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[期刊论文] 王梦迪 张友梅 常发亮
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CSTPCD 北大核心
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摘要:文本定位作为文本识别的基础和前提,对图像深层信息的理解至关重要.针对自然场景下的文本定位受光照、复杂背景等因素影响较大的问题,提出了一种基于多方向边缘检测和自适应特征融合的自然场景文本定位方法.该方法首先将自然场景图像进行三通道八方向的边缘检测;然后通过启发式规则对得到的边缘图像进行过滤从而提取出备选文本域,进而对备选文本域进行自适应权值的HOG-LBP特征提取与融合;最后采用支持向量机进行特征分类学习,实现文本定位.实验结果表明,该方法能准确定位自然场景图片的文本区域,对光照和复杂背景具有较强的鲁棒性....
[期刊论文] 张友梅 常发亮 刘洪彬
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EI CSTPCD 北大核心
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摘要:本文提出了一种基于3D人体骨架的动作识别方法.该方法以3D人体骨架为基础,将骨架中关节点的位置重新定义,形成简化的立体骨架模型,进而采用改进的动态时间规整算法(Reformative Dynamic Time Warping,R-DTW)对齐动作序列并进行识别.由于人体大小、形状、动作方式等差异,任意两个人表达同一动作都不尽相同,简化的立体骨架模型能有效缓解这种类内差异性.传统的DTW算法存在计算复杂性高,效率低的问题,本文在传统算法的基础上设计了"一次规划,二次细化"的方法,有效降低计算量,提高计算效率.该算法在MSR 3D Action数据库上的实验验证了其有效性....
摘要:为了解决表情识别中单一数据所包含人脸表情信息不全面的问题,融合了图像与标记点数据;针对传统模式识别方法中手动提取特征的复杂性,采用神经网络框架,从而实现了特征的自动提取.本文算法以人脸表情的图像与标记点数据为基础,以神经网络为框架,采用稀疏自动编码器对网络进行预训练,实现了网络的稀疏连接,另外,在网络权值更新过程中结合了结构化正则项(structured regularization),限制了不同数据与隐层神经元的连接.实验表明:图像与标记点数据的融合更全面地表达了人脸表情信息;稀疏自动编码器和结构化正则项的运用能更有效地提取关键特征,并使神经网络自动分析不同输入数据在表情识别中所起到的作用强弱....
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CBST SA
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摘要:考虑到信号波动会对无线定位产生影响,基于深度神经网络提出一种回归的无线定位方法.采用四层深度神经网络结构进行定位,通过堆叠去噪自编码器对网络结构进行预训练,避免采用人工设计的方式,从大量有噪的样本中,自动学习有效特征.分不同时段从现实场景中采集数据进行实验,结果表明,针对波动的无线信号,该方法能有效提高定位准确率....
[专利] 发明专利 CN201910390191.X
山东大学 2019-08-16
摘要:本发明公开了一种基于尺度自适应网络的人群人数计数方法及系统,包括:获取包含人群的原始图像并将其缩放;根据缩放后的图像生成密度图并分别对图像和密度图随机截取图像块;利用图像块及每个图像块所对应的密度图块来训练尺度自适应网络;利用训练完成的尺度自适应网络,针对每幅图像输出密度图,并将密度图中的所有像素加和,最终得到原始图像中所有人数。本发明有效提升了人群计数的准确度和对人头尺寸差异及复杂背景的鲁棒性。
[博士论文] 张友梅
模式识别与智能系统 山东大学 2019(学位年度)
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