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针对传统人工特征无法捕捉图像目标语义信息的缺点,本文提出一种基于卷积神经网络模型VGG-Net的分层特征提取方法,对模型的高低卷积层分别进行特征提取和深入的分析。实验结果表明低层特征图分辨率高包含更多细节信息,高层特征图分辨率低能提取更多语义信息。因此可根据不同任务选择不同层特征以获得最佳的目标特征表达。 相似文献
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基于模糊向量空间的文本分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对文本自动分类问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的分类方法。网络由输入层、隐层和输出层组成。输入层完成分类样本的输入,隐层提取输入样本所隐含的模式特征,将分类结果在输出层表现出来。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类更接近手工分类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对经典人脸识别卷积神经网络(CNN)结构中因网络层次设计过深导致计算量大且训练耗时长的问题,设计一种改进的卷积神经网络结构,该结构由3个卷积层、3个池化层、1个全连接层和1个分类层组成。利用Softmax回归算法进行人脸分类识别,卷积神经网络在输出层利用改进的Softmax进行分类。实验结果表明:在AR人脸库上,所述方法的识别率接近100%,优于传统人脸识别方法,其训练速度也明显快于普通的卷积神经网络,验证了改进方法的有效性。 相似文献
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由于传统的深度卷积神经网络用于人脸识别时,往往结构层数多,参数量大,训练难度高。本文在经典网络Le Net-5的基础上提出一种新的卷积神经网络模型来进行人脸识别。首先,结构上包含两个子卷积网络,实现多卷积的功效;然后,对于提取人脸特征的卷积层和池化层采取融合,以减少网络参数及训练时间;采用两个全连接层,第一个全连接层与前面完成特征提取的每个单层连接来实现对多尺度特征的采集;最后的分类层采用Softmax分类器。实验结果表明,与传统结构模型相比,识别率有所提高,其训练速度提升了,验证了新网络模型人脸识别方法的有效性。 相似文献
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特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度的物体的基组成部分。由于特征金字塔非常消耗内存和计算资源,所以在使用深度学习进行目标检测的应用中一般避免使用它。该文使用深度卷积网络中本身的多尺度的层结构,构建了无额外计算消耗的特征金字塔。建立了一种从上到下横向连接的网络结构,称为特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)。在Faster R-CNN中使用FPN,使用MS COCO数据集的基准测试,成为了最好的图像目标检测模型之一。 相似文献
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现阶段中波中小功率发射台较多 ,一个台发射多个频率 ,而采用的方案有 :1 .一塔多馈发射 ;2 .一塔一馈发射 ;3.用宽带天线进行一塔多频发射。为了减少设备投资采用了新的方案 ,多个频率共用一付铁塔和一付馈线。三频共馈共塔就省掉了三付馈线 ,不同的是需要加入匹配阻塞网络 ,调试难度较大 ,就现在的技术条件是比较容易实现的。本设计在发射机输出端至馈线输入端加入机馈匹配阻塞网络 ,在馈线输出端至铁塔天线输入端加入天馈匹配阻塞网络。匹配阻塞网络的工作原理如图 1所示 ,阻塞网络由 LC并联组成 ,其谐振频率即阻塞频率。如图所示 :图 1… 相似文献
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在网络文本图像的自动提取过程中，计算机难以直接实现基于高层语义特征的文本图像提取，因此文本图像提取技术的性能很走程度上依赖于底层统计特征的提取。广义归一化图像信息度量（GNPIM）和Lorenz信息度量（LIM）在灰度级上描述了图像的分布，在语义层上反映了图像的内容，是区分文本图像和一般连续色调图像的有效统计特征，作为支持向量机（SVM）的输入向量。可区分文本图像与连续色调图像，从而实现网络中文本图像的自动提取。实验结果表明，基于GNPIM、LIM与SVM的文本图像提取技术能够有效提取网络中的文本图像。且正确率高，速度快。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
在建立夜间建筑景观色彩调节的舒适度适应模型过程中,容易忽略人眼立体视觉注意力机制,导致传统的舒适度适应模型由于不符合人眼的立体视觉注意力机制,无法有效建立夜间建筑景观色彩调节的舒适度适应模型,提出一种基于立体视觉技术的夜间建筑景观色彩调节的舒适度适应模型,分析了静态视觉显著特征和夜间建筑景观立体图像的视差,求出静态显著图和深度显著图,将其结合成立体显著图,为夜间建筑景观色彩调节舒适度适应模型提供可靠依据。在立体显著图的基础上对夜间建筑景观色彩特征矢量进行采集,随机选取夜间建筑景观图像集合中若干对立体图像组成训练样本数据集合,通过支持向量回归完成训练样本数据集合的训练,获取最佳权重矢量以及最佳偏置量,得到最佳支持向量回归训练模型,从而实现夜间建筑景观立体图像舒适度适应模型的建立。仿真实验结果表明,所提模型具有很高的准确性。 相似文献
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利用卷积神经网络强大的自学能力,训练合适的CNN来提取图像特征信息,利用RBF函数作为支持向量机的核函数,并结合粒子群算法优化SVM参数,完成图像分类的混合算法。针对乳腺组织的病理图像分类性能的实验分析,给出了混合分类算法的优越性。 相似文献
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人脸识别在身份验证领域得到了越来越多的应用。本文设计了一种基于LDP特征的人脸识别方案,首先将人脸图像与8个方向的Kirsch模板作卷积,对卷积结果进行二进制编码,得到LDP编码图像,并对编码图像分块提取直方图构建特征向量,采用最近邻分类器和卡方距离,在ORL标准人脸库上进行实验,实验结果表明,选择合适的参数,本文的算法在ORL标准人脸库上的识别准确率最高可达97.85%。 相似文献
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聚氯乙稀(pvc)是最通用的树脂之一,在塑料中占有很重要的地位,世界各国都很重视对它的研究,近年来我们对pvc的结构和性能也进行了若干研究,现将一些研究结果综述如下。一、悬浮法pvc的颗粒结构我们用扫描电子显微镜观察到悬浮法聚氯乙稀的颗粒表面是一层由分散剂构成的表皮,中间是由不同形状和不同粒度分布的pvc树脂微粒(初级粒子)和空穴组成的聚集体,如下图。 相似文献
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姚艳玲 《内蒙古科技与经济》2018,(7)
基于社会网络分析对中文社会科学引文索引数据库(CSSCI)中的480篇文章中的作者共被引网络、文献共被引网络、期刊共被引网络进行分析,具体通过网络结构分析探究了三类网络的节点、边、平均度、聚集系数、平均距离、直径、密度等指标,通过组元分析、k-核分析探究了网络中的具有典型代表性的凝聚子群及其特征。结果表明:我国社会网络分析领域中的三类共被引网络均形成了一定规模的作者、文献、期刊群,三类网络同时兼具高聚集性及小距离性,符合"小世界"的特征。组元及k-核分析法均探寻到三类网络中存在规模较大、度数较多的子网络,最大组元呈现了三类网络中存在的核心作者、核心文献及核心期刊,10-核及其以上k-核组成的子网络则展示了三类网络的总体划分,均包括两大核心部分,分别由图书情报学、科学学、管理学组成的作者、文献、期刊群体及由地理学、旅游学、经济学组成的作者、文献、期刊群体。 相似文献
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针对信息挖掘中的网页自动分类问题,提出了一种基于向量空间模型和并联BP网络的分类方法。该网络由并行连接的多个子网络组成,每个子网络负责一类模式特征的提取,多个子网并行处理所有模式,将分类结果在总输出层表现出来。以因特网上旅游网页分类为例验证了该方法的有效性。 相似文献
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《科技通报》2016,(3)
目的:利用SVM对新疆高发病哈萨克族食管癌X线医学图像进行分类研究。方法:随机选取正常食管和缩窄型食管癌X线医学图像各120张,运用灰度直方图法和灰度共生矩阵法提取图像的特征,采用Lib-SVM工具箱,在SVM类型设置上选择C-SVC,选择4种核函数,通过调整核函数的参数与C-SVC分类器的参数进行实验。结果:利用灰度直方图法提取的特征量进行分类时,线性核函数和RBF核函数的分类准确率较高,均可达92.5%;利用灰度共生矩阵法提取的特征量进行分类时,线性核函数、RBF核函数、Sigmoid核函数的分类准确率较高,均可达87.5%;利用灰度直方图特征和灰度共生矩阵特征组成的综合特征进行分类时,多项式核函数和RBF核函数的准确率较高,均可达97.5%。结论:灰度直方图特征的分类能力优于灰度共生矩阵特征;综合特征的分类能力优于单一特征的分类能力;RBF核函数的分类性能较其他核函数突出。SVM对食管癌X线医学图像具有较高的分类识别率,为新疆高发病哈萨克族食管癌的计算机辅助诊断系统的研究奠定了基础。 相似文献
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对科学家合作网络宏观全局结构的研究多表明其小世界和无标度共性特征,而就其微观子图分布特性即网络家族的认知较少。研究基于复杂网络家族辨识的子图比剖面方法、子图组合强度和子图浓度排序方法,系统辨识了若干规模和不同领域的科学家合作网络的家族分类及特征。研究表明,具有宏观全局结构共性的上述科学家合作网络,在微观子图的分布、组合或排序上依次具有一种形式、三种规则及五种模式的特性,因而划分为相应家族类别,并表征了理论型、实验型及理论实验型合作网络家族特征。相关方法可用于系统分析和比较科研合作家族行为特性和演化机理。 相似文献