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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
在手写数字识别数据集(MNIST)情景下,为了提高卷积神经网络的识别正确率,提出了一种改进的基于卷积神经网络(CNN)的多尺度特征识别算法.首先,利用卷积操作和池化操作提取图像中的全局特征及局部特征,通过二次卷积与特征融合获得数字图像的多尺度特征.然后,将多尺度特征送入全连接网络和Soft Max分类器,实现手写数字图像识别.最后,通过对不同网络结构的CNN算法进行评估表明,本文提出的算法可以有效提高网络精度,具有较好的泛化能力.  相似文献   

2.
彩色人脸鉴别特征抽取及识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
目前存在的彩色人脸识别方法大多是将彩色图像转换为灰度图像后,采用基于灰度图像的特征抽取与识别算法进行分类识别.本文根据彩色人脸图像的构成特点,对彩色人脸图像的R、G、B三个分量色彩信息进行特征抽取与分析,进而找出适合对彩色人脸图像进行自动识别的鉴别特征.最后,在国际通用的AR标准彩色人脸库中进行了大量实验,验证了本文算法的有效性.  相似文献   

3.
利用特征进行物体识别已经是图形图像处理和模式识别的重要方法。着重对Haar特征、广义hough、SIFT/SURF3种强大的物体识别算法的原理进行了分析,得出了这3种基于特征的物体识别算法的特点异同和各自的应用场合。指出:在设计物体识别算法时,一般都会综合几种特征算法,或在此基础上加入色彩等其它信息。  相似文献   

4.
传统的车型识别需要消耗大量的人力资源和时间成本,无法及时有效地对复杂背景下中低分辨率车型进行精确识别.随着硬件设备的提升和新型分类理论的出现,针对这一情况提出了一种基于改进卷积神经网络的多层深度特征融合算法,利用卷积神经网络的特征学习,首先对低层特征进行学习,其次通过卷积运算将低层车型特征卷积到一定维度,最后利用特征融合策略对多个特征进行融合,提升车型识别的有效性.同时为了避免参数过多、模型复杂度上升出现过拟合现象,使用稀疏原理对模型进行优化分类.通过实验仿真,验证本文算法可以对中低分辨率车型进行精确识别,且对复杂背景及快速移动具有一定的抗干扰性.  相似文献   

5.
为了解决当前工业仪表示数在采图环境恶劣和样本数据量大的情况下所导致的算法识别不准确的问题,分别从特征学习与机器学习识别的角度出发,提出了基于特征学习与支持向量机的工业仪表状态识别算法。首先,提取仪表图像区域字符的几何特征和颜色特征,对这些提取出的特征进行归一化处理,设计出特征提取分析算子,达到精准提取有用特征数据的目的。然后,基于支持向量机,计算出分类器的最优平面和约束条件,从而建立仪表识别算子,进一步精确识别仪表示数。最后,基于软件开发环境QT实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前仪表识别技术相比,此算法拥有更高的准确性与稳定性,能够准确地根据仪表数字识别出电压,从而确定仪表工作状态是否正常。  相似文献   

6.
传统的数字识别算法存在识别速度、识别准确率和识别方法复杂度三者无法兼顾的问题,为解决该问题,提出了基于特征矩阵的高效数字识别算法。该算法首先在预处理的基础上获取字符的特征矩阵,然后用特征矩阵对字符的特征横线、竖线等特征进行提取,最后利用结构语句识别的方法实现数字识别。实验结果表明,基于特征矩阵的高效数字识别算法思路简单、速度快,且识别率达97% 以上。  相似文献   

7.
在分析人耳Haar和Lbp特征的基础上,提出了一种基于神经网络和人耳Haar-Lbp特征对人耳进行识别的方法.文中选取了人耳图像的Haar和Lbp双特征值作为神经网络的训练样本,并尝试利用粒子群优化算法与BP结合算法训练网络.仿真结果表明,文中提出的方法取得较好的效果.  相似文献   

8.
介绍了在CAD领域基于B-Rep模型的特征识别方法,总结了其中的优势和不足,并且对直接从三维散乱点云中识别加工特征的关键技术进行了研究,提出了可能的解决方案。进一步讨论了如何将CAD领域中基于B-Rep模型的算法运用到基于点云的特征识别中,为解决逆向工程中加工特征识别的问题提供新的思路。  相似文献   

9.
提出了一种基于gamma分布的NMF算法(GNMF),并将之用于人脸特征抽取.构造了特征子空间,并在特征子空间内实现脸部识别.结果表明,GNMF算法可行且有效,以GNMF为基础的人脸识别率较高.  相似文献   

10.
针对人脸识别中人脸图像的特征提取问题,提出了一种将全局特征与局部特征相融合的人脸识别方法.全局特征的提取采用主成分分析算法.主动外观模型定位58个特征点,在其中17个特征点处进行Gabor小波变换则可提取局部特征.归一化的全局匹配度(局部匹配度)可由测试图像和训练图像的全局特征(局部特征)得到.对归一化的全局匹配度和局部匹配度进行融合后,融合匹配度最大的训练图像所属的类即为识别结果.实验利用2个人脸图像数据库(AR和SJTU-IP-PR)测试该方法的识别率,结果表明该方法要优于PCA和EBGM,并且在一定的表情、光照和姿态变化的条件下是有效、稳健的.  相似文献   

11.
本文采用基于递归算法的去除离散点法消除孤立噪声,选用扫描边界的方法分割字符,来研究验证码自动识别技术,选择和提取稳定而又便于表示的特征向量是本系统的核心之一。本文提出了简单的字符特征提取方法:采用网格灰度特征并对该特征进行线性鉴别分析(LDA,Linear discrimlnant analysis)变换,结合最小距离分类器完成字符识别过程,通过提高训练样本数,有效解决了形近字符识别率低的问题,取得了很好的识别效果。  相似文献   

12.
针对传统五线谱识别方法存在谱线过删和漏删的缺点,以及现有音符特征提取方法与谱线删除相互制约的问题,提出一种改进的、无需删除谱线的特征提取方法。在图像预处理阶段保留谱线,将音符与谱线同时投影,结合音符符杆垂直像素数据与音符其它部位像素数据携带的映射特征,对横纵向投影数据进行数理统计分析,得到供音符类型识别的归一化特征值,再利用基准谱线与音符符头的相对位置获取音调信息。实验结果表明,该方法在保证较高识别精度的基础上,进一步提高了识别速率,可以有效识别音符组合形式较复杂的乐谱,对于五线谱识别应用具有重要意义。  相似文献   

13.
针对传统语音识别在多目标情况下识别率较低的问题,从特征参数提取角度,提出一种基于受限玻尔茨曼机(RBM)的特征提取方法。依据不同个体语音信号之间的特征差异提取特征参数,通过梯度上升算法调整网络参数以拟合给定训练样本,通过对比散度算法降低采样达标所需状态转移次数以提高算法效率,再利用重构误差曲线评价受限玻尔茨曼机对训练样本的似然度。实验表明,当隐含层节点个数为30时,参数提取的重构误差低于20%。此时使用改进的BP网络训练,与传统算法相比,综合识别率提高到86.9%,对提升多目标语音识别率具有重要意义。  相似文献   

14.
为有效识别浮动验证码,提出一种基于特征匹配与卷积神经网络的识别方法。首先使用特征匹配的方法得到匹配特征点,结合交叉匹配算法与 K 近邻匹配算法滤除错误匹配;然后对特征点进行聚类及投票分析,得到待识别字符区域,将其分割得到单个字符;最后在 mnist 手写数字数据集的基础上加入英文字符,构建卷积神经网络模型,将数据集送入模型进行训练。对 10 000 张浮动验证码进行测试,结果表明,该方法对浮动验证码的识别准确率达 95%,且构建的训练集具有可扩展性,可进一步应用到其它类型的字符识别中。  相似文献   

15.
在复杂地物类型背景条件下,多目标跟踪算法通常表现出目标识别与跟踪能力较差问题,特别在被其它地物遮挡后目标跟踪丢失更严重。提出一种改进的基于多源特征提取与特征融合的多目标跟踪算法。为提高目标在复杂背景下的空间分辨力,充分利用对异类物体判别能力较强的高层特征和针对同类不同物体判别能力较强的浅层特征,提高复杂背景下地物目标的识别能力。同时,为了解决物体被遮挡后导致跟踪算法丢失目标问题,利用滤波器获得追踪目标的空间尺度大小,提高跟踪算法的准确性与可靠性。实验表明,多目标跟踪算法识别目标的准确性可达87.5%,误差在[±2.31%]左右,具有良好的尺度估计效果。  相似文献   

16.
目标噪声特征提取是被动声纳目标识别系统的关键技术。针对被动声纳目标识别,着重研究了一种调制连续谱特征提取方法,并采用自适应遗传BP算法的神经网络分类器对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别,实验结果表明该被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果。  相似文献   

17.
针对现有视频识别算法对不同帧中同一对象反复分类、反复识别问题,提出一种基于特征匹配的预处理算法。该算法将前一帧中已识别物体的图像特征与下一帧画面提取出的特征相比较,找出下一帧中已经被分类或识别过的物体,并将其剔除,达到压缩输入视频画面尺寸、提升视频处理效率的目的。为了验证算法的预处理效果,对两组道路图形进行实验,结果表明,该算法平均降低85%的画面尺寸,视频画面处理时间平均降低5%。  相似文献   

18.
对活体虹膜提出了一种新的分窗小波包分解和Hamming距离匹配相结合的识别算法,在特征提取过程中利用了奇异值分解,有效地减少了代码长度,不影响识别效果.实验结果表明,该方法计算速度快,提取特征的效果好,可用于实际的身份鉴别系统.  相似文献   

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