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题名融合可变形卷积网络的细粒度图像识别研究
被引量：1
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作者
吴忠粱
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机构
东华理工大学信息工程学院
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出处
《电脑知识与技术》
2021年第17期193-195,共3页
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基金
基于相对运动特性和非线性深度跳变的3D-HEVC感兴趣区域编码(编号20171BAB202005,2018.1-2020.12,江西省自然科学基金项目)。
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文摘
针对细粒度图像识别领域中识别率不高、难以定位到图像中具有表征性的局部区域的问题,提出一种基于多区域融合的可变形卷积网络算法,该算法采用新型的卷积计算方式,根据越靠近边缘的部位越发包含更多图像上下文信息的原理,对图像给定多个中心并划分权重区域。在主流数据集上的实验结果表明,提出的基于多区域的可变形卷积网络结构在细粒度图像识别上的表现相比其他主流算法都有了一定的提升,并且相比于原始的可变形卷积网络和v2版本的可变形卷积模型也有了性能上的优化。
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关键词
细粒度图像识别
局部表征性
多区域可变形卷积网络
图像上下文信息
区域划分
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Keywords
fine-grained image recognition
local representation
multi-region deformable convolutional network
image context information
region partition
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于马尔科夫场网络验证码识别图像分割
被引量：1
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作者
汪宏兵
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机构
安徽大学计算机科学与技术学院
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出处
《电脑知识与技术（过刊）》
2014年第3X期1787-1789,共3页
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文摘
验证码图片是国内网站区别人机不同的重要手段。验证码的设计和使用安全性和互联网安全密切相关。为了减少网络验证码的识别的不确定性和模糊性对图像分割的影响,就需要充分利用图像的上下文信息。马尔科夫随机场[1,2]正是一种充分利用了上下文信息[3,4]的随机场模型。利用这一理论,实验结果表明,使用中的验证码具有良好的分割效果。
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关键词
验证码
马尔科夫场
图像分割
INTERNET安全
图像的上下文信息
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Keywords
captcha
markov field
image segmentation
internet security
image context
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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