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有效进行水下目标识别中,提取目标特征是其关键。对水下目标识别的相关研究能够为水中兵器智能化攻击提供理论依据。为此,提出一种基于关联维度特征的改进水下目标模式识别方法在论述了混沌的定义和特征的基础上,研究了关联维数这一重要混沌特征量的计算方法,对关联维数的算法进行改进,提高了运算速度和精度。仿真实验中以实测水下目标辐射噪声数据为载体,提取了水下目标辐射噪声的关联维数混沌特征,结果表明通过提取关联维数混沌特征的方法能有效分类识别。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像的校园地物分类,引入了面向对象的信息提取技术,以校园作为研究对象,实现校园用地的分类和提取。最终结果精度高达85%左右,比传统监督分类中相对成熟的最大似然的精度高出10%左右,同时克服了"椒盐"噪声的影响,各地物信息的提取特征比较明显,具有较大的应用潜力。 相似文献
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不同舰船目标辐射噪声的噪声平均功率谱具有差异性特征,能在一定程度上反映舰船目标的吨位、航速、类型等。研究舰船辐射噪声信号的特征提取和频谱分解方法,对提高舰船目标的识别能力具有重要意义。传统的舰船辐射噪声关联特征提取采用的是基于定量递归分析的关联维特征提取方法,当在关联特征提取中舰船辐射噪声信号出现奇异吸引子特征时,提取的舰船目标特征产生混迭谱,导致频谱畸变,影响目标识别性能。针对这一问题,提出一种基于预畸变趋化关联特征提取的舰船噪声信号混迭谱分解方法,设计舰船辐射噪声产生与信号源系统模型,进行声传感器布置研究,进行特征提取和混迭谱分解算法改进分析。仿真实验得出,采用该方法进行舰船辐射噪声信号的预畸变趋化关联特征提取,能有效展示舰船辐射噪声信号的内部规律特征,提高对舰船辐射噪声信号的特征提取性能和目标识别精度。 相似文献
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随机信号在理论上分为稳态信号和非稳态信号两大类,稳态信号是指统计特性随时间变不变化的随机信号,反之,非稳态信号则是指统计特性随时间变化的随机信号,其包含丰富地待测目标地信息量。如何准确获取舰船非稳态噪声特征至关重要,常规的稳态信号处理方法显然不适用,因此,本文基于短时Fourier变换理论,开展舰船非稳态噪声特征提取方法研究,仿真分析结果表明,该方法可以提取出非稳态噪声特征;通过实船非稳态噪声试验数据分析表明,该方法可以快捷、有效地给出舰船非稳态噪声地特征及发生时间。 相似文献
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通过分析数码相机的成像特点,文章提出了一种基于图像噪声的相机源辨识方法。通过抽取反映传感器噪声的特征,并训练分类器实现相机型号的辨识。实验结果表明所提取的新特征比前面算法所提取的特征能更好的体现同一品牌相机的模式是噪声的特点,因此具有更高的识别率,且鲁棒性更好。 相似文献
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研究文本定位与特征提取问题。针对传统的Canny算子图像检测算法的不足,提出了一种改进的Canny算子图像信息特征提取算法。研究方法是:首先对彩色图像进行高斯金字塔分解,然后用Canny算子检测彩色图像,提取边缘图像,再经过通二值化,去噪方差投影定位文本区域。实验结果表明,本文提出的方法有效、实用。 相似文献
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Lei Cai Jianqing Zhu Huanqiang Zeng Jing Chen Canhui Cai Kai-Kuang Ma 《Journal of The Franklin Institute》2018,355(4):1991-2008
Pedestrian gender recognition is a very challenging problem, since the viewpoint variations, illumination changes, occlusion, and poor quality are usually encountered in the pedestrian images. To address this problem, an effective HOG-assisted deep feature learning (HDFL) method is proposed in this paper. The key novelty lies in the design of HDFL network to effectively explore both deep-learned feature and weighted histogram of oriented gradient (HOG) feature for the pedestrian gender recognition. Specifically, the deep-learned and weighted HOG feature extraction branches are simultaneously performed on the input pedestrian image. A feature fusion process is subsequently conducted to obtain a more robust and discriminative feature, which is then fed to a softmax classifier for pedestrian gender recognition. Extensive experiments on multiple existing pedestrian image datasets have shown that the proposed HDFL method is able to effectively recognize the pedestrian gender, and consistently outperforms the state-of-the-art methods. 相似文献
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为去除网络入侵数据集中的冗余和噪声特征,降低数据处理难度和提高检测性能,提出一种基于特征选择和支持向量机的入侵检测方法。该方法采用提出的特征选择算法选取最优特征组合,并以支持向量机为分类器建立模型,应用于入侵检测系统。仿真结果表明,本文方法不仅可以减少特征维数,降低训练和测试时间,还能提高入侵检测的分类准确率。 相似文献
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在文本自动分类中,目前有词频和文档频率统计这两种概率估算方法,采用的估算方法恰当与否会直接影响特征抽取的质量与分类的准确度。本文采用K最近邻算法实现中文文本分类器,在中文平衡与非平衡两种训练语料下进行了训练与分类实验,实验数据表明使用非平衡语料语料时,可以采用基于词频的概率估算方法,使用平衡语料语料时,采用基于文档频率的概率估算方法,能够有效地提取高质量的文本特征,从而提高分类的准确度。 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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本文针对现有的生产线上产品质量检验对机器视觉识别技术的需要,为了能够从传送带上采集的图像中提取几何特征。笔者以传送带上葡萄等级检测项目为例,首先用轮廓波变换对含噪声的采集图像消噪,然后再进行图像边缘检测,边缘检测的效果直接影响了是否能从采集的葡萄个体图像中提取出几何特征参数。实验结果表明此方法能够在同色重叠物体图像中获得较准确完整的边缘检测效果,从而使几何特征提取成为可能。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(2):102840
Scene segmentation is a very challenging task where convolutional neural networks are used in this field and have achieved very good results. Current scene segmentation methods often ignore the internal consistency of the target object, and lack to make full use of global and local context information which leads to the situation of object misclassification. In addition, most of the previous work focused on the segmentation of the main part of the object, however, there are few researches on the quality of the object edge segmentation. In this article, based on the use of flow information to maintain body consistency, the context feature extraction module is designed to fully consider the global and local body context information of the target object, refining the rough feature map in the intermediate stage. So, the misclassification of the target object is reduced. Besides, in the proposed edge attention module, the low-level feature map guided by the global feature and the edge feature map with semantic information obtained by intermediate process are connected to obtain more accurate edge detail information. Finally, the segmentation quality that contains the body part of the noise and the edge details can be improved. This paper not only conducts experiments on the classic FCN, PSPNet, and DeepLabv3+ several mainstream network architectures, but also on the real-time SFNet network structure proposed last year, and the value of mIoU in object and boundary is improved to verify the effectiveness of the method proposed in this paper. Moreover, in order to prove the robustness of the experiment, we conduct experiments on three complex scene segmentation data sets of Cityscapes, CamVid, and KiTTi, and obtained mIoU values of 80.52% on the Cityscapes validation data set, and 71.4%, 56.53% on the Camvid and KITTI test data set, which shows better results when compared with most of the state-of-the-art methods. 相似文献