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一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法
被引量：
2
1
作者
陆婷婷
张尧
+2 位作者
阎岩
杨利民
杨卫东
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期939-952,共14页
基于陨石坑的视觉导航技术成为一种新颖的高精度空间探测自主导航方式,如何从导航图像中精确地提取陨石坑区域是实现基于陨石坑视觉导航的首要条件。针对这一问题,根据陨石坑导航图像特点,提出了一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测...
基于陨石坑的视觉导航技术成为一种新颖的高精度空间探测自主导航方式,如何从导航图像中精确地提取陨石坑区域是实现基于陨石坑视觉导航的首要条件。针对这一问题,根据陨石坑导航图像特点,提出了一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法。首先,基于最大稳定极值区域检测算法提取陨石坑候选区域;其次,利用卷积神经网络(CNN)自动学习提取候选区域的特征;最后,通过支持向量机(SVM)实现候选区域的精确分类,得到真实的陨石坑区域。大量的仿真实验表明:与传统的基于人工特征的陨石坑区域检测算法相比,提出的基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法具有更高的检测精度和更好的鲁棒性,在通用火星表面陨石坑数据集上,所提算法的F1度量指标较于传统算法高出8%,可以广泛地应用于基于陨石坑的视觉导航算法中的陨石坑区域提取,为基于陨石坑视觉导航算法提供精确的导航路标输入。
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关键词
陨石坑区域
目标检测
自动特征学习
深度
学习
人工智能
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职称材料
基于卷积神经网络的虹膜活体检测算法研究
被引量：
9
2
作者
李志明
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期239-243,248,共6页
针对虹膜活体检测中的特征提取问题,提出一种基于深度卷积神经网络的虹膜活体检测算法。通过归一化、分块归一化和直接切取方式对虹膜图像进行预处理,利用卷积神经网络提取经预处理的虹膜图像特征,使用训练分类器对真伪虹膜进行分类。...
针对虹膜活体检测中的特征提取问题,提出一种基于深度卷积神经网络的虹膜活体检测算法。通过归一化、分块归一化和直接切取方式对虹膜图像进行预处理,利用卷积神经网络提取经预处理的虹膜图像特征,使用训练分类器对真伪虹膜进行分类。实验结果表明,该算法能自动学习虹膜图像的隐藏特征,使真实虹膜和伪造虹膜的特征更具区分性,并且在ND-Contact和CASIA-Iris-Fake数据库中获得96.72%以上的检测正确率。
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关键词
生物
特征
识别
虹膜识别
虹膜活体检测
卷积神经网络
自动特征学习
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职称材料
题名
一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法
被引量：
2
1
作者
陆婷婷
张尧
阎岩
杨利民
杨卫东
机构
中国运载火箭技术研究院研究发展部
河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期939-952,共14页
文摘
基于陨石坑的视觉导航技术成为一种新颖的高精度空间探测自主导航方式,如何从导航图像中精确地提取陨石坑区域是实现基于陨石坑视觉导航的首要条件。针对这一问题,根据陨石坑导航图像特点,提出了一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法。首先,基于最大稳定极值区域检测算法提取陨石坑候选区域;其次,利用卷积神经网络(CNN)自动学习提取候选区域的特征;最后,通过支持向量机(SVM)实现候选区域的精确分类,得到真实的陨石坑区域。大量的仿真实验表明:与传统的基于人工特征的陨石坑区域检测算法相比,提出的基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法具有更高的检测精度和更好的鲁棒性,在通用火星表面陨石坑数据集上,所提算法的F1度量指标较于传统算法高出8%,可以广泛地应用于基于陨石坑的视觉导航算法中的陨石坑区域提取,为基于陨石坑视觉导航算法提供精确的导航路标输入。
关键词
陨石坑区域
目标检测
自动特征学习
深度
学习
人工智能
Keywords
crater region
object detection
automatic feature learning
deep learning
artificial intelligence
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
V476.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的虹膜活体检测算法研究
被引量：
9
2
作者
李志明
机构
河西学院信息技术中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期239-243,248,共6页
基金
河西学院青年教师科研基金资助项目(QN2014-25)
文摘
针对虹膜活体检测中的特征提取问题,提出一种基于深度卷积神经网络的虹膜活体检测算法。通过归一化、分块归一化和直接切取方式对虹膜图像进行预处理,利用卷积神经网络提取经预处理的虹膜图像特征,使用训练分类器对真伪虹膜进行分类。实验结果表明,该算法能自动学习虹膜图像的隐藏特征,使真实虹膜和伪造虹膜的特征更具区分性,并且在ND-Contact和CASIA-Iris-Fake数据库中获得96.72%以上的检测正确率。
关键词
生物
特征
识别
虹膜识别
虹膜活体检测
卷积神经网络
自动特征学习
Keywords
biometric feature recognition
iris recognition
iris liveness detection
Convolutional Neural Network（CNN）
automatic feature learning
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法
陆婷婷
张尧
阎岩
杨利民
杨卫东
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络的虹膜活体检测算法研究
李志明
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016
9
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职称材料
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