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一种有效处理冲突证据的组合方法 被引量:257
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作者 邓勇 施文康 朱振福 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期27-32,共6页
为了有效融合高度冲突的证据 ,提出一种新的基于证据距离的组合方法 .首先引入了一个证据体距离函数 ,之后求出系统中各证据被其它证据所支持的程度 ,对支持度归一化后获得各个证据的可信度 ,并将可信度作为证据的权重 ,对系统中的证据... 为了有效融合高度冲突的证据 ,提出一种新的基于证据距离的组合方法 .首先引入了一个证据体距离函数 ,之后求出系统中各证据被其它证据所支持的程度 ,对支持度归一化后获得各个证据的可信度 ,并将可信度作为证据的权重 ,对系统中的证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合 .与其它方法比较 ,该方法在系统存在伪证据 (干扰 ) 展开更多
关键词 冲突证据 目标识别 证据理论 组合规则 信息融合 距离函数 概率分配函数
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深度学习及其在目标和行为识别中的新进展 被引量:147
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作者 郑胤 陈权崎 章毓晋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期175-184,共10页
目的深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动目标和行为识别的研究,对深度学... 目的深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动目标和行为识别的研究,对深度学习及其在目标和行为识别中的新进展给予概述。方法首先介绍深度学习领域研究的基本状况、主要概念和原理;然后介绍近期利用深度学习在目标和行为识别应用中的一些新进展。结果阐述了深度学习与神经网络之间的关系,深度学习的优缺点,以及目前深度学习理论需要解决的主要问题。结论该文对拟将深度学习应用于目标和行为识别的研究人员有所帮助。 展开更多
关键词 深度学习 目标识别 行为识别 计算机视觉
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D-S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用 被引量:81
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作者 蓝金辉 马宝华 +1 位作者 蓝天 周兆英 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期53-55,59,共4页
为解决车辆目标识别问题 ,采用基于推理的数据融合方法 ,分析了 Dempster- shafer证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论 ,并将它应用于车辆目标识别的数据融合中 ,实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好 。
关键词 证据推理 数据融合 目标识别 车辆 目标识别 传感器
原文传递
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究 被引量:108
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作者 明冬萍 骆剑承 +2 位作者 沈占锋 汪闽 盛昊 《测绘科学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期18-20,共3页
由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与... 由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 信息提取 目标识别 特征基元 影像分割 多尺度
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快速傅里叶变换FFT及其应用 被引量:99
5
作者 杨丽娟 张白桦 叶旭桢 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第B12期1-3,7,共4页
利用快速傅里叶变换FFT将图像信号从空间域转换到频域进行分析,使快速卷积、目标识别等许多算法易于实现;然后根据图像信号的灰度结构特征和频谱分布,用Butterworth带通滤波器和二维维纳滤波器进行滤波处理,去除图像信号中的低频干扰和... 利用快速傅里叶变换FFT将图像信号从空间域转换到频域进行分析,使快速卷积、目标识别等许多算法易于实现;然后根据图像信号的灰度结构特征和频谱分布,用Butterworth带通滤波器和二维维纳滤波器进行滤波处理,去除图像信号中的低频干扰和噪声信号;再利用傅里叶反变换将信号还原。结果显示,处理后的模拟远程高空卫星照片轮廓清晰可见。 展开更多
关键词 快速傅里叶变换 数字图像处理 卫星照片 目标识别
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复杂背景下边缘提取与目标识别方法研究 被引量:88
6
作者 林玉池 崔彦平 黄银国 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期509-514,共6页
通过对传统形态学边缘提取方法的分析,提出了基于形态学多结构元边缘提取算子,该算子既有良好的边缘提取特性,又很好地解决了噪声抑制和保持图像边缘细节之间的矛盾,通过灰度加权平均值作为阈值进行二值化,更加突出了边缘效果。针对目... 通过对传统形态学边缘提取方法的分析,提出了基于形态学多结构元边缘提取算子,该算子既有良好的边缘提取特性,又很好地解决了噪声抑制和保持图像边缘细节之间的矛盾,通过灰度加权平均值作为阈值进行二值化,更加突出了边缘效果。针对目标成像特点,在提取图像中边缘的像素数、复杂度和最小外接矩形长宽比等多个特征的基础上,通过计算图像中目标边缘的特征评价函数和隶属度函数,利用模糊综合评判技术进行了目标识别。模拟试验表明:基于形态学的多结构元算子具有较强的噪声抑制能力,可以很好地提取复杂背景下的目标边缘;模糊综合评判技术可准确提取目标,较好地解决了复杂背景下的目标识别的难题。 展开更多
关键词 数学形态学 多结构元 复杂背景 边缘检测 目标识别
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基于D-S理论的多信息融合方法及应用 被引量:48
7
作者 罗志增 蒋静坪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第9期100-102,共3页
本文较系统地论述了基于 Dempstershafer 证据理论的多传感器信息融合算法,并以机器人的力觉传感器和热觉传感器为研究对象,对目标物体进行分类识别实验,比较了融合前后的试验结果.
关键词 机器人 传感器 信息融合 目标识别
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基于投影点密度的车载激光扫描距离图像分割方法 被引量:90
8
作者 史文中 李必军 李清泉 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期95-100,共6页
对车载激光扫描系统获取的距离图像的分割进行研究,提出利用投影点密度进行距离图像分割的方法。该方法不需要其他辅助数据就可以进行距离图像的分割,给出应用实例。图像的分割是目标识别、定位、特征提取与建模的基础和关键。距离图像... 对车载激光扫描系统获取的距离图像的分割进行研究,提出利用投影点密度进行距离图像分割的方法。该方法不需要其他辅助数据就可以进行距离图像的分割,给出应用实例。图像的分割是目标识别、定位、特征提取与建模的基础和关键。距离图像是离散坐标点阵列,不表达目标边界特征和拓扑关系,到目前为止还没有距离图像分割的成熟、可行方法。本文研究成果,展现了激光扫描技术在数据获取、处理研究上的新方向。 展开更多
关键词 图像分割方法 投影点 车载 密度 距离图像 激光扫描系统 激光扫描技术 辅助数据 应用实例 目标识别 特征提取 拓扑关系 可行方法 研究成果 数据获取 坐标点 特征和 边界
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基于深度卷积神经网络的番茄主要器官分类识别方法 被引量:92
9
作者 周云成 许童羽 +1 位作者 郑伟 邓寒冰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第15期219-226,共8页
为实现番茄不同器官的快速、准确检测,提出一种基于深度卷积神经网络的番茄主要器官分类识别方法。在VGGNet基础上,通过结构优化调整,构建了10种番茄器官分类网络模型,在番茄器官图像数据集上,应用多种数据增广技术对网络进行训练,测试... 为实现番茄不同器官的快速、准确检测,提出一种基于深度卷积神经网络的番茄主要器官分类识别方法。在VGGNet基础上,通过结构优化调整,构建了10种番茄器官分类网络模型,在番茄器官图像数据集上,应用多种数据增广技术对网络进行训练,测试结果表明各网络的分类错误率均低于6.392%。综合考虑分类性能和速度,优选出一种8层网络用于番茄主要器官特征提取与表达。用筛选出的8层网络作为基本结构,设计了一种番茄主要器官检测器,结合Selective Search算法生成番茄器官候选检测区域。通过对番茄植株图像进行检测识别,试验结果表明,该检测器对果、花、茎的检测平均精度分别为81.64%、84.48%和53.94%,能够同时对不同成熟度的果和不同花龄的花进行有效识别,且在检测速度和精度上优于R-CNN和Fast R-CNN。 展开更多
关键词 目标识别 图像处理 像素 番茄器官 深度卷积神经网络 数据增广 深度学习
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基于CNN模型的高分辨率遥感图像目标识别 被引量:90
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作者 曲景影 孙显 高鑫 《国外电子测量技术》 2016年第8期45-50,共6页
遥感图像目标识别作为当前遥感图像应用领域中的主要研究内容,具有重要的理论意义和广泛的应用价值。近年来,深度学习成为机器学习领域的一个新兴研究方向,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)是一种得到广泛研究与应用的... 遥感图像目标识别作为当前遥感图像应用领域中的主要研究内容,具有重要的理论意义和广泛的应用价值。近年来,深度学习成为机器学习领域的一个新兴研究方向,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)是一种得到广泛研究与应用的深度学习模型。提出一种基于CNN模型的光学遥感图像目标识别方法,在传统LeNet-5网络结构的基础上,引入ReLU激活函数代替传统的Sigmoid函数和tanh函数,使用卷积展开技术将卷积运算转换为矩阵乘法,并对网络结构进行调整优化,提高目标识别的准确性和效率。利用Quick Bird上的0.6m分辨率的遥感图像进行验证,实验结果表明,基于改进的CNN模型的方法可以取得较高的目标识别准确率和效率。 展开更多
关键词 遥感图像 卷积神经网络 激活函数 卷积展开 目标识别
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属性散射中心匹配及其在SAR目标识别中的应用 被引量:86
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作者 丁柏圆 文贡坚 +1 位作者 余连生 马聪慧 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2017年第2期157-166,共10页
属性散射中心是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的一个重要特征。该文提出了一种属性散射中心匹配方法并将其运用于SAR目标识别中。该方法首先基于属性散射中心模型提取待识别SAR图像和模板SAR图像的属性散射中心,进而... 属性散射中心是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的一个重要特征。该文提出了一种属性散射中心匹配方法并将其运用于SAR目标识别中。该方法首先基于属性散射中心模型提取待识别SAR图像和模板SAR图像的属性散射中心,进而采用Hungarian算法实现散射中心的匹配。在建立的匹配关系的基础上,设计了一种稳健的散射中心匹配度度量方法计算待识别散射中心与各类模板散射中心的匹配度。该匹配度准则充分考虑了单个散射中心强弱、匹配对强弱以及漏警、虚警带来的影响,对于散射中心集的匹配度的评价更为全面。基于Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition(MSTAR)数据集的实验验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 属性散射中心匹配 Hungarian算法 匹配度度量方法
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车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述 被引量:69
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作者 贾慧星 章毓晋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期84-90,共7页
基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人,从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这... 基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人,从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这一问题存在的困难进行分析的基础上,对相关文献进行综述.基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块:感兴趣区分割和目标识别,本文介绍了这两个模块所采用的一些典型方法,分析了每种方法的原理和优缺点.最后对性能评估和未来的研究方向等一系列关键问题给予了介绍. 展开更多
关键词 行人检测 车辆辅助驾驶系统 感兴趣区分割 目标识别
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基于R-FCN深度卷积神经网络的机器人疏果前苹果目标的识别 被引量:83
13
作者 王丹丹 何东健 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期156-163,共8页
疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹... 疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹果目标识别方法。该方法在研究基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN结构及识别结果的基础上,改进设计了基于ResNet-44的R-FCN,以提高识别精度并简化网络。该网络主要由ResNet-44全卷积网络、区域生成网络(RegionProposal Network, RPN)及感兴趣区域(Region of Interest, RoI)子网构成。ResNet-44全卷积网络为基础网络,用以提取图像的特征,RPN根据提取的特征生成Ro I,然后Ro I子网根据ResNet-44提取的特征及RPN输出的Ro I进行苹果目标的识别与定位。对采集的图像扩容后,随机选取23 591幅图像作为训练集,4 739幅图像作为验证集,对网络进行训练及参数优化。该文提出的改进模型在332幅图像组成的测试集上的试验结果表明,该方法可有效地识别出重叠、被枝叶遮挡、模糊及表面有阴影的苹果目标,识别的召回率为85.7%,识别的准确率为95.1%,误识率为4.9%,平均速度为0.187 s/幅。通过与其他3种方法进行对比试验,该文方法比FasterR-CNN、基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN的F1值分别提高16.4、0.7和0.7个百分点,识别速度比基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN分别提高了0.010和0.041 s。该方法可实现传统方法难以实现的疏果前苹果目标的识别,也可广泛应用于其他与背景颜色相近的小目标识别中。 展开更多
关键词 图像处理 算法 图像识别 小苹果 目标识别 深度学习 R-FCN
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基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述 被引量:82
14
作者 郑太雄 江明哲 冯明驰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期28-51,共24页
目标识别和定位的精度直接关系到采摘机器人采摘效率、质量和速度。本文对近年来采摘机器人的目标识别和三维定位的研究工作进行了系统性的总结和分析,综述了果蔬识别和定位的几种主要方法:目标识别:数字图像处理技术、基于机器学习的... 目标识别和定位的精度直接关系到采摘机器人采摘效率、质量和速度。本文对近年来采摘机器人的目标识别和三维定位的研究工作进行了系统性的总结和分析,综述了果蔬识别和定位的几种主要方法:目标识别:数字图像处理技术、基于机器学习的图像分割与分类器和基于深度学习的算法;三维定位:基于单目彩色相机、基于立体视觉匹配、基于深度相机、基于激光测距仪和基于光基3D相机飞行时间的三维定位。分析了影响果蔬识别和定位精度的主要因素:光照变化、复杂的自然环境、遮挡以及动态环境干扰下成像不精确。最后对采摘机器人目标识别与定位的未来发展作了几点展望。 展开更多
关键词 采摘机器人 目标识别 三维定位 深度学习
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微动目标雷达特征提取、成像与识别研究进展 被引量:74
15
作者 张群 胡健 +1 位作者 罗迎 陈怡君 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2018年第5期531-547,共17页
微动目标的雷达特征提取、成像与识别技术是雷达目标精确识别领域极具发展潜力的研究方向之一。该文首先简要阐述了微动的相关概念,然后综述了近年来微动目标回波建模、微动特征提取、微动目标成像以及基于微动特征的雷达目标分类与识... 微动目标的雷达特征提取、成像与识别技术是雷达目标精确识别领域极具发展潜力的研究方向之一。该文首先简要阐述了微动的相关概念,然后综述了近年来微动目标回波建模、微动特征提取、微动目标成像以及基于微动特征的雷达目标分类与识别等方面的研究现状,并介绍了几种典型前沿应用,最后对微动目标雷达特征提取、成像与识别的研究发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 微动 微多普勒 特征提取 雷达成像 目标识别
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基于角点检测图像配准的一种新算法 被引量:43
16
作者 周鹏 谭勇 徐守时 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期455-461,共7页
提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法 ,其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法 ,通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息 ,然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系 ,并由此得到初配准参数 ,最后通过迭代过程以... 提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法 ,其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法 ,通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息 ,然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系 ,并由此得到初配准参数 ,最后通过迭代过程以提高配准的精度 .理论分析和实验结果表明 ,该算法对图像间的旋转角度没有限制 。 展开更多
关键词 角点检测 图像配准 USAN 旋转不变性 图像处理 目标识别 图像灰度 边缘提取
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基于图像NMI特征的目标识别新方法 被引量:42
17
作者 杨小冈 付光远 +1 位作者 缪栋 张文君 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期149-151,共3页
利用物理学相关概念定义了一种新的图像不变特征即归一化转动惯量(NMI)特征,对其不变性进行了分析,提出了基于图像NMI特征的目标识别新方法。实验结果表明:NMI特征具有抗灰度及TRS不变性,且提取方法简单,易于实现;与传统的归一化积相关... 利用物理学相关概念定义了一种新的图像不变特征即归一化转动惯量(NMI)特征,对其不变性进行了分析,提出了基于图像NMI特征的目标识别新方法。实验结果表明:NMI特征具有抗灰度及TRS不变性,且提取方法简单,易于实现;与传统的归一化积相关算法、图像不变矩算法相比,该文提出的目标识别方法具有正确率高、速度快等特点。 展开更多
关键词 图像NMI特征 目标识别 不变性 图像处理 计算机
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一种新的基于图谱理论的图像阈值分割方法 被引量:58
18
作者 陶文兵 金海 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期110-119,共10页
提出了一种新的图像阈值分割方法,该方法采用图谱划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则.采用基于灰度级的权值矩阵来代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,因而算法所需的存储空间及实现的复杂性与其他基... 提出了一种新的图像阈值分割方法,该方法采用图谱划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则.采用基于灰度级的权值矩阵来代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,因而算法所需的存储空间及实现的复杂性与其他基于图论的图像分割方法相比大大减少,从而有利于应用在各种实时视觉系统(如自动目标识别,ATR).大量的实验结果表明:与现有的阈值分割方法相比,文中提出的方法具有更为优越的分割性能. 展开更多
关键词 图像阈值分割 图谱划分 实时性 目标识别
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改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实 被引量:71
19
作者 闫建伟 赵源 +5 位作者 张乐伟 苏小东 刘红芸 张富贵 樊卫国 何林 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第18期143-150,共8页
为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经... 为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经网络中的感兴趣区域池化(ROI pooling)改进为感兴趣区域校准(ROIalign)的区域特征聚集方式,使得检测结果中的目标矩形框更加精确。通过比较FasterRCNN框架下的VGG16、VGG_CNN_M1024以及ZF3种网络模型训练的精度-召回率,最终选择VGG16网络模型,该网络模型对11类刺梨果实的识别精度分别为94.00%、90.85%、83.74%、98.55%、96.42%、98.43%、89.18%、90.61%、100.00%、88.47%和90.91%,平均识别精度为92.01%。通过对300幅自然环境下随机拍摄的未参与识别模型训练的刺梨果实图像进行检测,并选择以召回率、准确率以及F1值作为识别模型性能评价的3个指标。检测结果表明:改进算法训练出来的识别模型对刺梨果实的11种形态的召回率最低为81.40%,最高达96.93%;准确率最低为85.63%,最高达95.53%;F1值最低为87.50%,最高达94.99%。检测的平均速度能够达到0.2s/幅。该文算法对自然条件下刺梨果实的识别具有较高的正确率和实时性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 FasterRCNN 机器视觉 深度学习 刺梨果实 目标识别
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模板匹配技术在图像识别中的应用 被引量:60
20
作者 田娟 郑郁正 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第1期112-114,117,共4页
在图像目标识别技术的研究应用中,模板匹配技术是其中一个重要的研究方向,它具有算法简单、计算量小以及识别率高的特点。介绍了几种改进的模板匹配技术在图像处理、模式识别等领域的应用,包括有条码识别、生物特征识别技术(人脸识别、... 在图像目标识别技术的研究应用中,模板匹配技术是其中一个重要的研究方向,它具有算法简单、计算量小以及识别率高的特点。介绍了几种改进的模板匹配技术在图像处理、模式识别等领域的应用,包括有条码识别、生物特征识别技术(人脸识别、指纹识别等)、车牌识别、字符识别、飞机识别等。 展开更多
关键词 图像处理 目标识别 模板匹配
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