基于空间特征的BI-LSTM人体行为识别 被引量：12

1

作者 付仔蓉 吴胜昔 +1 位作者 吴潇颖 顾幸生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期225-232,共8页

随着微软Kinect等深度相机的出现,使用具有简洁性、鲁棒性和视图无关表示的3D骨架节点数据来识别人体行为的方法获得了很好的效果,但现有的针对骨骼序列数据的大多数学习方法缺少空间结构信息和详细的时空动态信息。利用双向长短期记忆... 随着微软Kinect等深度相机的出现,使用具有简洁性、鲁棒性和视图无关表示的3D骨架节点数据来识别人体行为的方法获得了很好的效果,但现有的针对骨骼序列数据的大多数学习方法缺少空间结构信息和详细的时空动态信息。利用双向长短期记忆网络(BI-LSTM)模型能长时间存储骨骼序列的特点获得丰富的双向时间信息对动作的顺序进行建模,同时从3D骨骼关节点坐标中提取关节点之间的相对距离特征和相对角度特征来加强空间结构特征,完成从骨骼数据中实现人体行为识别。该方法有效地进行了人体行为动作分类,提高了识别准确性。 展开更多

关键词 行为识别 骨骼数据 距离特征 角度特征 BI-LSTM

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基于Kinect的人体姿势识别算法与实现 被引量：7

2

作者 李昕迪 朱国强 《自动化技术与应用》 2016年第2期117-121,共5页

人体姿势识别在诸多领域中都起着非常重要的作用,本文着力于利用Kinect深度摄像机研究人体姿势识别方法。姿势识别的基础是骨骼跟踪,首先需要得到骨骼节点的三维坐标数据,然后利用骨骼节点的角度以及相互关系进行姿势识别,本文主要利用... 人体姿势识别在诸多领域中都起着非常重要的作用,本文着力于利用Kinect深度摄像机研究人体姿势识别方法。姿势识别的基础是骨骼跟踪,首先需要得到骨骼节点的三维坐标数据,然后利用骨骼节点的角度以及相互关系进行姿势识别,本文主要利用支撑向量机分类器进行姿势识别。 展开更多

关键词 人机交互 姿势识别 角度特征 骨骼节点

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基于特征优化的无参考光场图像质量评价

3

作者 徐正梅 刘华明 +1 位作者 毕学慧 王亚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期242-250,268,共10页

光场图像因其能够捕捉光的方向信息而备受学术界和产业界的广泛关注,然而,光场图像在压缩和重建过程中常会出现不同程度的失真,影响光场图像的后续处理和应用。因此,需要设计一个光场图像质量评估器来估计失真光场图像的质量。传统的光... 光场图像因其能够捕捉光的方向信息而备受学术界和产业界的广泛关注,然而,光场图像在压缩和重建过程中常会出现不同程度的失真,影响光场图像的后续处理和应用。因此,需要设计一个光场图像质量评估器来估计失真光场图像的质量。传统的光场图像评价方法在提取光场图像的空间特征和角度特征时,未充分考虑人眼视觉的多通道特性以及人眼对角度变化的敏感性,从而影响光场图像的质量评价结果。为此,提出一种无参考光场图像质量评价方法。设计多频带局部二值模式算法,提取光场图像的空间特征并利用优化提取的空间特征测量光场图像的空间质量。提出加权局部相位量化算法,该算法在对微透镜图像单元中提取的角度特征进行相位量化时,根据角度信息变化的强弱赋予不同的权值。在此基础上,将空间和角度纹理特征结合成一维特征向量,输入到已经训练的支持向量回归中,得到光场图像的质量分数。在Win5-LID和NBU-LF1.0数据集上的实验结果表明,该方法的斯皮尔曼等级相关系数分别为0.799 1和0.803 2,相比SSIM、FSIM、BRISQUE等方法,具有更优的质量评估准确性和稳定性。 展开更多

关键词 光场图像 无参考质量评价 多频带局部二值模式 空间特征 加权局部相位量化 角度特征

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基于词袋模型的人体动作识别方法

4

作者 李愈 马燕 黄慧 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第11期170-175,247,共7页

传统词袋模型构建的词典不稳定,且忽略词向量先后顺序,在用其进行人体动作识别时,识别效果不稳定,尤其对倒序动作识别效果不佳。针对这些问题,提出一种基于时空联合频率直方图实现动作分类的方法。提取肢体关键角度信息,把关键角度的帧... 传统词袋模型构建的词典不稳定,且忽略词向量先后顺序,在用其进行人体动作识别时,识别效果不稳定,尤其对倒序动作识别效果不佳。针对这些问题,提出一种基于时空联合频率直方图实现动作分类的方法。提取肢体关键角度信息,把关键角度的帧间差值作为时间特征描述子;构建稳定的时间词袋与空间词袋,利用其联合频率直方图表示动作序列,增强动作时间特性;利用支持向量机(SVM)实现动作分类。在一个具有挑战性的数据集-UTKinect数据集上进行实验,结果表明,相比于传统词袋模型与一些已有方法,该方法能够有效提高动作识别的准确率。 展开更多

关键词 动作识别 角度特征 联合频率直方图 词袋模型

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基于HCRD的列车锁紧板偏转自动识别方法 被引量：3

5

作者 雷蕾 宋冬利 +1 位作者 张卫华 何平 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1895-1902,共8页

针对货车故障轨旁图像检测系统(TFDS)中锁紧板偏转故障,提出一种基于霍夫变换、Canny边缘检测和形状模板相结合的HCRD(Hough-Canny-RightangleDetection)方法。通过霍夫变化及数学几何模型定位转向架锁紧板部位,再对Canny边缘检测后的... 针对货车故障轨旁图像检测系统(TFDS)中锁紧板偏转故障,提出一种基于霍夫变换、Canny边缘检测和形状模板相结合的HCRD(Hough-Canny-RightangleDetection)方法。通过霍夫变化及数学几何模型定位转向架锁紧板部位,再对Canny边缘检测后的边缘图像进行角度特征的检测,整个识别只需要一个形状模板就能实现锁紧板偏转图像高精度自动识别,具有很好的判别能力。采用python编程,平均每张图像识别时间为0.067 s。且锁紧板下边缘处是否有角度特征作为锁紧板是否偏转的判断依据,具有很高的可靠性。实验证明,HCRD方法能精确检测出锁紧板的非正常范围(>5°)的偏转,且具有较好的鲁棒性和抗噪能力。该方法为TFDS故障图像识别提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 形状模板 角度特征 故障检测 锁紧板 货车故障轨旁图像检测系统(TFDS)

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基于角度特征分量特征的步态识别 被引量：2

6

作者 刘丽娜 吴清江 《计算机与数字工程》 2010年第3期135-138,共4页

目前,在步态识别技术中多数描述步态特征的方法在非侧面视角下识别效果一般都不够理想,通常会明显低于侧面视角,针对这一问题,文章提出一种以角度特征分量特征作为步态特征的识别方法,提高步态特征的分类能力从而提高识别率。在步态检... 目前,在步态识别技术中多数描述步态特征的方法在非侧面视角下识别效果一般都不够理想,通常会明显低于侧面视角,针对这一问题,文章提出一种以角度特征分量特征作为步态特征的识别方法,提高步态特征的分类能力从而提高识别率。在步态检测部分文章采用基于色度坐标的混合高斯来抑制阴影和消除噪声,步态识别部分使用支持向量机对所提取的角度特征分量特征进行训练和分类,最终在保证侧面视角识别率的情况下同时提高在非侧面视角下的识别效果。 展开更多

关键词 步态识别 角度特征 分量特征 混合高斯 支持向量机

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关键肢体角度直方图的行为识别 被引量：1

7

作者 庄伟源 成运 +3 位作者 林贤明 苏松志 曹冬林 李绍滋 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期20-26,共7页

当前的姿态表示的行为识别方法通常对姿态的准确性做了很强的假设,而当姿态分析不精确时,这些现有方法的识别效果不佳。提出了一种低维的、鲁棒的基于关键肢体角度直方图的人体姿态特征描述子,用于将整个动作视频映射成一个特征向量。同... 当前的姿态表示的行为识别方法通常对姿态的准确性做了很强的假设,而当姿态分析不精确时,这些现有方法的识别效果不佳。提出了一种低维的、鲁棒的基于关键肢体角度直方图的人体姿态特征描述子,用于将整个动作视频映射成一个特征向量。同时,还在特征向量中引入共生模型,用以表示肢体间的关联性。最后,设计了分层的SVM分类器,第1层主要用于选择高判别力的肢体作为关键肢体,第2层则利用关键肢体的角度直方图并作为特征向量,进行行为识别。实验结果表明,基于关键肢体角度直方图的动作特征具有较好的判别能力,能更好地区分相似动作,并最终取得了更好的识别效果。 展开更多

关键词 角度特征 动作识别 关键肢体 角度直方图 姿态表示 行为分析 动作特征

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基于脉冲角度特征的雷达辐射源识别及仿真实现 被引量：1

8

作者 谭龙 潘继飞 +1 位作者 杨丽 吴惟诚 《舰船电子工程》 2016年第8期97-102,共6页

针对目前雷达告警系统中对雷达辐射源识别精度不高的问题,提出利用一类新的指纹特征——脉冲角度特征进行辐射源识别。为能得到较精确的脉冲角度特征,在利用Hilbert法提取脉冲包络的基础上,对包络曲线进行三次样条拟合,并证明了由此所... 针对目前雷达告警系统中对雷达辐射源识别精度不高的问题,提出利用一类新的指纹特征——脉冲角度特征进行辐射源识别。为能得到较精确的脉冲角度特征,在利用Hilbert法提取脉冲包络的基础上,对包络曲线进行三次样条拟合,并证明了由此所提脉冲角度特征的良好聚类性,最后,通过实例仿真验证了利用该特征能较好对辐射源信号进行分类识别。 展开更多

关键词 指纹特征 脉冲包络 角度特征 辐射源识别

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一种分布式地下浅层交叉定位系统的研究 被引量：1

9

作者 李婷 苏新彦 +1 位作者 姚金杰 韩焱 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第12期4075-4077,共3页

由于地下介质结构比较复杂,震源近场存在明显的频散现象,使得传统交叉定位方法在浅层小区域定位中存在定位误差大等问题,对此提出了一种基于地下全向传感特征的分布式地下交叉定位方法;该方法通过P波模型建立、地下全向交叉定位和最小... 由于地下介质结构比较复杂,震源近场存在明显的频散现象,使得传统交叉定位方法在浅层小区域定位中存在定位误差大等问题,对此提出了一种基于地下全向传感特征的分布式地下交叉定位方法;该方法通过P波模型建立、地下全向交叉定位和最小二乘球心拟合,实现了地下震源的精确的定位;实验结果表明:在20*20m范围内,地下定位均方根误差小于0.5m。 展开更多

关键词 交叉定位 最小二乘 全向传感 角度特征

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角度与动态时间归一化的步态识别

10

作者 陈璇 吴清江 路远 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第1期32-36,共5页

首先选择具有鲁棒性的累积角度特征作为步态特征,并对每个序列提取角度特征,构成特征矩阵.根据步态序列具有线性特征的特点,在提取步态周期的基础上,采用动态时间归一化做序列匹配,计算最终的特征距离.实验结果表明,算法具有快速、稳健... 首先选择具有鲁棒性的累积角度特征作为步态特征,并对每个序列提取角度特征,构成特征矩阵.根据步态序列具有线性特征的特点,在提取步态周期的基础上,采用动态时间归一化做序列匹配,计算最终的特征距离.实验结果表明,算法具有快速、稳健的特征,并且在120人的步态数据库0(°)与90(°)的视角上取得较好的识别率. 展开更多

关键词 步态识别 角度特征 动态时间归一化 距离计算

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在线签名鉴别的改进DTW算法 被引量：1

11

作者 单海涛 毕胜 王强 《大连海事大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期123-126,130,共5页

论述一种改进的在线签名鉴别算法,在原有的应用DTW算法基础上,在所需鉴别签名的动态特征中加入角度特征,克服了规整中将两个签名中的同一笔画规整成不同的笔画的弊端,提高了鉴别的准确率.同时,提出的选取最优化样本的方法更好地增强了... 论述一种改进的在线签名鉴别算法,在原有的应用DTW算法基础上,在所需鉴别签名的动态特征中加入角度特征,克服了规整中将两个签名中的同一笔画规整成不同的笔画的弊端,提高了鉴别的准确率.同时,提出的选取最优化样本的方法更好地增强了在线签名的实时性,并且通过反复试验得以验证. 展开更多

关键词 在线签名识别 动态时间规整 角度特征

原文传递

引入Hessian矩阵尺度极值检测的图像角度特征匹配 被引量：1

12

作者 冉秋 袁超 《科技通报》 北大核心 2014年第8期86-88,共3页

传统的SURF方法对动画图像角度特征匹配准确度较低,计算开销大,稳健性不好。引入Hes.sian矩阵尺度极值检测技术,提出一种改进的基于加速鲁棒特征匹配算法,实现对动画图像的角度特征优化匹配。首先基于摄像机的成像原理利用灰度直方图二... 传统的SURF方法对动画图像角度特征匹配准确度较低,计算开销大,稳健性不好。引入Hes.sian矩阵尺度极值检测技术,提出一种改进的基于加速鲁棒特征匹配算法,实现对动画图像的角度特征优化匹配。首先基于摄像机的成像原理利用灰度直方图二进制均衡算法对图像进行增强处理,采用Hessian矩阵检测出图像每个尺度中的极值点,把图像角度极值点聚焦在图像的仿射闭合区域。提取仿射闭合区域的图像角度特征,使用SURF双向匹配算法实现角度特征优化匹配。仿真实验表明,改进方法能使图像的角度特征匹配准确度大幅提升,特征匹配准确率提高显著,有较好的鲁棒性和实时性。 展开更多

关键词 HESSIAN矩阵 角度特征 加速鲁棒 图像

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太极拳运动对高校受试者维持身体姿势的能力研究——角度特征

13

作者 李银坤 《武魂》 2013年第10期7-7,40,共2页

高校学生身体素质正呈现出逐年下降的趋势，本文通过对宁夏高校学生随机抽查40名学生，其中男生20人，女生20人。首先对抽查学生做24式太极拳干预前．后躯干角、踝膝角等测试，得出两组数据进行分析。得出结论为：太极拳的干预，有效的... 高校学生身体素质正呈现出逐年下降的趋势，本文通过对宁夏高校学生随机抽查40名学生，其中男生20人，女生20人。首先对抽查学生做24式太极拳干预前．后躯干角、踝膝角等测试，得出两组数据进行分析。得出结论为：太极拳的干预，有效的提高了人体在闭目站立时本体感觉的能力；提高肌肉对身体控制能力。 展开更多

关键词 太极拳 身体姿势 角度特征

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基于角度特征的分类网络

14

作者 王立华 杜明辉 梁亚玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期83-87,共5页

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在图像分类任务中的卓越表现,使得其被广泛应用于计算机视觉的各个领域。图像分类模型精度与效率的提升,除了归功于网络结构的改变外,还有很大一部分原因来自于归一化技术以及分类损失... 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在图像分类任务中的卓越表现,使得其被广泛应用于计算机视觉的各个领域。图像分类模型精度与效率的提升,除了归功于网络结构的改变外,还有很大一部分原因来自于归一化技术以及分类损失函数的改进。在人脸识别任务中,随着精度的不断提升,分类损失函数从Softmax Loss到Triplet Loss,又从L-Softmax Loss到Arcface Loss,度量方式从几何度量发展到角度度量。度量方式的改变实际上是特征形式的变化,即特征形式从一般特征转变为角度特征。在Mnist数据集上,使用角度度量损失函数训练得到的特征点呈角度分布,同时准确率比几何度量高;将角度度量方式用更直接的角度特征来表示,训练得到的同类特征点呈直线分布,准确度也比一般角度度量更高。这不禁令人思考,在CNN分类模型中是否可以使用角度特征来代替一般特征。在CNN分类模型中,其主要架构往往由多个卷积层和一个或多个全连接层组成,通过统一卷积层与全连接层的归一化操作,得到角度卷积层与角度全连接层。在普通分类网络的基础上,用角度卷积层替换卷积层,用角度全连接层替换全连接层,可以得到一个由角度特征组成的角度分类网络。在Cifar-100数据集上,基于ResNet-32构造的角度分类网络相比原分类网络,分类准确率提高了2%,从而论证了角度特征在分类网络中的有效性。 展开更多

关键词 图像分类 卷积神经网络 归一化 损失函数 角度特征

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一种改进的残差网络的人脸识别方法

15

作者 唐风高 伍雪冬 《计算机与数字工程》 2020年第9期2248-2253,共6页

针对卷积神经网络在人脸识别中会随着网络加深而造成训练精度退化和分类效果不理想的问题,论文提出了一种基于改进的深度残差网络人脸识别算法。该方法先利用多任务级联卷积神经网络(MTCNN)算法对人脸图像进行检测对齐,再利用残差网络... 针对卷积神经网络在人脸识别中会随着网络加深而造成训练精度退化和分类效果不理想的问题,论文提出了一种基于改进的深度残差网络人脸识别算法。该方法先利用多任务级联卷积神经网络(MTCNN)算法对人脸图像进行检测对齐,再利用残差网络提取人脸图像特征,然后用Angular Softmax(A-Softmax)来代替普通Softmax层使得神经网络能够学习到更具辨别性的角度特征。在CASIA-WebFace、LFW(Labeled Face in the Wild)和YTF(Youtube Face)人脸库上进行仿真实验,结果表明:与普通的卷积神经网络相比,该算法不仅能够学习更加深的人脸特征,而且可以有效提高人脸的识别率。 展开更多

关键词 卷积神经网络 网络加深 人脸识别 改进的残差网络 角度特征

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基于脊线跟踪的指纹角度特征的提取方法及应用 被引量：4

16

作者 罗剑 张维新 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第2期105-110,共6页

提出了一种指纹图像特征点的提取方法——脊线跟踪法 .它不仅能够快速准确提取出指纹图像中特征点的坐标 ,而且能够求出每一个特征点所在脊线的角度 .角度特征为指纹图像快速匹配提供了更多的依据 ,因而在图像匹配阶段中 。

关键词 指纹角度特征 提取方法 脊线跟踪法 特征点 脊线角度 奇异点 指纹图像 指纹识别 图像匹配

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三轴数控龙门铣床加工复合角度平面研究

17

作者 燕雨培 《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》 2024年第8期0159-0163,共5页

使用角度头技术能够有效降低成本,在增大机床加工范围和适应性的同时,能够减少工件重复装夹,提高加工精度及和效率。本文以某加工工装箱体为例,分析了该零件的加工难点及影响因素,对加工方法进行调整,并结合现有设备特点,使用本单位三... 使用角度头技术能够有效降低成本,在增大机床加工范围和适应性的同时,能够减少工件重复装夹,提高加工精度及和效率。本文以某加工工装箱体为例,分析了该零件的加工难点及影响因素,对加工方法进行调整,并结合现有设备特点,使用本单位三轴龙门机床实现了加工复合角度零件的过程,解决了实际生产中遇到的问题,提高了生产效率,具有实际工程意义。 展开更多

关键词 三轴铣床 角度头 复合角度特征

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自动扶梯链轮轴承的振动信号特征提取分类方法研究 被引量：4

18

作者 刘德阳 梁敏健 +2 位作者 杨宁祥 陈建勋 李继承 《单片机与嵌入式系统应用》 2021年第10期36-41,共6页

为了提高自动扶梯链轮轴承故障诊断准确率,针对轴承振动信号特征提取方法的问题,本文使用经验模态对原始信号进行分解,通过包络谱方法选取优化分解后得到多个模态分量中的最优模态分量,引入多角度特征度量提取故障特征值。根据轴承振动... 为了提高自动扶梯链轮轴承故障诊断准确率,针对轴承振动信号特征提取方法的问题,本文使用经验模态对原始信号进行分解,通过包络谱方法选取优化分解后得到多个模态分量中的最优模态分量,引入多角度特征度量提取故障特征值。根据轴承振动信号数据的振动特性建立更趋向于故障特征类别信息的轴承信号特征组,避免了单一度量特征提取绝对化问题。使用模糊C均值聚类算法,让相似特性的样本数据聚类到同一簇区域,有效解决了单一度量分析无法表征出轴承振动信号复杂的内在特性问题。 展开更多

关键词 多角度特征度量 信号特征组 经验模态 模糊C均值聚类

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液晶投影显示中分色合色膜系空间角度特性的研究 被引量：2

19

作者 杨立功 顾培夫 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期117-120,共4页

分色合色系统是液晶投影显示系统中决定图象质量最关键的器件 .本文根据实际应用提出了一种简洁的空间分析模型 .详细分析了入射锥光束对分色合色膜系光谱空间角度特性的影响 ,结合实例计算 ,讨论了锥光束空间锥角的大小对分色合色膜系... 分色合色系统是液晶投影显示系统中决定图象质量最关键的器件 .本文根据实际应用提出了一种简洁的空间分析模型 .详细分析了入射锥光束对分色合色膜系光谱空间角度特性的影响 ,结合实例计算 ,讨论了锥光束空间锥角的大小对分色合色膜系光谱分布及三基色能量分配的影响 . 展开更多

关键词 分色合色膜系 空间角度特征 液晶投影显示 空间分析模型 光谱分布 三基色能量分配 投影机

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特征互补的图像美学质量评分方法 被引量：2

20

作者 谢燕娟 陈昭炯 叶东毅 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期865-874,共10页

深度卷积神经网络(DCNN)难以针对性地分析图像的特定区域及其相互关系.文中将深度特征与人工设计的特征进行互补结合,提出对图像美学质量评分的方法.首先确定并抽取对美感起主导作用的特定区域,针对该区域及其与其它区域的关系,选择和设... 深度卷积神经网络(DCNN)难以针对性地分析图像的特定区域及其相互关系.文中将深度特征与人工设计的特征进行互补结合,提出对图像美学质量评分的方法.首先确定并抽取对美感起主导作用的特定区域,针对该区域及其与其它区域的关系,选择和设计5组美学相关的人工特征,特别是提出线条角度特征和清晰度对比特征.基于Siamese网络结构获取深度特征.选用支持向量回归(SVR)对上述两类特征进行回归预测,并设计基于spearman秩相关系数的权值调节最终的分数.实验表明,文中方法效果较优,与图像美学质量的主观评价具有较好的一致性. 展开更多

关键词 图像美学质量评分 深度特征 人工特征设计 线条角度特征 支持向量回归(SVR) SUPPORT VECTOR Regression( SVR)

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