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基于深度卷积神经网络的行人检测 被引量:73
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作者 芮挺 费建超 +2 位作者 周遊 方虎生 朱经纬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第13期162-166,共5页
行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成,在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特... 行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成,在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题,提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响,优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。 展开更多
关键词 行人检测 深度学习 卷积神经网络 特征提取
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基于粗神经网络的输电线路故障分类方法 被引量:34
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作者 林圣 何正友 +1 位作者 臧天磊 钱清泉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第28期72-79,共8页
提出了一种基于粗神经网络(rough membership neural network,RMNN)的高压输电线路故障分类方法,用10个独立的粗神经网络来分类识别输电线路的10种故障类型。粗神经网络利用粗神经元和模糊神经元代替普通神经元,有效地提高了神经网络的... 提出了一种基于粗神经网络(rough membership neural network,RMNN)的高压输电线路故障分类方法,用10个独立的粗神经网络来分类识别输电线路的10种故障类型。粗神经网络利用粗神经元和模糊神经元代替普通神经元,有效地提高了神经网络的训练速度,并能减少网络的训练样本。基于对大量故障数据的分析,综合利用故障发生后5ms内故障电流时域和时频域的13种不同特征量作为故障分类的依据,以提高故障分类的正确率。PSCAD/EMTDC仿真实验结果表明:该故障分类方法能快速准确地分类识别各类故障,并且不易受故障时刻、过渡电阻、故障位置等因素的影响,具有较好的适应性。 展开更多
关键词 电力系统 粗神经元 粗神经网络 特征提取 故障分类 输电线路
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卷积神经网络在车辆识别中的应用 被引量:26
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作者 彭清 季桂树 +1 位作者 谢林江 张少波 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第2期282-291,共10页
针对现有车辆识别方法计算量大,提取特征复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的车辆识别方法。构建卷积神经网络模型,分别使用不同的卷积核、网络层数、特征图数对网络进行训练;通过100次迭代的学... 针对现有车辆识别方法计算量大,提取特征复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的车辆识别方法。构建卷积神经网络模型,分别使用不同的卷积核、网络层数、特征图数对网络进行训练;通过100次迭代的学习结果得到最优模型,提取隐含层所有特征,并结合支持向量机进行识别;系统分析了不同参数对测试正确率和样本均方误差的影响。实验结果显示,CNN+SVM在车辆识别中的准确率明显优于传统CNN、PCA+SVM、HOG+SVM、Wavelet+SVM,正确率为97.00%,分析了样本识别错误的原因以及今后需要改进的地方,为以后的研究指明了方向。 展开更多
关键词 车辆识别 深度学习 卷积神经网络(CNN) 特征提取 支持向量机(SVM)
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模式识别理论在指纹自动识别中的应用 被引量:10
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作者 陆颖 宋建中 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 1998年第1期31-35,共5页
指纹自动识别是模式识别领域中的一项综合性研究。本文讨论了模式识别中几个主要的理论方法在指纹模式识别中的应用问题,并基于模式识别理论给出了一个实际的指纹自动识别系统的软件工程框架和实验结果。
关键词 模式识别 图像预处理 特征提取 指纹自动识别
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基于深度学习的图像检索系统 被引量:21
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作者 胡二雷 冯瑞 《计算机系统应用》 2017年第3期8-19,共12页
基于内容的图像检索系统关键的技术是有效图像特征的获取和相似度匹配策略.在过去,基于内容的图像检索系统主要使用低级的可视化特征,无法得到满意的检索结果,所以尽管在基于内容的图像检索上花费了很大的努力,但是基于内容的图像检索... 基于内容的图像检索系统关键的技术是有效图像特征的获取和相似度匹配策略.在过去,基于内容的图像检索系统主要使用低级的可视化特征,无法得到满意的检索结果,所以尽管在基于内容的图像检索上花费了很大的努力,但是基于内容的图像检索依旧是计算机视觉领域中的一个挑战.在基于内容的图像检索系统中,存在的最大的问题是"语义鸿沟",即机器从低级的可视化特征得到的相似性和人从高级的语义特征得到的相似性之间的不同.传统的基于内容的图像检索系统,只是在低级的可视化特征上学习图像的特征,无法有效的解决"语义鸿沟".近些年,深度学习技术的快速发展给我们提供了希望.深度学习源于人工神经网络的研究,深度学习通过组合低级的特征形成更加抽象的高层表示属性类别或者特征,以发现数据的分布规律,这是其他算法无法实现的.受深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、图像与视频分析、多媒体等诸多领域取得巨大成功的启发,本文将深度学习技术用于基于内容的图像检索,以解决基于内容的图像检索系统中的"语义鸿沟"问题. 展开更多
关键词 基于内容的图像检索 深度学习 特征提取 匹配
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基于多元异构网络安全数据的可视化融合分析方法研究 被引量:21
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作者 于粉娟 《自动化与仪器仪表》 2018年第7期22-25,共4页
针对当前网络安全日志数据多元异构的趋势,文中基于可视化和数据融合技术,对多元异构网络数据的分析方法进行了研究。该分析方法首先利用信息熵等不同算法对异构安全日志数据中记录的8个典型维度进行特征提取,并通过符号标志和树图的引... 针对当前网络安全日志数据多元异构的趋势,文中基于可视化和数据融合技术,对多元异构网络数据的分析方法进行了研究。该分析方法首先利用信息熵等不同算法对异构安全日志数据中记录的8个典型维度进行特征提取,并通过符号标志和树图的引入对数据中的微观细节信息进行充分挖掘。之后通过时间序列图的引入,对网络运行趋势进行宏观上的预测。最后结合图像特征的归纳,实现对网络攻击模式的分析和判断。经过测试,该分析方法效果良好。在网络态势的认知、异常识别和攻击模式的判定等方面均具有一定的优势,能有效提高使用者对网络安全态势的感知和识别能力,实现对多元异构网络的安全防护。 展开更多
关键词 多元异构网络安全数据 可视化技术 数据融合技术 特征提取
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特征提取在工况监测与故障诊断中的应用 被引量:5
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作者 蔡静之 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期93-95,共3页
随着信息技术和计算机网络技术、虚拟仪器等在企业的普及和应用 ,基于网络技术的未来企业全球制造化模式的建立 ,使日趋大型化、复杂化集成化生产设备的远程工况监视 ,远程故障诊断成为重要的研究课题。生产现场工况信息的自动检测、数... 随着信息技术和计算机网络技术、虚拟仪器等在企业的普及和应用 ,基于网络技术的未来企业全球制造化模式的建立 ,使日趋大型化、复杂化集成化生产设备的远程工况监视 ,远程故障诊断成为重要的研究课题。生产现场工况信息的自动检测、数据采集和存储是故障诊断系统的基础和起点 ,而对检测信息进行加工、变换和特征分析 ,提取敏感的故障征兆是诊断系统实现故障可靠诊断的关键之一。阐述了机械故障诊断的理论方法及特点 ,分析了信号的特征分析方法———时域分析方法 ,频域分析方法 ,联合时 -频分析方法等多种信号处理方法的特征分析特点及其在机械工况监测与故障诊断分析过程中的工程应用。 展开更多
关键词 特征提取 工况监测 故障诊断 信号处理 机械设备
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计算机图像处理在缺素叶片颜色特征识别方面的应用 被引量:15
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作者 胡春华 李萍萍 《计算机测量与控制》 CSCD 2004年第9期859-862,共4页
文章采用Punix公司的CCD摄像头对缺素黄瓜叶片进行采样,提出了RGB系统的G/R,G/B的数字统计特征来区分缺素黄瓜叶片颜色特征,应用Ohta系统的I2与I3的数字特征来识别不同的黄瓜叶片颜色,提出了HSV系统中的H色调相对差值百分率直方图法确... 文章采用Punix公司的CCD摄像头对缺素黄瓜叶片进行采样,提出了RGB系统的G/R,G/B的数字统计特征来区分缺素黄瓜叶片颜色特征,应用Ohta系统的I2与I3的数字特征来识别不同的黄瓜叶片颜色,提出了HSV系统中的H色调相对差值百分率直方图法确定缺素的病态区间。 展开更多
关键词 缺素 黄瓜叶片 识别 颜色特征 百分率 应用 区分 计算机图像处理 RGB 系统
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基于HSV颜色空间的运动目标识别 被引量:19
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作者 付长斐 叶宾 李会军 《控制与信息技术》 2020年第2期70-74,共5页
感兴趣区域(region of interest,ROI)图像的提取在运动目标的检测与跟踪等领域有着广泛的应用;HSV(hue saturation value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,用于对颜色进行定量描述。文章将HSV颜色空间用于图像中颜色信息的计算... 感兴趣区域(region of interest,ROI)图像的提取在运动目标的检测与跟踪等领域有着广泛的应用;HSV(hue saturation value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,用于对颜色进行定量描述。文章将HSV颜色空间用于图像中颜色信息的计算,识别颜色特征。针对RoboMaster全国大学生机器人大赛中云台实时识别和捕捉敌方移动机器人装甲这一基本任务,提出一种基于色彩特征的目标识别算法。首先对图像进行阈值分割,计算二值图像轮廓的形状描述参数,寻找图像中所有的高亮条形物体;再用HSV颜色空间根据ROI颜色判断ROI中物体是否为目标灯柱。在此之前,需要统计符合要求的目标灯柱像素的HSV参数及RGB参数的大致范围,再结合HSV中典型颜色对应参数范围表,确定算法所采用的参数范围。最终识别目标的判定准则是,在初步筛选所得感兴趣区域中,HSV及RGB参数处于经分析所得参数范围内的像素点占整个区域的比例大于某一设定阈值。经测试,该方法对于像素为640×480的一组图片,平均处理速度可达到102.33帧/s,平均识别率约为97.4%。在RoboMaster大赛中,使用该目标识别算法的机器人能实时跟踪移动机器人,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 运动目标跟踪 感兴趣区域 图像分类 特征检测 HSV颜色空间
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未知环境中移动机器人环境感知技术研究综述 被引量:18
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作者 王东署 王佳 《机床与液压》 北大核心 2013年第15期187-191,共5页
未知环境中移动机器人的环境感知技术是实现其环境建模、定位、路径规划等自主导航控制的前提,是移动机器人研究的关键技术之一。从环境信息的获取、处理、表达3个方面,针对现有的环境信息获取方式、环境信息特征的提取处理及融合方法,... 未知环境中移动机器人的环境感知技术是实现其环境建模、定位、路径规划等自主导航控制的前提,是移动机器人研究的关键技术之一。从环境信息的获取、处理、表达3个方面,针对现有的环境信息获取方式、环境信息特征的提取处理及融合方法,环境地图的建模问题等具体方法,详细介绍了未知环境中移动机器人的环境感知技术,最后对未来的研究工作做了进一步展望。 展开更多
关键词 移动机器人 环境感知 信息融合 特征提取 地图构建
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一种新的彩色图像降维方法 被引量:10
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作者 徐志节 杨杰 王猛 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期2063-2067,2072,共6页
基于内容的图像检索(CBIR)是图像检索的重要分支,而基于颜色的特征提取是CBIR的常用方法之一.如果对图像颜色的特征数提取过多、维数过大,则不利于对图像的快速匹配.本文将图像的色彩直方图作为输入向量,然后采用局部线性映射(LLE)算法... 基于内容的图像检索(CBIR)是图像检索的重要分支,而基于颜色的特征提取是CBIR的常用方法之一.如果对图像颜色的特征数提取过多、维数过大,则不利于对图像的快速匹配.本文将图像的色彩直方图作为输入向量,然后采用局部线性映射(LLE)算法对原始数据进行降维,并分别在4种色彩空间下对降维后的彩色图像进行分类.实验证明,在处理非线性数据降维时,LLE较主成分分析(PCA)具有明显的优势. 展开更多
关键词 图像检索 色彩直方图 特征提取 局部线性映射 非线性降维
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藏文基本字符识别算法研究 被引量:16
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作者 王维兰 《西北民族学院学报(自然科学版)》 1999年第3期20-23,51,共5页
对藏文基本字符用投影法:垂直、水平、两对角线四个方向五个子特征进行研究,并给出了特征抽取、模式匹配、字符分类的算法.
关键词 藏文识别 特征抽取 算法 藏文基本字符 字符分类
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采用等效时频分析及模糊聚类法识别混合局部放电源 被引量:17
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作者 杨丽君 孙才新 +2 位作者 廖瑞金 汪可 周天春 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1710-1717,共8页
在过去几十年里,国内外开展了大量局部放电源的模式识别研究工作,但均仅能够识别单一的放电源,而对于混合放电源的识别问题,还未找到较好的解决办法。为此,提出了一种用于识别混合局部放电源的新方法,首先将放电波形经过等效时频变换构... 在过去几十年里,国内外开展了大量局部放电源的模式识别研究工作,但均仅能够识别单一的放电源,而对于混合放电源的识别问题,还未找到较好的解决办法。为此,提出了一种用于识别混合局部放电源的新方法,首先将放电波形经过等效时频变换构成T-F模式,来自于不同放电源的放电脉冲具有不同的放电波形特性,并将投影在T-F平面的不同区域;再结合模糊C-均值聚类算法(FCM)对T-F模式进行聚类,根据信号点隶属度实现不同放电波形特性信号的划分,从而实现混合放电信号的分离和放电源识别。结果表明,与采用多参数Weibull分布识别多放电源的方法相比,该方法具有对"脏数据"不敏感,而且能够从混合放电的相位-峰值(q-Φ)图中分离出属于各类放电的q-Φ子图,进而采用已有的特征提取和模式识别等手段做进一步的分析。应用该方法构造单一放电的特征指纹库更为可靠,而且在对实验室的混合人工缺陷模型放电信号的分离和识别中也取得了理想的效果。 展开更多
关键词 局部放电 等效时频变换 混合放电源 模式识别 特征提取 模糊聚类
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基于小波变换的影像纹理特征提取试验 被引量:10
14
作者 黄昕 张良培 李翠琳 《测绘信息与工程》 2005年第6期7-9,共3页
利用小波变换获取子图像的能量值来提取高分辨率遥感影像的纹理特征,采用了大量训练样本进行特征统计,揭示了小波变换用于遥感影像纹理特征提取的规律。
关键词 高空间分辨率 小波变换 纹理 特征提取
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路面破损自动识别的一种新算法 被引量:12
15
作者 肖旺新 张雪 +1 位作者 黄卫 严新平 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2005年第11期75-78,共4页
针对路面破损分类这一难题,提出了一种基于破损密度因子的路面破损分类新算法。对破损密度因子进行了定义和仿真实验,仿真结果表明其对5种常见的路面破损状况的分类效果非常理想。为了进行对比,文中还选择了美国博士论文中的PROXIMITY... 针对路面破损分类这一难题,提出了一种基于破损密度因子的路面破损分类新算法。对破损密度因子进行了定义和仿真实验,仿真结果表明其对5种常见的路面破损状况的分类效果非常理想。为了进行对比,文中还选择了美国博士论文中的PROXIMITY算法进行比较,两种方法对相同的10几万幅路面样本进行分类试验,试验结果表明,笔者提出的基于破损密度因子的路面破分类方法,整体优于PROXIMITY方法的分类效果。 展开更多
关键词 路面破损 自动检测 模式识别 特征提取 破损密度因子
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神经网络用于通信信号分类识别研究 被引量:5
16
作者 邹月娴 韩春林 肖先赐 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第4期350-354,共5页
介绍了将神经网络方法应用于通信信号的分选和识别的初步研究结果;选择了二值自适应共振(ART1)神经网络完成对输入信号的分类,确定输入信号类型是否已被网络存储,发现新出现的信号并标记;再采用多层前馈误差反向传播(BP)... 介绍了将神经网络方法应用于通信信号的分选和识别的初步研究结果;选择了二值自适应共振(ART1)神经网络完成对输入信号的分类,确定输入信号类型是否已被网络存储,发现新出现的信号并标记;再采用多层前馈误差反向传播(BP)神经网络完成每一标记信号的识别,即识别该信号类型。比较了神经网络分类识别器和树形分类器的性能,并给出了计算机模拟结果。结果表明,基于神经网络的分类识别器的性能远优于传统技术分类器。 展开更多
关键词 通信信号 特征提取 神经网络 分类 识别
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基于小波变换的雷达与光学影像匹配算法研究 被引量:10
17
作者 陈鹰 叶勤 钟志勇 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期245-249,共5页
分析了实孔径雷达与 CCD传感器影像不同的成像特点 ,讨论了采用小波变换进行边缘检测、影像分解与重建、实现分层匹配的方法 ;同时 ,提出了多种匹配算法模式。经过试验 ,取得了良好的结果。
关键词 小波分析 分解 重建 匹配 雷达 光学影像 算法
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转子故障信号的小波能量特征自动提取 被引量:12
18
作者 邓堰 陈果 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期510-515,共6页
提出了一种基于小波变换的转子故障信号能量特征自动提取方法,受倍频分析思想的启发,运用尺度变换对原始时间信号重采样,将重采样后的信号进行小波变换,并统一分解到给定层上,从而获取信号的频带特征.该方法能消除转子转速和采样频率对... 提出了一种基于小波变换的转子故障信号能量特征自动提取方法,受倍频分析思想的启发,运用尺度变换对原始时间信号重采样,将重采样后的信号进行小波变换,并统一分解到给定层上,从而获取信号的频带特征.该方法能消除转子转速和采样频率对小波分解频带分布的影响,提取的频带能量特征具有统一的物理意义.在ZL-3多功能转子模拟试验台上模拟了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动4种转子常见故障的128个样本,应用本文方法进行小波分析特征提取,并构造集成神经网络诊断模型进行诊断实验,结果表明了本文方法的有效性和正确性. 展开更多
关键词 转子 小波变换 特征提取 神经网络 故障诊断
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光照变化条件下人脸识别方法研究 被引量:14
19
作者 孔锐 张冰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期689-695,共7页
提出了一种在变化光照条件下,具有高识别率和快速的人脸识别新算法。新算法利用韦伯局部描述算子对人脸图像进行预处理,经预处理后的图像在对光照变化具有鲁莽性,采用改进的线性判别分析算法进行特征提取,利用最近邻分类器进行分类识别... 提出了一种在变化光照条件下,具有高识别率和快速的人脸识别新算法。新算法利用韦伯局部描述算子对人脸图像进行预处理,经预处理后的图像在对光照变化具有鲁莽性,采用改进的线性判别分析算法进行特征提取,利用最近邻分类器进行分类识别。新算法分别在Yale、The Extended Yale Database B人脸库进行测试,并与一些经典的方法进行比较,实验结果显示,新算法可以获得较高的识别率,尤其是在光照变化比较大的情况下,新算法更具优势,同时,新算法的速度快,完全满足变化光照条件下的人脸识别实时性的要求。 展开更多
关键词 韦伯法则 特征提取 人脸识别 线性判别分析
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基于过零检测的虹膜特征提取算法 被引量:12
20
作者 田启川 潘泉 +1 位作者 程咏梅 张洪才 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期1452-1457,共6页
该文针对虹膜图像不理想、噪声影响较大情况下,虹膜识别率下降的问题,提出了一种基于过零检测的虹膜特征提取算法,利用过零检测算子与信号局部的相关性提取虹膜纹理特征,并根据所得的系数进行符号编码形成二值特征模板,最后采用相似度... 该文针对虹膜图像不理想、噪声影响较大情况下,虹膜识别率下降的问题,提出了一种基于过零检测的虹膜特征提取算法,利用过零检测算子与信号局部的相关性提取虹膜纹理特征,并根据所得的系数进行符号编码形成二值特征模板,最后采用相似度进行模式分类。仿真结果表明,该算法能够提取不理想虹膜图像的稳定特征,提高识别率。 展开更多
关键词 图像识别 过零检测 编码 特征提取 相似度
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