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以Web of Science收录的文献题录作为数据样本,基于文献计量学方法并利用CiteSpace工具对1990-2019年计算机视觉领域的文献进行可视化分析,从时空层面揭示计算机视觉领域在不同国家（地区）、机构的发展程度;从共引文献层面把握计算机视觉发展脉络;从关键词和突变词角度探测计算机视觉的热点前沿。研究结果显示,从全球范围看,美国对计算机视觉的研究起步较早且一直处于领先地位,中国近年来发展迅速且在总体发文量、高校研究力量层面进步明显,英国、法国、日本、加拿大、瑞士等国近年来发展态势也较突出;马尔视觉计算理论、Canny边缘检测算法、张氏标定法、YOLO算法等许多经典算法对计算机视觉领域的发展具有里程碑式的意义;模型、分类、图像分割、追踪、识别等方向是计算机视觉领域的热点话题;深度学习、卷积神经网络、压缩感知、机器学习是计算机视觉领域近10年的前沿研究方向。 相似文献
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基于人工智能算法对计算机实验室的网络设备进行视觉识别，主要针对计算机实验室运维情况进行监督和设备识别.当实验室设备终端出现故障，系统服务器端可以获取当前设备终端的运行状况.通过服务器端数据采集系统采集当前设备终端界面图像信息，并对获取的数据信息进行智能化识别，对识别结果进行分析和处理.将分析结果及解决方案推送给用户，对用户当前设备异常给出合理性的解决方案.识别算法时效性高，响应时间短，基本满足实验室日常运维需求，对用户解决问题提供解决方案. 相似文献
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利用计算机视觉技术和机器学习技术对学生课堂行为进行自动识别,是过程性评价的一种新方法,近年来逐渐引起了研究者的关注。文章以监控设备拍摄的实际课堂教学视频为数据源,采集、标注了学生课堂行为数据,提取了学生的人体骨架信息。在此基础上,文章采用Boosting算法和卷积神经网络算法,对基于这两类不同机器学习算法的5种模型进行了学生课堂行为自动识别准确率实验。实验结果表明,在学校教室这种识别比较困难的场景,基于人体骨架信息提取的学生课堂行为自动识别可以达到较高的精度,其中基于Boosting算法的XGBoost模型识别准确率最高。文章的研究推动了计算机视觉技术和机器学习技术的进一步应用,有助于解决学生课堂行为自动识别难题,并助力教师优化教学策略、提高教学效率。 相似文献
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王海宽 《晋城职业技术学院学报》2022,15(3):80-82
物体抓取识别是计算机视觉技术的重要研究领域。运用深度学习理论从行为识别、物体识别以及立体匹配等方面着手实现对目标物体的种类和个数识别,通过数据集分析、网络结构建模形成了物体抓取的识别算法。 相似文献
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郭彦哲 《中小学信息技术教育》2023,(4):84-86
本研究探索了在中学教授人工智能计算机视觉算法的教学方法,总结了计算机视觉算法教学的要点和技巧。作者选取了计算机视觉中的经典任务物体识别作为探究对象,以花朵的物体识别为例,通过将物体识别算法拆分为不同的步骤,根据学生的数学、物理、信息技术的知识背景,选择重点进行教学并设计教法。该物体识别算法被分为颜色空间转换、色调降维、圆圈算法、验证等四个步骤,通过与学生日常学习、生活、娱乐的例子相结合,将抽象的算法问题趣味化、实例化、活动化,取得了良好的教学效果,为人工智能算法的教学提供了生动的案例。 相似文献
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基于双摄像头的计算机立体视觉开发平台 总被引：2，自引：0，他引：2
计算机立体视觉模拟人眼功能,具有探测范围宽、目标信息完整等优势,是近年来的一个研究热点。设计了一个基于双CMOS摄像模块和MCU的计算机立体视觉开发平台,提供实时的计算机视觉相关编程接口,用户可以方便地进行图像编程而不必关心底层数据的读取。该软件还实现了基于竞争机制的双目测距算法,在PC机上模拟了立体视觉测距的功能,为以后要进行的视觉测距硬件设计打下基础。 相似文献
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面部表情识别是计算机视觉热门领域。表情识别技术使得计算机能够理解人类的情绪,具有广阔应用前景。针对基于传统机器学习和深度学习的表情识别方法进行研究,首先归纳表情识别领域常用的公开数据集;然后从传统的机器学习和深度学习角度介绍表情识别基本流程与常见方法;最后指出表情识别领域存在的问题,并对未来可能的发展方向进行了总结。 相似文献
8.
《洛阳师范学院学报》2018,(2):24-26
物体识别是对三维世界的客体及环境的感知和认识,属于高级的计算机视觉范畴.本文提出了一种基于多算法融合技术的物体识别方法,并在Matlab环境中模拟验证了该算法的有效性.实验分析得出,该算法识别精度高,受外部环境因素的影响较小. 相似文献
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《兰州石化职业技术学院学报》2016,(4)
设计了三个视觉心理学实验,对人眼识别纹理过程中是否也提取了不变性的特征、以及目前的计算机识别算法的性能是否超过人眼视觉系统的纹理识别性能问题进行了实验比较,结果发现:(1)几种计算机识别算法的不变性性能与人类视觉系统的纹理不变性性能基本上是一致的;(2)人类视觉系统对纹理识别具有旋转不变性。纵观人类视觉系统,单独的数字"6"和"9"认知区别很明显,一旦它们各自随机排列,形成纹理图像后,人类视觉系统会判断为同一纹理;(3)纹理特征由物体表面所展现,它取决于视觉分辨率。观测条件在某些设定情形下,人眼视觉系统纹理特征的空间尺度,其缩放尺度不变的范围大约为2.3倍;(4)一些计算机纹理分类算法的性能在限定条件下(如多尺度纹理斑块特征方法和Gabor滤波器方法),能够达到甚至超过人类视觉系统对纹理的识别能力。 相似文献
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人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。给出了一种基于PCA和LDA方法的人脸识别系统的实现。首先该算法采用奇异值分解技术提取主成分,然后用F isher线性判别分析技术来提取最终特征,最后将测试图像的投影与每一训练图像的投影相比较,与测试图像最接近的训练图像被系统识别出,图像的比较采用了欧几里德距离,仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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为解决手工提取图像特征过程繁复和参数复杂问题,提出一种基于深度学习的协同KPCANet模型。该算法能够对现场采集到的人脸数据和特征进行提取和分类,通过提取分块直方图特征进行编码协同表示,将测试样本归于残差最小的类中对人脸数据进行识别和运算。实验结果表明,协同KPCANet模型在滤波器数量L1=10时一层卷积层与L2=15时二层卷积层的正确率分别达到99.17%和99.44%。协同KPCANet模型不仅能使运算过程简洁,还能提高识别结果准确度,提升识别效率。 相似文献
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Edge detection is a crucial step to computer vision. Currently, there is not a single edge detector that has both efficiency
and reliability. Traditional differential filter-based algorithms have the advantage of theoretical strictness, but require
excessive post-processing. This paper introduces a neural network edge detector that takes advantage of moments features.
It functions as a neural pattern classifier that directly estimates the posterior probability from the training data set.
Two subsystems can be distinguished and different kinds of learning rules are used. For the end-user, it works as a black
box that directly transforms raw images into the edge maps so no complicated postprocessing is required. Tests on both simulated
and real images showed the proposed neural network edge detector is superior to traditional operators. 相似文献
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陈翠娟 《安阳师范学院学报》2021,(2):28-31
计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。 相似文献
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如何对网络开放课程中的海量学习数据进行采集、存储、分析与表示,并利用分析结果做出决策、优化学习、提高绩效,日益成为亟待解决的问题。NMC地平线报告中介绍的学习分析技术有助于这一问题的解决。根据我国开放课程的现状与学习分析法的特征,开放课程环境下学习分析的研究对象与服务对象具有一定的特殊性。学习分析模式包括采集、存储、分析、表示与应用五个层级;建模时需充分考虑数据与利益相关者的特殊性。未来,学习分析模式的应用在理论基础、数据标准、算法模型、隐私与安全性等方面面临着挑战。 相似文献
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为了提高个人信用评分模型算法预测精准率,受视觉领域数据增广思路启发,提出融合数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型。该模型首先对原始个人信用数据进行数据增广处理,然后基于机器学习分类算法训练一个二分类个人信用评分模型,最后基于公开个人信用数据集,分别建立未经过数据增广和经过数据增广处理后的个人信用评分模型。对比准确率、精确率、召回率、F1 得分、AUC 值和 ROC 曲线等 6 个性能评价指标,结果显示,相较于仅基于机器学习算法的个人信用评分模型,融合了数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型使得分类性能得到了一定提升,分类准确率平均高出 5%。 相似文献
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INTRODUCTIONPeoplearebecomingmoreinterestednotonlyintextinformationbutalsoinmultimediainfor mationsuchasimage,audioandvideo .Nowmoreandmoreattentionisbeingpaidtocontent basedretrievalsystemsforwebusebecausetheyplayakeyroleinutilizinginformationavailableon… 相似文献
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对于分层图模型中的任一节点,识别信息来源于三个通道:α通道,基于物体的整体特征识别当前节点;β通道,通过孩子节点的组合以自底向上的方式来识别物体;γ通道,借助父节点以自顶向下的方式预测。通过引导受试者的注意力,控制测试数据的尺度大小和显示时间,以及遮挡和裁剪等措施来排除通道之间的相互影响,以便单独测试各通道的信息贡献量。实验结果表明:一般情况下α通道的贡献要更大;当存在遮挡时,主要依靠β通道的贡献;当分辨率很低导致本征信息不足时,γ通道将在物体识别任务中发挥主导作用。这些基于人类视觉系统的测试结果,对于相应的计算机物体识别算法性能的提高具有参考价值和指导意义。 相似文献