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为了提高视频中人体行为识别的准确率,更好地利用视频中的原始信息,提取出更具有代表性的特征,提出一种基于3D卷积神经网络的人体行为识别方法。该方法构建了一个深层三维卷积神经网络模型,使用三维卷积核进行卷积操作,提取视频中人体行为的时域和空域特征,通过多层卷积操作对底层特征进行再组合,得到抽象的高维特征。在KTH数据集上的实验结果表明,该方法有较好的识别效果。 相似文献
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视觉特征提取与特征表达方法在图像分类及识别中十分重要,从特征学习和特征表达角度出发,提出一种基于改进堆叠独立子空间分析模型提取特征的行为识别算法。首先采用两层独立子空间神经网络构建堆叠网络,在特征学习过程中融入正则化约束项,并结合时空卷积算法,获取视频时空层次化不变性特征基元;然后以堆叠卷积网络两层特征基元的非线性映射获取一种规则网格划分下的视频块状局部特征描述符;最后结合时空金字塔匹配模型构建时空层次特征,采用一对多支持向量机分类方法对视频中的动作进行分类。在KTH视频数据库中进行实验。结果表明,该算法学习到的特征基元可对视频构建低维高效的特征描述符,与现有多种行为识别算法进行对比,改进行为识别算法有效性进一步提高。 相似文献
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3D人体行为识别数据库发展给人体行为识别研究者提供了便利,然而现存数据库视角固定等问题限制了机器人移动范围。为了研究真实环境下的人体行为识别,建立一个基于RGB-D摄像机的动态多视角人体行为数据库DMV Action3D,收集了20人的600多个行为视频,约60万帧彩色图像和深度图像。另外,在DMV Action3D数据库基础上,利用CRFasRNN图片分割技术将人像进行分割并分别提取Harris3D特征,利用隐马尔可夫模型对动态视角下的人体行为进行识别。实验结果表明,在动态视角下使用CRFasRNN图像分割方法,人像分割效果突出,且不受环境、场景、光照因素影响,与真实环境下人体轮廓的相似度极高。DMV Action3D数据集对于研究真实环境下人体行为具有较大优势,为服务机器人识别真实环境下人体行为提供了一个较佳资源。 相似文献
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为了识别出动物正常行走和跛脚行走,利用步态能量图特征描述和降维思想,提出一种基于计算机视觉的动物跛脚行为识别方法。以猪为研究对象,首先通过图像预处理获得目标猪二值图像,并进行步态周期检测和图像归一化处理。然后合成猪的步态能量图(PGEI),利用二维主成分分析（2DPCA）方法对其降维。最后使用最近邻分类器识别出猪的跛脚行为。通过猪的步态数据库进行试验,最终识别率达到93.25%,说明该方法可以有效识别出猪的跛脚行为。该研究为采用计算机视觉技术识别动物的异常步态和跛脚行为提供了一种新思路。 相似文献
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为了获取更加全面的整体与局部人脸特征，得到更高的人脸识别率，提出一种基于方向梯度直方图（HOG）特征与卷积神经网络的人脸识别新方法。该方法首先提取人脸图像的HOG特征，然后将HOG特征图像作为卷积网络的输入数据进行训练，改进网络结构，在全连接层之后采用Softmax loss和center loss两个损失函数进行监督，最后在训练得到的网络模型上对人脸图像进行识别操作。实验结果表明，该方法在ORL人脸集上的识别率达到97.5%，相比于其它人脸识别算法具有一定优越性。 相似文献
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本文提出一种利用特征加权支持向量机（FWSVM）识别河流、湖泊等水域中血吸虫尾蚴的算法．该算法采用图像形态学、动态阈值化等图像处理方法在图片中搜索可能存在尾蚴的区域,然后利用疑似区域图像的Hu矩作为特征值训练FWSVM,最后利用训练好的分类器对采集的视频进行识别．实验结果表明该算法能够有效识别水域中的血吸虫尾蚴． 相似文献
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为了实现通用航空飞行安全精准智慧监管,以通用航空飞行员驾驶舱异常行为图像和视频数据为基础,设计了通用航空飞行员异常行为检测预警系统。该系统采用高精度摄像头实现通用航空器驾驶舱飞行员行为动作图像和视频捕获,结合改进的YOLOv3深度学习算法开展飞行员异常行为识别检测并建立声音和灯光告警触发机制,实现飞行员异常行为检测预警可视化。通过树莓派将预警信息上传云端,同步实现图像和视频数据实时存储及可追溯性。经实验测试验证,驾驶舱中飞行员抽烟行为检测准确率达88%、打电话行为检测准确率达92%,表明该系统能稳定且有效实现面向通用航空运行安全的飞行员异常行为检测预警,为下一步开展通用航空器机载原型系统适航工程验证奠定基础。 相似文献
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从数量上看（下列数字是我校2004届国际金融（3）班42人的调查结果），在考试时主动作弊的占10％；有30％的学生严守考场规则，不作弊；其余60％的人态度被动，考场严就遵守纪律，考场乱就作弊。 相似文献
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本在天青石碳还原氯化焙煤反应的实验基础上。（1）对其反应行为提出了假设；（2）对假设反应行为中的C2（g)，C4（g)采用群论的方法分析了它们（C2，C4）的光谱活性，由分析结果表明：C2（g)，C4（g)有红外，喇曼光谱活性，（3）从理论上为我们的研究工作指出，要证实该反应行为的合理性，应采用的实验手段和实验所应获得的光谱信息类型。 相似文献
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刘朋辉 《江西电力职业技术学院学报》2023,(3):12-14
为精准识别绝缘子缺陷,引进卷积神经网络,设计针对输电线路中绝缘子缺陷的检测方法。引进区域建议网络概念,在有效目标区域内检索关键信息,确定图像中绝缘子所在位置的候选区域,使用计算机辅助绘图工具,分割该区域中的信息,提取信息中的有效信息,完成输电线路绝缘子图像采集与预处理;引进卷积神经网络,在Image Net中训练预处理图像,建立损失度函数,识别绝缘子缺陷特征;引进Sobel算子,在检测空间内布置若干个3×3的水平模板,沿垂直方向移动水平模板,实现对绝缘子破损的检测与定位。设计对比实验,实验结果证明：该方法可以在精准识别绝缘子弧环破损故障的同时,提高绝缘子缺陷故障检测结果的准确率。 相似文献
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徐伟 《中小学心理健康教育》2024,(12):19-23
为探讨父母冲突和青少年问题性短视频使用的关系,以及父母低头行为和抑郁的中介作用,采用儿童对婚姻冲突的感知量表（CPIC）、短视频过度使用量表、父母低头行为量表、健康抑郁问卷（PHQ-9）对1138名青少年进行调查。结果表明：（1）父母冲突正向预测问题性短视频使用;（2）父母低头行为和抑郁在父母冲突和问题性短视频使用的关系中发挥单独的中介作用;（3）父母低头行为和抑郁在父母冲突和问题性短视频使用的关系中起链式中介作用。研究揭示了父母冲突与青少年问题性短视频使用的关系及中介作用机制,为引导青少年科学地、健康地使用短视频应用程序提供有益指导。 相似文献
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在草莓生长过程中，遭受病虫害种类多且自然背景下难以被准确识别，就此提出一种基于AM-YOLOX草莓病虫害检测算法。该方法以YOLOX-s模型为基础，在网络的不同位置，根据不同注意力机制的作用，融合多种不同的注意力机制，使网络模型能更有效地学习和融合图像特征；引入CIoU目标回归损失函数，提高网络对草莓病虫害的定位精度；在训练阶段，使用Mosaic和Mixup算法进行数据增强，使得网络面对复杂环境有更好的鲁棒性。实验结果表明，AM-YOLOX对7种草莓病虫害的检测有着优异的综合表现，并能最大程度地避免病虫害的误检和漏检。 相似文献
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王海鹏 《南通职业大学学报》2023,(1):66-69
为提高图像增强算法的图像识别有效性，提出了基于图像增强的低光照图像识别算法。首先，采用直方图均衡化的图像增强算法对开源低光照图像数据集（ExDark）进行增强处理；然后，设计卷积神经网络进行图像识别训练，通过多重卷积—池化操作，实现图像特征提取；最后，将识别结果与其他增强方法结果进行对比实验。结果表明，与其他传统方法相比，在低光照图像的处理中采用直方图均衡化的图像增强法可获得更高的图像信息熵与图像对比度，图像识别准确率提升了14.4%，对低光照条件下的图像识别具有参考价值。 相似文献
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基于Kinect的3D医学影像辅助诊疗系统在VTK(Visualization Toolkit)的基础上对二维DICOM序列医学影像进行了三维重建。利用Kinect设备作为3D影像控制器,摆脱了传统交互设备(鼠标、键盘) 操控3D影像的局限性、带菌性,医生可以在真实的3D空间进行无菌操作。利用Kinect对用户手掌进行跟踪,记录并分析不同动作的数据变化特征,重复记录并分析多人数据,验证特征的准确性。对伸展或并拢双手动作用最小二乘法进行线性拟合,即通过数据模型匹配来识别用户行为。在识别出正确的指令后,对响应程度值进行转换,最终确定3D医学影像变化,进而实现在无接触性操作情况下,用户能在真实3D空间对三维重建后的医学影像进行无菌控制。实验结果表明,所设计的方案能准确识别用户行为,且图像变换效果符合大多数用户的自然习惯。 相似文献
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为了有效开展“研究土壤中小动物类群的丰富度”实验，获取土壤样本中的小动物并对其进行识别和鉴定。基于STEM教育理念，引导学生进行大胆创新，师生共同研发了高效分拣智能识别诱虫箱。最终改进后的诱虫箱具备3个优点：（1）一体化设计，操作简单，方便携带；（2）高效性强，可同时进行多组实验。添加了菲涅尔透镜，增强聚光聚热效果，大大缩短了实验时间，提升了实验效率；（3）加装了无线高清摄像头，可实现手机端实时多图像检测，并对土壤动物进行识别和鉴定。 相似文献