行为动作识别在无纸化考核中的应用 预览
8
作者 朱国平 蒋晓曦 徐锋 《中国建设信息化》 2019年第10期56-57,共2页
考核过程中,监考老师对考生的考核行为进行监督和判别,出现违纪违规动作时需要指出。本文提出了基于卷积神经网络机器学习的行为动作识别算法,通过识别视频中的考生动作,进行机器学习训练,判别考生行为动作是否违规,并将此技术同无纸化... 考核过程中,监考老师对考生的考核行为进行监督和判别,出现违纪违规动作时需要指出。本文提出了基于卷积神经网络机器学习的行为动作识别算法,通过识别视频中的考生动作,进行机器学习训练,判别考生行为动作是否违规,并将此技术同无纸化考核相结合,建设了一个无人值守考场的样式,为后期无纸化考核提出了一种发展方向。 展开更多
关键词 机器学习 卷积神经网络 视频识别 行为识别 无纸化考核
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基于DTW算法的非侵入式家居负荷行为识别方法 预览
9
作者 华亮亮 黄伟 +2 位作者 杨子力 王钰 张可佳 《电测与仪表》 北大核心 2019年第14期17-22,共6页
随着电力负荷监测在生产和生活中的广泛应用,非侵入式负荷识别技术得到发展,具有很好的发展前景。针对非侵入式家用电器负荷的行为识别存在识别特征量难以优化,识别算法收敛性差等问题,提出了一种基于特征匹配度的家居负荷的行为识别方... 随着电力负荷监测在生产和生活中的广泛应用,非侵入式负荷识别技术得到发展,具有很好的发展前景。针对非侵入式家用电器负荷的行为识别存在识别特征量难以优化,识别算法收敛性差等问题,提出了一种基于特征匹配度的家居负荷的行为识别方法。将家用负荷开、关时的暂态波形和功率变化值作为特征量,运用DTW算法计算测试模板与参考模板之间的相似度,有效的识别出家庭用电的各项负荷数据,并且通过三种案例来模拟负荷的识别过程,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 非侵入式监测 负荷识别 行为识别 DTW算法 相似度匹配
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基于双流卷积神经网络的人体行为识别方法 预览
10
作者 刘云 张堃 王传旭 《计算机系统应用》 2019年第7期234-239,共6页
时序行为检测是指在一段未分割的长视频中,检测出其中包含的若干行为片段的起止时间和类别.针对该项任务,提出基于双流卷积神经网络的行为检测模型.首先使用双流卷积神经网络提取视频的特征序列,然后使用TAG(Temporal Actionness Groupi... 时序行为检测是指在一段未分割的长视频中,检测出其中包含的若干行为片段的起止时间和类别.针对该项任务,提出基于双流卷积神经网络的行为检测模型.首先使用双流卷积神经网络提取视频的特征序列,然后使用TAG(Temporal Actionness Grouping)生成行为提议,为了构建高质量的行为提议,将行为提议送入边界回归网络中修正边界,使之更为贴近真实数据,再将行为提议扩展为含有上下文信息的三段式特征设计,最后使用多层感知机对行为进行识别.实验结果表明,本算法在THUMOS2014数据集和ActivityNet v1.3数据集获得较好的识别率. 展开更多
关键词 行为识别 双流卷积神经网络 深度学习 时序行为检测
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基于注意力机制的群组行为识别方法 预览
11
作者 王传旭 龚玉婷 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期406-413,共8页
在基于视频图像的群组行为识别方法中,传统的深度学习方法大多使用标准(最大/平均)池化操作对卷积特征进行处理,并且未考虑群组行为中的关键人物对群组行为分类的重要性。针对以上问题,本文提出一种基于注意力机制的模型来检测群组行为... 在基于视频图像的群组行为识别方法中,传统的深度学习方法大多使用标准(最大/平均)池化操作对卷积特征进行处理,并且未考虑群组行为中的关键人物对群组行为分类的重要性。针对以上问题,本文提出一种基于注意力机制的模型来检测群组行为视频中的行为,重点关注活动中的关键人物,根据注意力权重的不同分配动态地对卷积特征进行池化,最终正确识别视频图像中的群组行为。此模型在群组行为数据集CAD(Collective activity dataset)和CAE(Collective activity extendeddataset)上的识别准确率优于许多使用标准池化结构的现有模型。 展开更多
关键词 群组行为 图像处理 注意力机制 行为识别
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多尺度方法结合卷积神经网络的行为识别 预览
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作者 盖赟 荆国栋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期100-103,136共5页
为了同时计算行为序列样本在时间和空间的特征,提出了一种基于包含多尺度卷积算子的卷积神经网络识别模型。首先通过叠加的方式将序列样本中的骨骼向量信息整合为一个行为矩阵,然后将矩阵输入识别模型。为了挖掘具有不同邻接关系的骨骼... 为了同时计算行为序列样本在时间和空间的特征,提出了一种基于包含多尺度卷积算子的卷积神经网络识别模型。首先通过叠加的方式将序列样本中的骨骼向量信息整合为一个行为矩阵,然后将矩阵输入识别模型。为了挖掘具有不同邻接关系的骨骼点在描述人体行为时的作用,将卷积神经网络各层中的卷积算子拓展为多尺度卷积算子,并使用该网络得到的特征进行分类。实验在MSR-Action3D数据集和HDM05数据集获得较好的识别率. 展开更多
关键词 行为识别 时空特征 深度卷积神经网络 深度学习 行为矩阵
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基于深度学习的学生课堂行为识别 预览
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作者 魏艳涛 秦道影 +2 位作者 胡佳敏 姚璜 师亚飞 《现代教育技术》 CSSCI 北大核心 2019年第7期87-91,共5页
随着教育步入智能时代,智能化的学生课堂行为识别变得越来越重要。但由于学生的课堂行为复杂多变,使得智能化的学生课堂行为识别存在困难。为了提高智能化学生行为识别的精度,文章首先采集了300名学生的7种典型课堂行为图像,并进行了数... 随着教育步入智能时代,智能化的学生课堂行为识别变得越来越重要。但由于学生的课堂行为复杂多变,使得智能化的学生课堂行为识别存在困难。为了提高智能化学生行为识别的精度,文章首先采集了300名学生的7种典型课堂行为图像,并进行了数据预处理。随后,文章将已在ImageNet数据集上训练好的经典深度网络模型——VGG16网络模型迁移到学生课堂行为识别任务中。最后,通过与其它深度学习模型进行实验对比,文章验证了VGG16网络模型对学生课堂行为具有较高的识别精度。上述研究表明,基于深度学习的学生课堂行为识别能及时、精准地反馈学生的课堂学习情况,有利于教师改进教学方法、优化课堂教学与管理,从而提高教与学的效率,助力教学改革。 展开更多
关键词 学生课堂行为 行为识别 深度学习 VGG16网络模型
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基于高维随机矩阵的异常用电行为识别方法 预览
14
作者 王鹏 刘长江 +4 位作者 刘攸坚 韦景康 邱凌 吴远超 李自怀 《广东电力》 2019年第6期78-85,共8页
基于高维随机矩阵理论,提出一种用户异常用电行为识别方法。该方法利用电网用户侧大数据构建高维随机矩阵,得出其矩阵特征值的谱分布和谱密度函数,通过M-P定律和单环定律判断样本数据有无异常;并通过平均谱半径确定用户用电异常时间区... 基于高维随机矩阵理论,提出一种用户异常用电行为识别方法。该方法利用电网用户侧大数据构建高维随机矩阵,得出其矩阵特征值的谱分布和谱密度函数,通过M-P定律和单环定律判断样本数据有无异常;并通过平均谱半径确定用户用电异常时间区段。通过对某电网公司某台区近一年半的日用电量和有功功率数据进行分析,验证该方法的准确性和有效性。结果表明该方法能解决传统异常用电行为识别方法耗费人力大、时效性差及识别不精准等问题。 展开更多
关键词 异常用电 窃电行为 非技术性损失 行为识别 高维随机矩阵 谱密度函数 大数据
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智能设备网络虚假信息行为识别与控制技术研究 预览
15
作者 吴珊 李跃新 《计算机测量与控制》 2019年第4期88-91,133共5页
传统智能设备网络虚假信息行为识别技术识别范围小,准确性低,在识别后不能快速地采取控制手段进行控制,导致事态进一步恶化;针对上述问题,研究了一种新的智能设备网络虚假信息行为识别与控制技术,设定虚假信息模型,由神经网络和BP网络构... 传统智能设备网络虚假信息行为识别技术识别范围小,准确性低,在识别后不能快速地采取控制手段进行控制,导致事态进一步恶化;针对上述问题,研究了一种新的智能设备网络虚假信息行为识别与控制技术,设定虚假信息模型,由神经网络和BP网络构成,通过互联网控制,通过检测触发词、信息分类、虚假信息识别完成精确识别工作,控制模型由演示平台、网络中心组成,能够针对不同类型的虚假信息给出不同的控制手段;与传统技术进行实验研究,结果表明,给出的智能设备网络虚假信息行为识别技术能够完成更大范围的识别,提高识别准确率,在识别后对应的控制技术会快速采取有效手段控制虚假信息的散布。 展开更多
关键词 智能设备 网络虚假信息 行为识别 行为控制技术
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模糊加权的高效鲁棒人体动作视频检索 预览
16
作者 张涵 韩毅 李跃新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第3期957-960,共4页
为了提高人体动作视频检索的鲁棒性和效率,提出了一种模糊加权的人体动作视频检索方法。该方法采用3D Harris算子检测视频中的时空兴趣点,提取这些兴趣点的梯度信息,构建特征向量;然后采用模糊聚类方法构建聚类特征向量,提高特征向量的... 为了提高人体动作视频检索的鲁棒性和效率,提出了一种模糊加权的人体动作视频检索方法。该方法采用3D Harris算子检测视频中的时空兴趣点,提取这些兴趣点的梯度信息,构建特征向量;然后采用模糊聚类方法构建聚类特征向量,提高特征向量的抗干扰能力;匹配聚类特征向量中的梯度向量对,构建模糊权重矩阵,计算查询视频与数据库中各个视频的相似度;最后在KTH数据库上进行视频检索实验,结合精确度、召回率和检索耗时三个指标进行评价,证明该方法的有效性。 展开更多
关键词 视频检索 行为识别 模糊聚类 时空兴趣点 3D HARRIS
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基于视觉注意力的人体行为识别 预览
17
作者 孔言 梁鸿 张千 《计算机系统应用》 2019年第5期42-48,共7页
视频中人体行为识别是近年来计算机视觉中的一个重要研究领域,但是现有的方法对于视频表示方式存在不足,无法聚焦于图像内的显著区域.提出了一种基于视觉注意力的深度卷积神经网络,可以有效地为视频表示特征附加一个权重,对特征中的有... 视频中人体行为识别是近年来计算机视觉中的一个重要研究领域,但是现有的方法对于视频表示方式存在不足,无法聚焦于图像内的显著区域.提出了一种基于视觉注意力的深度卷积神经网络,可以有效地为视频表示特征附加一个权重,对特征中的有益区域进行注意,实现更加准确的行为识别.在自建的Oilfield-7油田数据集和HMDB51数据集上进行了实验,以此来验证适用于油田现场人体行为所提出的网络模型的有效性.实验结果表明,所提的方法与已取得优异表现的双流架构相比具有一定的优越性. 展开更多
关键词 行为识别 双流架构 卷积神经网络(CNN) 视频表示 视觉注意力
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RGB-D行为识别研究进展及展望 预览
18
作者 胡建芳 王熊辉 +1 位作者 郑伟诗 赖剑煌 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期829-840,共12页
行为识别是计算机视觉领域很重要的一个研究问题,其在安全监控、机器人设计、无人驾驶和智能家庭设计等方面都有着非常重要的应用.基于传统RGB视频的行为识别方法由于容易受背景、光照等行为无关因素的影响,导致识别精度不高.廉价RGB-D... 行为识别是计算机视觉领域很重要的一个研究问题,其在安全监控、机器人设计、无人驾驶和智能家庭设计等方面都有着非常重要的应用.基于传统RGB视频的行为识别方法由于容易受背景、光照等行为无关因素的影响,导致识别精度不高.廉价RGB-D摄像头出现之后,人们开始从一个新的途径解决行为识别问题.基于RGB-D摄像头的行为识别通过聚合RGB、深度和骨架三种模态的行为数据,可以融合不同模态的行为信息,从而可以克服传统RGB视频行为识别的缺陷,也因此成为近几年的一个研究热点.本文系统地综述了RGB-D行为识别领域的研究进展和展望.首先,对近年来RGB-D行为识别领域中常用的公共数据集进行简要的介绍;同时也系统地介绍了多模态RGB-D行为识别研究领域的典型模型和最新进展,其中包括卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)和循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)等深度学习技术在RGB-D行为识别的应用;最后,在三个公共RGB-D行为数据库上对现有方法的优缺点进行了比较和分析,并对未来的相关研究进行了展望. 展开更多
关键词 RGB-D 行为识别 骨架点 深度学习
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基于机器学习的铁路工务人员行为识别方法 预览
19
作者 杜成飞 《计算机系统应用》 2019年第7期199-205,共7页
针对现如今铁路工务人员在作业时得不到实时监控,安全事故时有发生的情形.以铁路探伤工为例,分析了工务人员的7种主要行为.每个工务人员佩戴集成了加速度传感器的嵌入式设备,采集其行为数据并提取特征,采用C4.5决策树、随机森林、KNN、... 针对现如今铁路工务人员在作业时得不到实时监控,安全事故时有发生的情形.以铁路探伤工为例,分析了工务人员的7种主要行为.每个工务人员佩戴集成了加速度传感器的嵌入式设备,采集其行为数据并提取特征,采用C4.5决策树、随机森林、KNN、SVM四种分类算法做了实验,结果表明:SVM分类识别率最高,行为识别准确率达到了99.2%.该研究为消除铁路现场作业人员的行为安全隐患具有一定工程应用价值. 展开更多
关键词 机器学习 加速度传感器 铁路工务人员 行为识别 工程应用
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基于手机多源传感器的室内火灾行人行为识别 预览
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作者 陈国良 曹晓祥 《同济大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期414-420,共7页
针对室内火灾情境下人员安全的有效监控问题,提出了一种基于手机多源传感器的室内火灾行人细粒度行为识别与匹配方法.借助手机内置多源传感器完成对行人当前表征行为特征的数据采集,在异常子序列探测后提取行为特征向量,利用基于关键点... 针对室内火灾情境下人员安全的有效监控问题,提出了一种基于手机多源传感器的室内火灾行人细粒度行为识别与匹配方法.借助手机内置多源传感器完成对行人当前表征行为特征的数据采集,在异常子序列探测后提取行为特征向量,利用基于关键点序列的动态时间规整(Key-DTW)算法或者相应训练成型的分类模型分别对特征各异的行为进行匹配、理解;并对不同传感器组合方式和不同设备位置的识别能力进行比较;最后,综合识别结果进而分析行人当前生理、心理、位置状态,为室内应急救援工作提供决策信息.经模拟试验验证,该方法不仅能够对行人应激性细粒度行为有较高的识别准确率,对于持久性的动作也有着很高的匹配精确性和效率. 展开更多
关键词 室内火灾 多源传感器 行为识别 机器学习 Key-DTW算法
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