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利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法 被引量:3
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作者 胡秀华 王长元 +1 位作者 肖锋 王亚文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1150-1156,共7页
为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先,引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化,同时利用正则化最小二乘与矩阵分解思想实现闭式求解;然后,采... 为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先,引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化,同时利用正则化最小二乘与矩阵分解思想实现闭式求解;然后,采用互补特征用于目标表观描述,并利用尺度因子池处理目标尺度变化情况;最后,借助目标运动连续性进行目标受遮挡影响情况的判定,设计相应的模型更新策略。实验结果表明,在多种典型测试场景中所提算法的准确率较传统算法提高了17.63%,成功率提高了24.93%,可以取得较为鲁棒的跟踪效果。 展开更多
关键词 目标跟踪 相关滤波 空间结构信息 模型优化 更新策略
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利用空间结构信息的三维点云模型分类 被引量:6
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作者 张溯 杨军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第4期779-784,共6页
现有的三维点云模型分类方法未考虑模型本身的空间结构信息,忽略了模型上点与点之间的相互关系.为此,提出一种能够提取模型空间结构信息的转换网络,实现三维点云模型的分类.首先对三维模型采样分组,得到其球形邻域,计算每个邻域内点的... 现有的三维点云模型分类方法未考虑模型本身的空间结构信息,忽略了模型上点与点之间的相互关系.为此,提出一种能够提取模型空间结构信息的转换网络,实现三维点云模型的分类.首先对三维模型采样分组,得到其球形邻域,计算每个邻域内点的浅层特征,同时使用转换网络将邻域的空间结构信息转换为特征权重,并通过特征映射将特征权重和浅层特征输出为具有该邻域空间结构信息的高维特征.然后聚合各个邻域的高维特征得到模型的全局特征,并通过多个尺度逐层迭代输出分类结果.实验结果表明,在ModelNet40上的分类准确率达到92.8%,高于目前的主流算法. 展开更多
关键词 三维模型分类 点云模型 深度学习 空间结构信息
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利用卫星图像结构信息提高城市地物模式识别精度的研究 被引量:5
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作者 丁建丽 塔西甫拉提.特依拜 刘传胜 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2001年第1期15-32,共18页
针对城市地物分布特征及其光谱特点 ,对卫星遥感数据的空间结构信息应用于城市分类进行了研究。分类结果与传统的统计模式识别方法 (Bayes法 )相比较简洁、快速 ,精度提高近 2个百分点。
关键词 最优模糊聚类 地物模式识别 城市 卫星遥感数据 空间结构信息
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线性判别分析中两种空间信息嵌入方法之比较 被引量:2
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作者 牛璐璐 陈松灿 俞璐 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第2期49-54,共6页
由"没有免费午餐定理(NFL)"可知:只有充分利用了与问题相关的先验知识的学习器才会拥有好的学习性能,而常用的线性判别分析(LDA)在为图像提取判别特征时对图像向量化的处理导致了空间结构的破坏,以致结构信息未被利用,从而限... 由"没有免费午餐定理(NFL)"可知:只有充分利用了与问题相关的先验知识的学习器才会拥有好的学习性能,而常用的线性判别分析(LDA)在为图像提取判别特征时对图像向量化的处理导致了空间结构的破坏,以致结构信息未被利用,从而限制了学习性能的进一步提升。空间平滑的LDA(SLDA)通过对LDA目标的空间正则化弥补了此不足,同时图像欧氏距离(IMED)则通过空间平滑欧氏距离实现对空间结构的利用,而后将其用于LDA(IMEDA)。对这两种LDA间的内在联系进行了尝试探究:理论上证明了对于中心化样本,SLDA是IMEDA的特例;分析了算法的时间和空间复杂度;经验上通过Yale、AR和FERET人脸集比较了SLDA和IMEDA的识别性能和运行时间,同时分析了参数对模型性能的影响。 展开更多
关键词 线性判别分析 降维 空间结构信息 空间平滑
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数据约简化的高光谱影像端元提取 被引量:4
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作者 徐君 宋凯 +2 位作者 李波 蔡体健 王彩玲 《红外技术》 CSCD 北大核心 2016年第6期481-485,共5页
提出一种利用图像的空间结构信息在特征空间中设计大小适宜的超球,将单形体的顶点分隔在超球外部,剔除超球内部的数据,只保留超球外部的少量数据参与端元提取算法。经过分析,该方法可以大大减少端元提取算法的运算量。通过实验对比,用... 提出一种利用图像的空间结构信息在特征空间中设计大小适宜的超球,将单形体的顶点分隔在超球外部,剔除超球内部的数据,只保留超球外部的少量数据参与端元提取算法。经过分析,该方法可以大大减少端元提取算法的运算量。通过实验对比,用相关端元提取算法对简化后的数据进行端元提取的结果精度很高,与简化前数据的端元提取结果吻合。 展开更多
关键词 高光谱遥感 端元提取 空间结构信息 超球 混合像元分解
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基于张量分解的电阻抗三维成像方法 被引量:1
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作者 李秀艳 尉蕾 +3 位作者 王琦 段晓杰 马会梅 陆纪璇 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期73-80,共8页
针对现有的三维电阻抗成像只是对图像横截面的单独重建,然后罗列为三维进行显示,没有考虑到不同图层间的关联性,致使图像信息利用不充分的问题,提出一种基于张量分解的电阻抗三维成像方法。该方法将实验中测得的数据建立张量模型,使用... 针对现有的三维电阻抗成像只是对图像横截面的单独重建,然后罗列为三维进行显示,没有考虑到不同图层间的关联性,致使图像信息利用不充分的问题,提出一种基于张量分解的电阻抗三维成像方法。该方法将实验中测得的数据建立张量模型,使用张量分解可以对胸腔进行直接三维重建,能够充分利用图层间的关联性;并将该方法与总变差正则化(Total Variation,TV)成像算法、Tikhonov正则化重建算法进行实验对比。实验结果表明:基于张量分解的电阻抗三维成像方法,可以充分利用图像的空间结构信息,考虑图像层与层之间的关联特性,能够更加接近肺部的真实情况,准确地反映肺的状态,进而提高图像重建质量;基于张量分解的电阻抗三维成像方法相比于二维张量重建方法,将图像的峰值信噪比(PSNR)提高了13.8%。由此可得,与Tikhonov正则化以及TV成像算法相比,基于张量分解的电阻抗三维成像方法更适合电阻抗的图像重建工作。 展开更多
关键词 电阻抗三维成像 张量分解 空间结构信息 图像质量 图像重建
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一种集成深度学习模型的旅游问句文本分类算法 被引量:4
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作者 马喆康 迪力亚尔·帕尔哈提 +3 位作者 早克热·卡德尔 吐尔根·依布拉音 西尔艾力·色提 艾山·吾买尔 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期70-76,共7页
为提高旅游问句文本中关键特征的利用率,提出一种集成词级卷积神经网络(WL-CNN)与句级双向长短期记忆(SL-Bi-LSTM)网络的旅游问句文本分类算法。利用WL-CNN和SL-Bi-LSTM分别学习词序列子空间向量和句序列深层语义信息,通过多头注意力机... 为提高旅游问句文本中关键特征的利用率,提出一种集成词级卷积神经网络(WL-CNN)与句级双向长短期记忆(SL-Bi-LSTM)网络的旅游问句文本分类算法。利用WL-CNN和SL-Bi-LSTM分别学习词序列子空间向量和句序列深层语义信息,通过多头注意力机制将两种深度学习模型进行集成以实现旅游问句文本的语法和语义信息互补,并通过SoftMax分类器得到最终的旅游问句文本分类结果。实验结果表明,与基于传统深度学习模型的旅游问句文本分类算法相比,该算法在准确率和损失率上分别取得了0.9866和0.1277的最优结果,具有更好的分类效果。 展开更多
关键词 空间结构信息 深层语义信息 多头注意力机制 卷积神经网络 双向长短期记忆网络
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半方差函数模型在滑坡、泥石流沟分布识别中的应用——以四川洪溪河流域为例 被引量:5
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作者 李从容 汪明 刘凯 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期47-52,共6页
快速、精确地识别地震后滑坡、泥石流沟的空间分布与覆盖范围,对于认识滑坡、泥石流灾害机理和震后灾区治理至关重要。目前提取滑坡、泥石流沟分布的方法主要是基于光谱信息与纹理信息,人为因素影响大,训练过程繁琐。该文提出一种基于... 快速、精确地识别地震后滑坡、泥石流沟的空间分布与覆盖范围,对于认识滑坡、泥石流灾害机理和震后灾区治理至关重要。目前提取滑坡、泥石流沟分布的方法主要是基于光谱信息与纹理信息,人为因素影响大,训练过程繁琐。该文提出一种基于半方差函数(semi-variance)模型与高空间分辨率影像实现少光谱信息、无训练样本条件下自动提取滑坡、泥石流沟的方法。以汶川重灾区四川省平武县洪溪河流域为例进行实验研究,结果表明:在滑坡以裸土、岩石出露为主,且具有数字高程模型(DEM)地形信息的情况下,该方法可以很好地识别典型滑坡与泥石流沟,并能勾画其边界范围;研究区内48.21%的滑坡与泥石流沟覆盖面积得以正确识别,特大型滑坡与大型滑坡识别数量比例分别为100%与80%,泥石流沟识别数量比例为70%。 展开更多
关键词 滑坡 泥石流沟 半方差函数(semi-variance)模型 空间结构信息 灾害识别
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一种基于高阶特征表示的图像分类方法
9
作者 周毅书 梁鹏 +2 位作者 张海涛 周建雄 刘琦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期318-321,共4页
传统高阶特征构建方法需对局部特征进行两两匹配,随着阶数的增加,从而导致组合爆炸问题。为此,提出一种高阶特征组合表示方法。将图像划分为多个网格,每个网格内的尺度不变特征转换组合成高阶特征组合。同一个网格内tf-idf值最大的特征... 传统高阶特征构建方法需对局部特征进行两两匹配,随着阶数的增加,从而导致组合爆炸问题。为此,提出一种高阶特征组合表示方法。将图像划分为多个网格,每个网格内的尺度不变特征转换组合成高阶特征组合。同一个网格内tf-idf值最大的特征作为主特征,其余特征作为子特征,将主特征与子特征之间的夹角作为特征空间信息。通过高阶特征组合的视觉距离和几何距离匹配高阶特征,并结合支持向量机进行图像分类实验,结果表明,该方法分类准确率提高了约4%,可有效避免组合爆炸问题。 展开更多
关键词 高阶特征组合 图像分类 特征匹配 支持向量机 空间结构信息
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Full feature data model for spatial information network integration
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作者 邓吉秋 鲍光淑 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2006年第5期584-589,共6页
In allusion to the difficulty of integrating data with different models in integrating spatial information, the characteristics of raster structure, vector structure and mixed model were analyzed, and a hierarchical v... In allusion to the difficulty of integrating data with different models in integrating spatial information, the characteristics of raster structure, vector structure and mixed model were analyzed, and a hierarchical vector-raster integrative full feature model was put forward by integrating the advantage of vector and raster model and using the object-oriented method. The data structures of the four basic features, i.e. point, line, surface and solid, were described. An application was analyzed and described, and the characteristics of this model were described. In this model, all objects in the real world are divided into and described as features with hierarchy, and all the data are organized in vector. This model can describe data based on feature, field, network and other models, and avoid the disadvantage of inability to integrate data based on different models and perform spatial analysis on them in spatial information integration. 展开更多
关键词 full feature model spatial information integration data structure
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Spectrum spatial structure characteristic analysis of remote sensing alteration information and interference factors 被引量:1
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作者 杨自安 彭省临 +3 位作者 朱谷昌 石菲菲 邹林 张远飞 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2009年第4期647-652,共6页
Based on the statistical characteristics of remote sensing data, the spatial geometric structure characteristics of spectral data and distribution of background, interference and alteration information in characterist... Based on the statistical characteristics of remote sensing data, the spatial geometric structure characteristics of spectral data and distribution of background, interference and alteration information in characteristic space were researched through the analysis of two-dimensional and three-dimensional scatter diagrams. The results indicate that the hyper-space of remote sensing multi-data aggregation belongs to low-dimensional geometric structure, i.e. hyperplane form, and anomalous point groups including alteration information usually dissociate out of hyperplane. Scatter diagrams of remote sensing data band are mainly presented as two distribution forms of single-ellipse and dual-ellipse. Clarifying the relations of three objects of background, disturbance and alteration information in remote sensing images provides an important technical thought and guidance for accurately detecting and extracting remote sensing alteration information. 展开更多
关键词 remote sensing data alteration information BACKGROUND interference factor spectrum spatial structure scatter diagram
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