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一种基于深度强化学习与概率性能感知的边缘计算环境多工作流卸载方法 认领
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作者 马堉银 郑万波 +5 位作者 马勇 刘航 夏云霓 郭坤银 陈鹏 刘诚武 《计算机科学》 北大核心 2021年第1期40-48,共9页
移动边缘计算是一种新兴的分布式和泛在计算模式,其将计算密集型和时延敏感型任务转移到附近的边缘服务器,有效缓解了移动终端资源不足的问题,显著减小了用户与计算处理节点之间的通信传输开销。然而,如果多个用户同时提出计算密集型任... 移动边缘计算是一种新兴的分布式和泛在计算模式,其将计算密集型和时延敏感型任务转移到附近的边缘服务器,有效缓解了移动终端资源不足的问题,显著减小了用户与计算处理节点之间的通信传输开销。然而,如果多个用户同时提出计算密集型任务请求,特别是流程化的工作流任务请求,边缘计算环境往往难以有效地进行响应,并会造成任务拥塞。另外,受任务负载、电力供给、通信能力的实时变化等不利因素的影响,边缘服务器本身的性能总是处于波动和变化中,从而为保证任务执行效能和用户感知服务效率带来了挑战。针对上述问题,文中提出了一种基于深度Q网络(DQN)与概率性能感知机制的边缘计算环境多工作流调度方法。首先对边缘云服务器的历史性能数据进行概率分析,然后利用获得的性能概率分布数据驱动DQN模型,不断迭代优化,生成多工作流的卸载策略。在实验验证环节,基于边缘服务器位置数据集、性能测试数据和多个科学工作流模板,在反映不同系统负载水平的多个场景下进行了模拟实验。实验结果表明,所提方法在多工作流执行效率方面明显优于传统方法。 展开更多
关键词 工作流调度 边缘计算 概率分布模型 强化学习 深度Q网络
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基于局部类内结构的鉴别性字典学习方法 认领
2
作者 陈子鎏 胡高鹏 +2 位作者 王晓明 黄增喜 杜亚军 《计算机应用研究》 北大核心 2021年第2期489-494,500,共7页
针对支持向量引导的字典学习(support vector guided dictionary learning,SVGDL)的鉴别约束项只体现了大间隔原理,而没有很好地利用数据空间内在结构信息的问题,提出了一种新颖的鉴别性字典学习方法——基于局部类内结构的鉴别性字典... 针对支持向量引导的字典学习(support vector guided dictionary learning,SVGDL)的鉴别约束项只体现了大间隔原理,而没有很好地利用数据空间内在结构信息的问题,提出了一种新颖的鉴别性字典学习方法——基于局部类内结构的鉴别性字典学习方法。该方法结合了大间隔原理和局部Fisher线性鉴别分析作为鉴别约束条件来指导指点学习。通过建立一个局部类内散度矩阵来编码数据空间的分布结构,增强了挖掘同类数据空间局部结构的能力并进一步地表示了编码向量在数据空间中的局部相似性。为了评价提出方法在图像识别上的表现,在几个常见图像数据集上进行了实验。结果表明,提出方法与大间隔方法相比,在平均识别率上有着明显的提高。 展开更多
关键词 字典学习 协作表示 支持向量机 局部Fisher鉴别分析 图像识别
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半径间隔界驱动卷积神经网络模型的图像识别 认领
3
作者 肖遥 蒋琦 +2 位作者 王晓明 杜亚军 黄增喜 《西华大学学报:自然科学版》 CAS 2021年第2期71-81,共11页
基于支持向量机(SVM)的卷积神经网络(CNN)模型结合了大间隔原理,在图像识别中表现出了优异的泛化性能。然而,该方法忽视了一个关键:SVM的泛化性能不仅取决于不同类之间的间隔,还与所有样本的最小包含球(MEB)的半径有关。针对这一事实,... 基于支持向量机(SVM)的卷积神经网络(CNN)模型结合了大间隔原理,在图像识别中表现出了优异的泛化性能。然而,该方法忽视了一个关键:SVM的泛化性能不仅取决于不同类之间的间隔,还与所有样本的最小包含球(MEB)的半径有关。针对这一事实,文章提出一种基于半径间隔界(RMB)驱动的CNN模型的图像特征提取和识别的方法。与传统CNN模型相比,该模型采用基于SVM泛化误差界的策略来指导CNN深度模型学习和相应分类器构建,不仅考虑了不同类别之间的间隔,还考虑了MEB的半径。该模型能提高深度卷积模型的泛化能力而不会额外增加网络的复杂度,还能够应用于不同的深度模型中而不受限于某一特定的网络结构。在多个数据集上的实验结果表明,相比于基于Sofmax损失的CNN模型、基于中心损失的CNN模型以及基于SVM的CNN模型,该模型能够提取到鉴别性更强的图像特征,取得更高的识别率。 展开更多
关键词 图像识别 卷积神经网络 支持向量机 泛化误差界 半径间隔界
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车载IVI应用转码保护的研究 认领
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作者 田坤 刘兴伟 马宏亮 《信息安全研究》 2021年第4期367-373,共7页
随着车联网业务系统的不断发展,车控APP作为承载用户和车企的桥梁所体现的作用越来越重要,因此,对车控APP自身安全的预研有利于提高整个车联网的安全性.对车控APP的汇编代码结构进行分析,通过虚拟机转码引擎对车控APP的Smali汇编代码进... 随着车联网业务系统的不断发展,车控APP作为承载用户和车企的桥梁所体现的作用越来越重要,因此,对车控APP自身安全的预研有利于提高整个车联网的安全性.对车控APP的汇编代码结构进行分析,通过虚拟机转码引擎对车控APP的Smali汇编代码进行转码保护,形成Native CC++代码.实验验证表明,该方法能够有效对抗逆向分析,经过转码后的Smali汇编代码,不具备被还原的能力,同时也起到了防2次打包、防盗版的作用,达到保护车载IVI应用代码的目的. 展开更多
关键词 车联网 车载信息娱乐系统 应用保护 逆向分析 信息安全
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基于分圆理论和中国剩余定理的最优平均汉明相关跳频序列集构造 认领
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作者 蔡红斌 牛宪华 张秀杰 《西华大学学报:自然科学版》 CAS 2021年第1期27-33,共7页
在跳频通信系统中,跳频序列的性能对整个跳频通信系统有着决定性的影响。设计出满足理论界要求的跳频序列集是研究跳频通信系统的关键内容。平均汉明相关值是衡量跳频序列性能优劣的重要指标。文章首先根据环上分圆的性质选取基序列,然... 在跳频通信系统中,跳频序列的性能对整个跳频通信系统有着决定性的影响。设计出满足理论界要求的跳频序列集是研究跳频通信系统的关键内容。平均汉明相关值是衡量跳频序列性能优劣的重要指标。文章首先根据环上分圆的性质选取基序列,然后基于分圆理论和中国剩余定理,扩展序列构造了一类具有灵活参数的跳频序列集,并证明了所得到的跳频序列集关于平均汉明相关理论界最优。 展开更多
关键词 跳频通信 跳频序列集 平均汉明相关 中国剩余定理 分圆理论
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基于监督随机游走的有影响力用户发现算法 认领
6
作者 唐明伟 高振伟 +3 位作者 王彦婷 王镇 邓加钰 陈晓亮 《西华大学学报:自然科学版》 CAS 2021年第1期1-10,共10页
基于用户主题偏好的监督随机游走是当前热点研究之一。受微博文本稀疏性的影响,基于微博主题衡量用户影响力的研究较少。为研究某些领域的用户影响力强弱,文章提出一种基于监督随机游走的有影响力用户发现算法(TP-SRW)。通过研究微博用... 基于用户主题偏好的监督随机游走是当前热点研究之一。受微博文本稀疏性的影响,基于微博主题衡量用户影响力的研究较少。为研究某些领域的用户影响力强弱,文章提出一种基于监督随机游走的有影响力用户发现算法(TP-SRW)。通过研究微博用户自身的属性和微博文本的主题特征,构建基于用户交互信息的个体链接关系,并结合代表用户同质性的微博主题兴趣的相似性,构建有向加权网络模型。实验结果分析表明,在不同主题下挖掘高影响力用户,提出的TP-SRW算法和模型具有良好的性能。 展开更多
关键词 发现算法 影响力用户 监督随机游走 主题相似性
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斐波那契数列算法动画 认领
7
作者 张欣 《电脑与信息技术》 2021年第2期52-53,75,共3页
算法动画(Algorithm Animation)作为一种可视化工具,以动态交互的图形化方式来形象的表示算法的执行过程。斐波那契数列(Fibonacci sequence)作为一种重要数列,可利用MFC,GDI+等技术,使斐波那契数列以图形、图像元素动态等算法动画的形... 算法动画(Algorithm Animation)作为一种可视化工具,以动态交互的图形化方式来形象的表示算法的执行过程。斐波那契数列(Fibonacci sequence)作为一种重要数列,可利用MFC,GDI+等技术,使斐波那契数列以图形、图像元素动态等算法动画的形式表现出来,便于理解。算法动画界面UI设计运用了MFC(Microsoft Foundation Classes),GDI+(Graphics Device Interface),PS((Photoshop))等技术。重点介绍动画开始界面,多媒体文件,动画主界面等的UI设计与实现。 展开更多
关键词 算法动画 MFC 斐波那契数列 GDI+
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面向物联网环境的数据安全传输方案 认领
8
作者 王慧敏 熊玲 +2 位作者 督静雯 杨潘艺 那天力 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期304-305,313,共3页
大多数物联网环境中的设备存储资源有限,如传感节点,需要将物联网中的数据及时地传输到云服务器环境中,在带来便利的同时也伴随着各种安全问题。Li等人在IEEE/ACM Trans on Networking上发表了关于物联网环境下数据的安全高效传输方案,... 大多数物联网环境中的设备存储资源有限,如传感节点,需要将物联网中的数据及时地传输到云服务器环境中,在带来便利的同时也伴随着各种安全问题。Li等人在IEEE/ACM Trans on Networking上发表了关于物联网环境下数据的安全高效传输方案,解决了在物联网装置存储有限的情况下如何保证海量数据的完整性问题,但是对于保证数据的机密性仍有一定欠缺。通过研究数据消息分组之间与加密系统结构的相关关联,提出了物联网环境下保证数据机密性基础上的数据安全传输方案。 展开更多
关键词 物联网 数据 安全传输 存储 机密性
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车联网环境下基于区块链技术的条件隐私消息认证方案 认领
9
作者 熊玲 李发根 刘志才 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第11期55-59,共5页
随着网络与信息技术的飞速发展,车联网作为实现自动驾驶乃至无人驾驶的重要组成部分,是未来智能交通系统的核心模块。因此,车联网环境中的安全和条件隐私问题成为亟待解决的研究热点问题。然而,当前车联网环境中的大多数条件隐私消息认... 随着网络与信息技术的飞速发展,车联网作为实现自动驾驶乃至无人驾驶的重要组成部分,是未来智能交通系统的核心模块。因此,车联网环境中的安全和条件隐私问题成为亟待解决的研究热点问题。然而,当前车联网环境中的大多数条件隐私消息认证方案不能很好地解决数据跨域通信问题。区块链技术的去中心化和不可伪造性等优良特性为车联网环境中的跨域通信问题提供了一个可行的解决方案,但是目前车联网环境中基于区块链技术的消息认证方案还存在不可链接性问题。为了解决这一问题,文中基于物理不可克隆函数和区块链技术设计了一个适用于车联网环境的具有条件隐私的轻量级消息认证方案。该方案能够提供消息认证、消息完整性、匿名、不可链接性以及可追踪性等安全属性。 展开更多
关键词 车联网 条件隐私 认证 区块链 物理不可克隆函数
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融合双注意力的深度神经网络在无人机目标检测中的应用 认领
10
作者 占哲琦 陈鹏 +1 位作者 桑永胜 彭德中 《现代计算机》 2020年第11期30-35,共6页
近年来,无人机的广泛使用给人们的工作生活带来非常多的便利,但是同时也产生许多风险。因此,无论在军事领域还是民用领域,无人机的检测都拥有着极大的价值。针对该任务,构建针对无人机检测的数据集用于模型的训练和评测,并提出融合双注... 近年来,无人机的广泛使用给人们的工作生活带来非常多的便利,但是同时也产生许多风险。因此,无论在军事领域还是民用领域,无人机的检测都拥有着极大的价值。针对该任务,构建针对无人机检测的数据集用于模型的训练和评测,并提出融合双注意力的目标检测模型。实验研究和分析几个主流目标检测方法和所提出方法的优劣,结果证明该方法能够在无人机检测任务中取得很好的效果。 展开更多
关键词 注意力 神经网络 无人机 目标检测
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基于视觉感受野的无人机目标检测 认领
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作者 程怀俊 陈鹏 +2 位作者 陈杰 刘杰 彭德中 《现代计算机》 2020年第15期108-111,116,共5页
近年来,无人机被应用在越来越多的领域,尤其是在军事和民用领域。机场中由于无人机的误飞,会对客机的运行造成严重影响,从而威胁人们的生命财产安全。因此,如何高效精准地检测出机场中飞行的无人机至关重要。无人机目标检测是一个具有... 近年来,无人机被应用在越来越多的领域,尤其是在军事和民用领域。机场中由于无人机的误飞,会对客机的运行造成严重影响,从而威胁人们的生命财产安全。因此,如何高效精准地检测出机场中飞行的无人机至关重要。无人机目标检测是一个具有挑战性的问题。基于构建的无人机目标检测数据集,提出基于感受野的无人机目标检测算法。实验和主流方法做对比和分析,结果表明算法能取得较好的检测效果。 展开更多
关键词 无人机 目标检测 感受野 深度学习
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最小类局部保持方差指导的相关滤波器 认领
12
作者 蒋琦 王晓明 +1 位作者 黄增喜 杜亚军 《西华大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第2期8-15,94共9页
针对最大间隔相关滤波器未考虑样本内部结构信息导致训练不充分的问题,提出一种最小类局部保持方差相关滤波器(MCLPVCF)。MCLPVCF融合样本加权邻接图的思想,引入局部保留类内散度,充分考虑样本的分布信息及内在流型结构,同时最大化分类... 针对最大间隔相关滤波器未考虑样本内部结构信息导致训练不充分的问题,提出一种最小类局部保持方差相关滤波器(MCLPVCF)。MCLPVCF融合样本加权邻接图的思想,引入局部保留类内散度,充分考虑样本的分布信息及内在流型结构,同时最大化分类间隔和优化相关输出,进而在训练过程中兼顾样本的类别信息和结构信息,获得更符合样本情况的滤波器。实验结果表明,相比MMCF及其他传统相关滤波器,MCLPVCF在目标识别率和检测准确率上有较大提高。 展开更多
关键词 相关滤波器 邻接图 局部保留类内散度 流型结构
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智能知识库建设技术探讨 认领 被引量:2
13
作者 肖博淳 王朝扬 赵成芳 《信息与电脑》 2020年第6期138-140,共3页
笔者在文献研究的基础上提出智能知识库的9个特点,并分析国内外DSpcae、CSpace、CALIS、TPI、DIPS等5种主要知识库建设技术的特点,最后提出一种基于RPA技术的智能知识库构建技术。该技术简单易行,较好地实现了文献自动化采集和管理,有... 笔者在文献研究的基础上提出智能知识库的9个特点,并分析国内外DSpcae、CSpace、CALIS、TPI、DIPS等5种主要知识库建设技术的特点,最后提出一种基于RPA技术的智能知识库构建技术。该技术简单易行,较好地实现了文献自动化采集和管理,有较高的应用价值。 展开更多
关键词 智能知识库 系统建设 RPA
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一种新颖的单幅图像超分辨率重建 认领
14
作者 刘少鹏 王晓明 《计算机仿真》 北大核心 2020年第5期222-228,共7页
针对传统字典学习(dictionary learning,DL)的超分辨率重建方法,低分辨率图像块细节欠缺严重,导致重建的高分辨图像块无法获得最佳的高分辨率图像块。结合图像自身的自学习和自然图像库信息进行超分辨率重建。首先,通过自学习建立金字... 针对传统字典学习(dictionary learning,DL)的超分辨率重建方法,低分辨率图像块细节欠缺严重,导致重建的高分辨图像块无法获得最佳的高分辨率图像块。结合图像自身的自学习和自然图像库信息进行超分辨率重建。首先,通过自学习建立金字塔阶梯式训练图像集,结合协作表示(collaborative representation,CR)理论和支持向量回归(support vector regression,SVR)技术学习多层超分辨率映射模型,将得到的多张外部图像作为字典学习模型的低分辨率图像与原图训练高低字典对。图像重建时,先用自学习模型得到初步处理的X1,再用字典学习得到图像X2作为最终的重建图像。还提出了通过旋转和翻转图像训练分类的高低字典对,对实验结果有进一步的提升。实验结果证明,所使用的两个模型结合的算法,能够抑制传统方法不能解决的噪声问题,且与单纯的自学习模型相比,PSNR和SSIM也都有较为明显的提升。 展开更多
关键词 单幅图像超分辨率 图像自学习 字典学习 分类字典
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基于深度渐进式反投影注意力网络的图像超分辨率重建 认领
15
作者 胡高鹏 陈子鎏 +1 位作者 王晓明 张开放 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期2077-2083,共7页
针对多数单帧图像超分辨率(SISR)方法在重建预测图像时存在高频信息丢失和上采样过程中会引入噪声以及特征图各通道之间的相互依赖关系难以确定等问题,提出了深度渐进式反投影注意力网络。首先使用渐进式上采样方法将低分辨率(LR)图像... 针对多数单帧图像超分辨率(SISR)方法在重建预测图像时存在高频信息丢失和上采样过程中会引入噪声以及特征图各通道之间的相互依赖关系难以确定等问题,提出了深度渐进式反投影注意力网络。首先使用渐进式上采样方法将低分辨率(LR)图像逐步缩放至给定的倍率,缓解上采样过程中造成的高频信息丢失等问题;然后在渐进式上采样的每个阶段融合迭代反投影思想,学习高分辨率(HR)和LR特征图之间的映射关系并减少上采样过程中引入的噪声;最后使用注意力机制为渐进式反投影网络不同阶段产生的特征图动态分配注意力资源,使网络模型学习到各特征图之间的相互依赖关系。实验结果表明,所提出的方法相比主流的超分辨率方法,峰值信噪比(PSNR)最高可增加3.16 dB,结构相似性最高可提升0.2184。 展开更多
关键词 超分辨率 渐进式上采样 反投影网络 注意力机制 深度学习
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最小类内方差支持向量引导的字典学习 认领 被引量:1
16
作者 王晓明 徐涛 冉彪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期60-69,共10页
支持向量引导的字典学习算法依据大间隔分类原则,仅考虑每类编码向量边界条件建立决策超平面,未利用数据的分布信息,在一定程度上限制了模型的泛化能力.为解决该问题,提出最小类内方差支持向量引导的字典学习算法.将融合Fisher线性鉴别... 支持向量引导的字典学习算法依据大间隔分类原则,仅考虑每类编码向量边界条件建立决策超平面,未利用数据的分布信息,在一定程度上限制了模型的泛化能力.为解决该问题,提出最小类内方差支持向量引导的字典学习算法.将融合Fisher线性鉴别分析和支持向量机大间隔分类准则的最小类内方差支持向量机作为鉴别条件,在模型分类器的交替优化过程中,充分考虑编码向量的分布信息,保障同类编码向量总体一致的同时降低向量间的耦合度并修正分类矢量,从而挖掘编码向量鉴别信息,使其更好地引导字典学习以提高算法分类性能.在人脸、物体和手写数字识别数据集上的实验结果表明,在大部分样本和原子数量条件下,该算法的识别率和原子鲁棒性均优于K奇异值分解、局部特征和类标嵌入约束等经典字典学习算法. 展开更多
关键词 字典学习 协作表达 编码向量 最小类内方差支持向量 数字图像识别
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模糊语言项在论域上的标签表示 认领
17
作者 裴峥 李莹芳 《西华大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第5期107-117,共11页
自然语言知识挖掘与分析处理是大数据与人工智能领域的研究热点,其中理解模糊语言概念是挖掘与分析处理自然语言知识的关键核心。语言变量中的模糊语言值是模糊语言概念的理论基础,模糊语言值由模糊语言值的名称(也称为模糊语言项)和论... 自然语言知识挖掘与分析处理是大数据与人工智能领域的研究热点,其中理解模糊语言概念是挖掘与分析处理自然语言知识的关键核心。语言变量中的模糊语言值是模糊语言概念的理论基础,模糊语言值由模糊语言值的名称(也称为模糊语言项)和论域上的模糊集构成,模糊语言项用来描述论域上的模糊集,论域上的模糊集用来表示模糊语言项的语义或含义。模糊数学中确定“模糊语言项与论域上模糊集之间描述与表示的关系”一直依赖于人的主观意愿,导致模糊语言值不是一个明晰的概念,即模糊语言项与论域上模糊集之间的对应关系无法相互明确确定。文章分析了模糊语言项的自然语言特性以及“模糊语言项描述论域上模糊集”的本质与关键,提出了模糊语言项集在论域上的标签映射及模糊语言项在论域上的标签表示,构建了模糊语言项与论域上对象之间的关联关系;基于模糊语言项在论域上的标签表示,提出了模糊语言项描述论域上模糊集的信任度,据此给出了模糊语言项语义的确定方法,构建模糊语言项与论域上模糊集之间的相互对应关系,使模糊语言值成为一个明晰的概念,模糊语言项与其语义共同形成了一种新的模糊语言值表示模型。文章将新的模糊语言值表示模型与已有基于论域上模糊集的模糊语言值计算模型和符号化的模糊语言值计算模型进行了比较分析,结果表明,新的模糊语言值表示模型改进或克服了已有模糊语言值计算模型的不足,是解决大数据环境下混合语言决策问题的可选有效工具,明晰的模糊语言值可广泛应用于自然语言知识挖掘与分析处理中。 展开更多
关键词 自然语言知识 语言变量 模糊集 模糊语言值表示模型 语言决策方法
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执行器被攻击下不确定信息物理融合系统的超螺旋控制 认领
18
作者 陈勇 李猛 裴峥 《西华大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第4期1-8,共8页
文章研究了具有外界干扰和执行器被虚假数据注入攻击的不确定信息物理融合系统的安全控制问题。为防御攻击,提出一种基于超螺旋的安全控制策略。首先,设计了一种积分型滑模函数,分析了滑模动态的稳定性;其次,通过使用线性矩阵不等式技... 文章研究了具有外界干扰和执行器被虚假数据注入攻击的不确定信息物理融合系统的安全控制问题。为防御攻击,提出一种基于超螺旋的安全控制策略。首先,设计了一种积分型滑模函数,分析了滑模动态的稳定性;其次,通过使用线性矩阵不等式技术求解出滑模参数,并基于求解出的参数设计出超螺旋控制器,同时证明了闭环系统可以在有限时间内收敛;最后,通过一个仿真实例验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 不确定信息物理融合系统 执行器攻击 超螺旋控制 线性矩阵不等式
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基于最小类内方差的相关滤波器研究 认领
19
作者 蒋琦 肖遥 《现代计算机》 2020年第13期51-55,共5页
最大间隔相关滤波器(MMCF),作为一种结合支持向量机(SVM)的相关滤波器方法,在检测和识别应用中体现出优异的性能。然而,与SVM相同,MMCF仅考虑边界上的样本点,忽略样本的分布信息。针对这一问题,提出最小类内方差相关滤波器(MCVCF)。与M... 最大间隔相关滤波器(MMCF),作为一种结合支持向量机(SVM)的相关滤波器方法,在检测和识别应用中体现出优异的性能。然而,与SVM相同,MMCF仅考虑边界上的样本点,忽略样本的分布信息。针对这一问题,提出最小类内方差相关滤波器(MCVCF)。与MMCF相似,MCVCF体现大间隔原理。但是,不同于传统方法,MCVCF进一步利用样本的整体分布情况,在训练过程中引入类内的离散度信息,增强其抗噪能力,进而获得更符合真实样本情况的滤波器,提高滤波器的检测分类能力。实验结果表明,MCVCF是有效的,其在目标检测准确率和平均识别率上均优于传统相关滤波器。 展开更多
关键词 相关滤波器 支持向量机 类内散度 滤波响应 样本分布信息
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基于ASPP的高分辨率卷积神经网络2D人体姿态估计研究 认领
20
作者 申小凤 王春佳 《现代计算机》 2020年第13期61-65,共5页
人体姿态估计是计算机视觉研究中的基础任务,可应用在活动识别、智能监控、人机交互等领域,研究人体姿态具有重要意义。近年来,随着深度学习技术的快速发展,人体姿态估计效果不断提升,已经开始广泛应用于计算机视觉的各个领域。提出基... 人体姿态估计是计算机视觉研究中的基础任务,可应用在活动识别、智能监控、人机交互等领域,研究人体姿态具有重要意义。近年来,随着深度学习技术的快速发展,人体姿态估计效果不断提升,已经开始广泛应用于计算机视觉的各个领域。提出基于空洞空间金字塔池化模块的高分辨率人体姿态估计(ASPP-HRNet),进行多尺度特征的提取和信息的融合,提升2D人体姿态估计精确度。 展开更多
关键词 人体姿态估计 空洞空间金字塔池化模块 信息融合
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