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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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针对视觉跟踪中运动目标的鲁棒性问题,提出一种基于卷积神经网络结合稀疏自动编码器的特征提取方法进行图像目标跟踪。该方法首先将大量有标注数据集输入到卷积神经网络进行预训练,然后使用这些卷积特征无监督的训练稀疏自编码器得到稀疏特征,并利用该特征对目标进行描述。最后结合两种经典的跟踪方法,采用Meanshift与卡尔曼滤波对目标进行实时跟踪。结果表明,利用深度学习模型代替以往人工提取特征的方式能够更好地描述目标模型,对光照变化、尺度变化、遮挡等都具有良好的适应性,以及较好的实时性。 相似文献
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非线性复杂时变信号模式分类是信号处理和人工智能研究领域的重要课题。将稀疏自动编码器(SAE)与过程神经网络(PNN)栈式叠加,构建了一种深度过程神经网络模型(DPNN)。在传统深度神经网络无监督逐层初始化与梯度下降相结合的算法基础上,通过引入一种时变输入信号和连接权函数,基于一组正交函数基,建立DPNN的综合训练算法。DPNN模型可保持样本特征的多样性,有效提高对信号结构特征的提取能力和不同类别样本特征的区分度。将传统深度神经网络在信息处理机制上扩展为时间域,实现对时变信号直接分类处理,应用于心脑血管疾病的预测分析和处理取得了良好结果。 相似文献
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将图像的像素特征与矩特征结合,构建了神经网络分类器,利用提取的特征向量对分类器进行了训练和测试。将图像二值化,并归一化为16*16大小,提取了其每个像素点的0、1特征共16*16=256维,图像的网格特征13维,及Hu矩特征7维,一共276维特征。建立了BP神经网络分类器,分别使用最速下降BP算法、动量BP算法、学习率可变BP算法对BP神经网络分类器进行了训练,得出了在相同条件下学习率可变BP算法训练时间短,收敛快的结论。建立了PNN神经网络分类器,与BP神经网络分类器性能进行比较,实验结果表明,PNN神经网络分类器性能更好。 相似文献
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汽轮发电机组逐渐智能化,功能不断增强,但不确定性因素和不确定性信息仍然大量存在。针对该问题,用概率神经网络（PNN）诊断汽轮发电机组故障。PNN优点较多,机器学习算法简易、方便训练,相比于传统样本处理方法,PNN可训练样本并引入训练网络,更好地确保诊断结果正确率与可信度。MATLAB仿真结果表明,PNN在保证诊断结果准确的基础上,速度更快、分类性能大幅提高,诊断效率也提高至98%。 相似文献
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基于BP神经网络的人体行为识别方法研究与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
《教育教学论坛》2016,(51)
针对人体行为识别问题,本文设计实现了基于BP神经网络的人体行为识别方法。该方法在对原始三维加速度信号预处理后提取出特征值,并将向量空间划分为训练样本集和测试样本集。通过不断修正网络参数优化学习效果。经过学习后的BP神经网络达到了较高的人体行为识别正确率,并对所研究的7种日常行为都较好识别。 相似文献
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针对人工目视检测机场助航灯故障诊断效率较低且存在主观因素的弊端,提出一种基于卷积神经网络深度学习的助航灯故障自动诊断方法。该方法通过卷积网络模型自动提取图像特征,并对故障进行分类,最终实现助航灯故障自动诊断。用采集到的助航灯等光强图对网络模型进行训练,再用测试集对模型测试,测试集诊断结果准确度高达94.84%。通过理论和实验数据分析说明,训练后的卷积神经网络模型能对助航灯故障进行高效、准确的自动诊断。 相似文献
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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
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《实验室研究与探索》2020,(2):21-24
提出了一种基于全连接神经网络(FNN)的图像重新着色算法。该算法提取着色线条所在区域的像素RGB颜色特征值和相应的着色线条分类为数据集,为了减少神经网络的训练时间,对数据集进行了采样;把FNN作为一个像素级的多分类神经网络,利用这些训练数据训练FNN,将待重新着色图像中逐个像素的特征值作为神经网络的输入,获得每个像素属于着色线条的似然概率;根据神经网络输出的每个像素属于着色线条的似然概率,计算最终的图像重新着色结果。与现有的基于卷积神经网络的图像重新着色方法相比,该方法避免了神经网络在训练阶段需要大规模的训练样本的弊端,且能够达到近实时的交互性能,同时用户只需输入少量的用户着色线条,就能获得高质量的图像重新着色效果。 相似文献
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针对当前入侵检测技术存在检测率低、误报率高等问题,将PNN概率神经网络应用于入侵检测技术中,提出一种基于PNN的入侵检测技术。介绍了入侵检测的发展现状和概率神经网络的数学模型。实验结果证明,与BP网络相比,PNN网络能够准确实现样本分类,并能提高入侵检测性能。 相似文献
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BP神经网络在人脸识别方面的研究中,原始样本数据不进行预处理与特征提取,不仅使识别结果准确降低,而且使BP神经的结构复杂化.主成分分析法能提取代替样本的少数几个主成分,这些主成分彼此不相关,符合特征优化的要求.在BioID人脸数据库实验表明,将主成分分析与BP神经网络相结合,与传统单一的BP神经网络识别相比,能够提高识别的正确率,减少训练时间,同时简化网络结构,减少很大的计算量. 相似文献
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公共场所视频监控网络部署日益完善,智能视频监控技术在安防、交通等领域作用越来越大。针对视频监控数据中的人类目标,提出一种基于计算机视觉的姿态识别方法。通过YOLO算法和AlphaPose模型完成对视频中人类目标检测识别以及姿态估计,在此基础上分析人体关节之间的角度对姿态分类的影响,从中提取有效的分类特征,构造并训练5层神经网络模型,完成对站、坐、躺最常见3种姿态分类。实验结果表明,训练得到的神经网络模型准确率达到85%以上,识别速率大约为每秒30帧,在安防监控、检测人员摔倒、疾病报警等方面具有一定应用价值。 相似文献
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林峰 《通化师范学院学报》2023,(12):61-66
为提高基于智能手机三轴加速度传感器的人体行为分类模型准确率,提出了一种卷积神经网络人体行为识别方法,通过固定时间窗口对连续样本数据进行切割分片,构造多层神经元网络结构,优化调整关键核心参数,使用新方法训练出的人体行为识别模型平均交叉准确率可达91.7%,较其他传统机器学习算法有较大提升. 相似文献
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针对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在人脸图像识别中面对训练规模较大的图像集数据时收敛速度慢、效率低以及在复杂情况下识别率不高的问题,提出一种优化改进的CNN图像识别方法。该方法首先利用不含标签的图像训练一个稀疏自动编码器,得到符合数据集特性、有较好初始值的滤波器集合,然后对CNN的卷积核初始化赋值,从而大大提高其整体上使用BP算法进行训练的收敛速度,其次使用多类别SVM分类器(Multiclass Support Vector Machine)代替传统的Softmax分类器,对目标图像进行识别,在ORL和FERET等人脸图像库上的实验结果显示,所提算法与采用传统PCA+SVM算法及传统CNN算法相比,在人脸图像识别中有更好的识别效果。 相似文献
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基于小波分解频带能量特征和BP神经网络的方法识别油浸式变压器短路故障。利用电弧光信号进行油浸式变压器短路故障诊断,对不同工况下的光信号进行多分辨率分析的四层小波分解,选择合适的重构小波系数,提取特征频带。对提取出的特征频带的小波系数作平方和归一化处理,求出每个特征频带的能量,作为特征参数输入到BP神经网络模型中进行训练和故障识别。 相似文献