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基于Snake与注意力机制的船舶实例分割方法
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作者 陈晨 胡松涛 +3 位作者 马枫 赵新征 魏月楠 舒忠诚 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第5期307-320,共14页
[目的]船舶的实例分割可服务于船舶监测、识别和跟踪等任务,支撑船舶智能航行。然而,受船舶形状尺度多变及环境因素的干扰,已有实例分割方法在船舶轮廓提取上表现不佳。为解决此问题,提出基于曲线递归的Ship Contour方法。[方法]通过改... [目的]船舶的实例分割可服务于船舶监测、识别和跟踪等任务,支撑船舶智能航行。然而,受船舶形状尺度多变及环境因素的干扰,已有实例分割方法在船舶轮廓提取上表现不佳。为解决此问题,提出基于曲线递归的Ship Contour方法。[方法]通过改进CenterNet方法提取分层特征,融合Deep Layer Aggregation-60骨干网络,兼顾精度和速度;优化Block结构、引入ECA通道注意力机制增强特征提取的能力,使用Mish激活函数代替ReLU适应深层学习;引入平移不变的轮廓变形方法、Dynamic Matching Loss损失函数加快最终轮廓的提取。[结果]在2300张样本的2023Ship-seg专用数据集上,所提出方法的准确率AP0.5:0.95达到64.0%,召回率AR0.5:0.95达到67.9%,优于主流实例分割算法。[结论]所提方法能有效提升监控与智能航行场景下的视觉处理效果。 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 船舶实例分割 注意力机制 SNAKE模型 目标识别 特征提取
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基于深度学习的玉米粒识别系统的设计与实现
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作者 丁电宽 李健 +1 位作者 李立新 邵军波 《现代农业科技》 2025年第14期150-154,165,共6页
玉米作为全球重要的粮食作物之一,其品质检测对保障粮食安全具有重要意义。通过基于深度学习的两阶段目标检测算法对完整饱满、完整偏小和霉变或破损的玉米粒进行检测和识别,以AI EdgeBoard计算卡(FZ3B)为主控芯片,设计了一套玉米粒识... 玉米作为全球重要的粮食作物之一,其品质检测对保障粮食安全具有重要意义。通过基于深度学习的两阶段目标检测算法对完整饱满、完整偏小和霉变或破损的玉米粒进行检测和识别,以AI EdgeBoard计算卡(FZ3B)为主控芯片,设计了一套玉米粒识别系统,利用百度飞桨的EasyData智能数据服务平台对数据集进行标注和预处理,搭建了玉米粒识别模型并进行训练和测试。该系统实现了高效率和高精度的玉米粒识别,可以广泛应用于玉米品质检测等领域。经测试,模型部署到硬件之后,该系统在玉米粒识别任务上的准确率达到了95%以上。 展开更多
关键词 深度学习 玉米粒识别 两阶段目标检测 图像处理 特征点提取
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云计算下大规模激光图像快速分类和识别方法 被引量:1
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作者 朱阳燕 梅香香 《激光杂志》 北大核心 2025年第3期113-119,共7页
大规模激光图像识别方法受到计算能力和数据处理速度的限制,难以满足快速分类和识别需求。云计算的出现,给解决该问题提供了思路。设计一种云计算下大规模激光图像快速分类和识别方法。利用云计算平台对激光图像进行数学形态分析和预处... 大规模激光图像识别方法受到计算能力和数据处理速度的限制,难以满足快速分类和识别需求。云计算的出现,给解决该问题提供了思路。设计一种云计算下大规模激光图像快速分类和识别方法。利用云计算平台对激光图像进行数学形态分析和预处理,确保图像在后续处理中能够保持一致的形态和特征。借助平台上的小波分析技术,对预处理后的激光图像实施降噪处理,有效去除图像中的噪声干扰,提升图像质量。在得到无噪声图像后,进一步利用云计算平台的分布式资源,高效提取图像特征,获取精确描述图像纹理属性的特征参量。将这些特征参量与其他特征相结合,共同构建出完整的图像特征向量。通过比较不同图像的特征向量,准确判断它们之间的相似性和差异性,实现激光图像的精确分类和识别。实验数据对比分析表明,相较于传统方法,该方法在处理速度和识别精度上均有显著的提升,不仅能够有效地处理大规模激光图像数据,还能显著提高图像识别的准确性和效率,为激光图像识别技术的发展提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 云计算 大规模激光图像 降噪处理 特征提取 快速识别
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同步码字优化降噪的声纳图像多目标检测方法
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作者 魏光春 邢传玺 +1 位作者 崔晶 董赛蒙 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第3期42-46,共5页
针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉... 针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉与检测效果,同时对声纳图像进行相应的数据集扩充。最后利用适合本文方法的YOLO系列中的YOLOv7对降噪后声纳图像中的目标物体进行检测,并在其特征网络中加入了卷积块注意模块,从而加强对目标的特征提取。仿真结果分析得出,同步码字优化降噪与YOLOv7相结合的目标检测方法,可使目标置信度达到79%,相较于降噪前的目标检测置信度提高16%,对于目标较小的物体,能更好地改善漏检与误检情况。 展开更多
关键词 侧扫声纳图像处理 水下目标特征提取 多目标检测 同步码字优化降噪 YOLOv7目标识别
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脱机手写体汉字识别综述 被引量:42
5
作者 赵继印 郑蕊蕊 +1 位作者 吴宝春 李敏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期405-415,共11页
脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一.本文分析了近年来脱机手写体汉字识别的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写... 脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一.本文分析了近年来脱机手写体汉字识别的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写体汉字识别的难点问题和今后发展的趋势,为该领域的研究者指明研究方向,共同促进脱机手写体汉字识别技术的发展. 展开更多
关键词 脱机手写体汉字识别 字符分割 特征提取 分类器设计 汉字识别数据库
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基于卷积神经网络结合图像处理技术的荞麦病害识别 被引量:26
6
作者 陈善雄 伍胜 +2 位作者 于显平 易泽林 雷兴华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期155-163,共9页
荞麦病害的发生极大地影响了荞麦的品质和产量,对病害的监测是确保荞麦产业健康发展的重要措施。该研究利用深度学习中卷积神经网络的多层特征提取方式,对荞麦病害的特征进行抽取,然后根据特征进行分类,最终实现对荞麦病害的判别。首先... 荞麦病害的发生极大地影响了荞麦的品质和产量,对病害的监测是确保荞麦产业健康发展的重要措施。该研究利用深度学习中卷积神经网络的多层特征提取方式,对荞麦病害的特征进行抽取,然后根据特征进行分类,最终实现对荞麦病害的判别。首先采用一种最大稳定极值区域(MSER,Maximally Stable Extremal Regions)和卷积神经网络(CNN,ConvolutionalNeuralNetwork)结合的方法对荞麦发病区域进行检测,实现了病害区域与非病害区域的分离,准确定位病灶位置;然后在传统卷积神经网络框架上,通过提升网络宽度,约束参数量,加入了两级inception结构,对成像环境复杂,低质量荞麦图像准确地进行特征抽取。同时,为了降低采样过程中光照的影响,采用基于余弦相似度的卷积代替传统的卷积运算,对于光照不均的荞麦叶片也能够进行较好的病害识别。最后,为了验证该研究所提方法的有效性,建立一个包含8种荞麦病害图像的数据集,结果表明采用MSER和CNN结合的区域检测与两级inception识别框架的方法,对于荞麦是否发病判别的精确率、召回率、以及精确率和召回率加权调和平均值分别达到了97.54%,96.38%,97.82%;对于具体病害的识别其均值为84.86%,85.78%,85.40%。该方法在识别精度和速度方面具有良好的性能,为实现荞麦病害的自动识别提供了重要的技术支持。 展开更多
关键词 图像处理 病害 图像识别 特征提取 荞麦 卷积神经网络 深度学习
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汉字数学表达式的自动生成 被引量:16
7
作者 张问银 孙星明 +1 位作者 曾振柄 吴尽昭 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期848-852,共5页
汉字的数学表达式是一种全新的汉字表示方法 通过对汉字部件特征的深入分析 ,利用图像处理技术对汉字数学表达式的自动生成做了探讨 选取了大约 5 0 0个基本汉字部件 ,提取了各部件的连通数、亏格数、端点数、折点数、连接点数、交叉点... 汉字的数学表达式是一种全新的汉字表示方法 通过对汉字部件特征的深入分析 ,利用图像处理技术对汉字数学表达式的自动生成做了探讨 选取了大约 5 0 0个基本汉字部件 ,提取了各部件的连通数、亏格数、端点数、折点数、连接点数、交叉点数以及NMI,HNMI ,VNMI值作为汉字部件的基本特征 ;并通过汉字连通区域的分割与合并进行汉字部件的划分和识别 ;最后 ,通过汉字结构的识别得到了汉字的数学表达式 实验中 ,汉字表达式自动生成的正确率为 92 % 这将在排版印刷、广告及包装设计。 展开更多
关键词 汉字 数学表达式 特征提取 部件识别
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一种基于支持向量机的手写汉字识别方法 被引量:42
8
作者 高学 金连文 +1 位作者 尹俊勋 黄建成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期651-654,共4页
本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法 .支持向量机作为一种新的机器学习方法 ,由于其建立在结构风险最小化准则之上 ,而不是仅仅使经验风险达到最小 ,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力 .本文首先讨论了支持向量... 本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法 .支持向量机作为一种新的机器学习方法 ,由于其建立在结构风险最小化准则之上 ,而不是仅仅使经验风险达到最小 ,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力 .本文首先讨论了支持向量机的基本原理 ,然后 ,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题 ,文章进行了分析和阐述 ,并在此基础上 ,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略 .最后 ,针对GB2 312 80的 10 34个汉字类别的 12 0套手写样本 ,进行了实验仿真 .实验结果表明 ,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高 ,其中多项式核函数的支持向量分类器 ,识别率平均提高 3 38% 。 展开更多
关键词 支持向量机 手写汉字识别 特征提取
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图像和视频分析在电力设备监控系统中的应用 被引量:26
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作者 杨永辉 刘昌平 黄磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A01期281-284,301,共5页
介绍了一种基于图像和视频分析的电力设备智能监控系统。把CCD摄像机拍摄的图像和视频通过网络传输到后端服务器,利用边缘检测、特征提取、目标跟踪和SVM分类器等图像处理和模式识别的方法,自动识别出输电线路的多种安全隐患,如大型机... 介绍了一种基于图像和视频分析的电力设备智能监控系统。把CCD摄像机拍摄的图像和视频通过网络传输到后端服务器,利用边缘检测、特征提取、目标跟踪和SVM分类器等图像处理和模式识别的方法,自动识别出输电线路的多种安全隐患,如大型机械靠近作业、飘挂物、导线覆冰、大风天气产生的导线舞动以及在高负荷状态时出现的弧垂等,并产生预警信号。实验结果表明算法可以在多种室外环境下工作,满足实时高效的要求,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 视频监控 图像处理 模式识别 特征提取SVM分类器
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应用弧长提取轮廓特征点的方法 被引量:10
10
作者 贺双喜 张少军 +1 位作者 夏经亮 杨春彦 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期59-62,共4页
针对组合形状零件几何尺寸测量中的关键问题—轮廓识别,提出了一种基于弧长的轮廓特征点提取的方法。该方法先计算以轮廓点为中心的圆饼上背景与目标所占的弧长,采用模板匹配技术提取出候选轮廓特征点,再对候选轮廓特征点附加抑制条件... 针对组合形状零件几何尺寸测量中的关键问题—轮廓识别,提出了一种基于弧长的轮廓特征点提取的方法。该方法先计算以轮廓点为中心的圆饼上背景与目标所占的弧长,采用模板匹配技术提取出候选轮廓特征点,再对候选轮廓特征点附加抑制条件即可得到真正的轮廓特征点,从而对轮廓进行了分段识别。实验结果表明,当圆饼半径在6~10取值,阈值T1取值小于等于0.45,T2取0.1,T3在0~1取值时,能够准确提取出轮廓特征点。此方法计算简单,抗干扰性好,定位精度高,适于实时检测。 展开更多
关键词 数字图像处理 特征提取 尺寸测量 图像识别
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路况视频能见度检测算法 被引量:17
11
作者 李佳 葛嘉琦 陈启美 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期175-177,共3页
针对现有气象能见度仪价格昂贵且无法全程分析的不足,提出一种利用路况视频图像的能见度检测算法,通过目标物预置获得距离信息,通过图像预处理得到含有目标物的去噪图像。利用目标物的相互关系和SAD图像匹配算法从图像上分割出目标物,利... 针对现有气象能见度仪价格昂贵且无法全程分析的不足,提出一种利用路况视频图像的能见度检测算法,通过目标物预置获得距离信息,通过图像预处理得到含有目标物的去噪图像。利用目标物的相互关系和SAD图像匹配算法从图像上分割出目标物,利用Kohler的一致对比度法实现目标物图像的人眼模拟,进而对其特征进行拟合,得出能见度值,实现基于路况视频的能见度检测。实验结果表明,该算法与人眼观察一致,对噪声有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 能见度检测 图像处理 模式识别 特征提取
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一种基于特征提取的手写字符识别技术 被引量:8
12
作者 黄瀚敏 汪先矩 +1 位作者 易正俊 马笑潇 《重庆大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2000年第1期66-69,共4页
在分析图象处理及其特征提取理论的基础上,研究了字符的笔划特点, 探讨了手写字符的宽度、交叉点、链码等特征,用提取字符结构特征的方法,设计并实现了一种手写字符识别系统。实践证明了这些特征简单明确。
关键词 图象处理 字符结构 手写字符识别 特征提取
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基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法及应用 被引量:34
13
作者 赵志衡 宋欢 +2 位作者 朱江波 卢雷 孙磊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第21期195-201,共7页
针对现有色选设备在花生颗粒筛选过程中处理速度慢、准确率低的缺点,提出基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法。以完好花生、表皮破损花生和果仁破损花生的分类为例,构建花生图像库;搭造卷积神经网络,提取花生图像特征;为提高分... 针对现有色选设备在花生颗粒筛选过程中处理速度慢、准确率低的缺点,提出基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法。以完好花生、表皮破损花生和果仁破损花生的分类为例,构建花生图像库;搭造卷积神经网络,提取花生图像特征;为提高分类准确率和实时性,从训练集构成、减小过拟合、加快训练收敛速度、简化网络结构等几方面对卷积神经网络进行优化;最终利用含2个卷积层、2个池化层、2个全连接层的3层神经网络实现了上述3类花生的分类。试验结果表明:该方法对花生分类的准确率达到98.18%,平均检测一幅单粒花生图像的时间为18ms,与现有色选设备相比有效提高了色选设备筛选的准确率和实时性。 展开更多
关键词 农产品 图像处理 识别 卷积神经网络 特征提取 色选系统 花生颗粒筛选
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图像自动识别技术在海洋浮游生物分析中的应用 被引量:9
14
作者 王铌 于新生 +1 位作者 唐颖 刘西锋 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期61-66,共6页
介绍了一种利用数学形态学特征和Gabor纹理特征,结合主成分分析与支持向量机对胶州湾沿岸7种浮游生物的活体图像进行自动识别的方法。实验结果表明,基于主成分分析的降维识别模式可以提高系统识别性能,其平均识别正确率达78.5%,通过对... 介绍了一种利用数学形态学特征和Gabor纹理特征,结合主成分分析与支持向量机对胶州湾沿岸7种浮游生物的活体图像进行自动识别的方法。实验结果表明,基于主成分分析的降维识别模式可以提高系统识别性能,其平均识别正确率达78.5%,通过对图像采集、图像处理、特征的选取等方面做进一步的改进和提高,基于计算机数字图像的海洋浮游生物自动识别方法将为海洋生态环境监测提供新的实时、快速、高效检测平台。 展开更多
关键词 海洋浮游生物 特征提取 图像处理 模式识别
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基于反相灰度图二值化修正的铁谱图像磨粒特征提取 被引量:11
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作者 樊红卫 丁骁 +4 位作者 高烁琪 邵偲洁 杨一晴 马宏伟 张旭辉 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期66-71,共6页
为准确获取铁谱图像中磨粒几何形状和特征参数,提出一种图像处理算法并对其进行验证。针对铁谱图像底色特征及磨粒特征提取精度要求,提出基于反相操作的铁谱图像灰度图转化方案,得到边缘清晰的铁谱灰度图;提出一种三段式阈值分割方案,... 为准确获取铁谱图像中磨粒几何形状和特征参数,提出一种图像处理算法并对其进行验证。针对铁谱图像底色特征及磨粒特征提取精度要求,提出基于反相操作的铁谱图像灰度图转化方案,得到边缘清晰的铁谱灰度图;提出一种三段式阈值分割方案,利用腐蚀和膨胀操作解决二值化对铁谱图像有效磨粒区域的影响,讨论油污等干扰因素的消除策略;确定磨粒特征参数及磨粒识别方案,完成标准的正常滑动磨损图像处理和某实际的齿轮箱磨粒铁谱图像处理验证。结果表明:所提出的算法能够准确提取铁谱图像中磨粒所在区域的几何特征,通过磨粒标定计算得到了8个特征参数值,证明齿轮箱正处于滑动磨损状态。 展开更多
关键词 铁谱分析 图像处理 特征提取 磨粒识别
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脱机手写体汉字识别研究综述 被引量:16
16
作者 高彦宇 杨扬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第7期74-77,共4页
脱机手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。该文对目前脱机手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍,阐述了各种方法的优缺点,并提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题... 脱机手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。该文对目前脱机手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍,阐述了各种方法的优缺点,并提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题的策略。最后根据目前的研究状况,指出今后研究中需要注意的问题和研究的发展方向。 展开更多
关键词 汉字识别 预处理 特征提取 分类识别 后处理
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人脸图像有效鉴别特征抽取与识别 被引量:9
17
作者 杨静宇 金忠 郭跃飞 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 2000年第3期193-198,共6页
基于具有统计不相关性的最优鉴别变换 ,分析了小样本识别问题 ,提出了抽取人脸图像有效鉴别特征方法 ,在OlivettiResearchLaboratory (ORL)人脸图像库上得到了平均识别错误率为 2 .75 %的实验结果 ,这是目前在ORL人脸图像数据库上所得... 基于具有统计不相关性的最优鉴别变换 ,分析了小样本识别问题 ,提出了抽取人脸图像有效鉴别特征方法 ,在OlivettiResearchLaboratory (ORL)人脸图像库上得到了平均识别错误率为 2 .75 %的实验结果 ,这是目前在ORL人脸图像数据库上所得到的最好实验结果 ,并在南京理工大学NUST60 3人脸图像库上得到平均识别错误率为 0 .9%的实验结果 ,这些结果表明所提出的人脸图像有效鉴别特征方法是有效的。 展开更多
关键词 模式识别 特征抽取 图像处理 人脸识别
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一种基于神经网络的扇贝图像识别方法 被引量:16
18
作者 杨眉 魏鸿磊 华顺刚 《大连海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期70-74,共5页
为了满足计算机视觉辅助下应用机器人进行扇贝自动分拣的实时性和鲁棒性要求,提出了一种基于神经网络的扇贝识别和分级方法。首先对图像进行灰度化处理,并用canny算子检测目标边界,然后用8-连通邻域追踪算法提取目标边界像素坐标,最后... 为了满足计算机视觉辅助下应用机器人进行扇贝自动分拣的实时性和鲁棒性要求,提出了一种基于神经网络的扇贝识别和分级方法。首先对图像进行灰度化处理,并用canny算子检测目标边界,然后用8-连通邻域追踪算法提取目标边界像素坐标,最后计算目标边界到中心点的平均距离及其绝对平均误差,并作为特征信息训练BP神经网络,实现对扇贝图像识别和分类。实验结果表明,该方法可以快速实现扇贝的自动识别和分级工作。 展开更多
关键词 扇贝识别 图像处理 特征提取 BP神经网络
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基于小规模尾字特征的中文命名实体识别研究 被引量:26
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作者 冯元勇 孙乐 +1 位作者 张大鲲 李文波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1833-1838,共6页
本文针对难度最大的两类命名实体(地名和机构名)在条件随机场框架下首次引入了小规模的常用尾字特征.实验表明,该特征与词类特征具有一定的互补性,联合使用可以以较小的训练代价显著提高专有名词的识别性能,特别是机构名的识别精度.该... 本文针对难度最大的两类命名实体(地名和机构名)在条件随机场框架下首次引入了小规模的常用尾字特征.实验表明,该特征与词类特征具有一定的互补性,联合使用可以以较小的训练代价显著提高专有名词的识别性能,特别是机构名的识别精度.该系统在我国863简体命名实体识别评测语料上专名(人名、地名和机构名)总体F1值达88.76%,超过当年最佳系统8.63个百分点.在SIGHAN 2006命名实体识别语料上的结果也居于前列. 展开更多
关键词 中文命名实体识别 小规模尾字特征 条件随机场 自然语言处理 机器学习
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基于多列深度3D卷积神经网络的手势识别 被引量:22
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作者 易生 梁华刚 茹锋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期243-248,共6页
传统2D卷积神经网络对于视频连续帧图像的特征提取容易丢失目标时间轴上的运动信息,导致识别准确度较低。为此,提出一种基于多列深度3D卷积神经网络(3D CNN)的手势识别方法。采用3D卷积核对连续帧图像进行卷积操作,提取目标的时间和空... 传统2D卷积神经网络对于视频连续帧图像的特征提取容易丢失目标时间轴上的运动信息,导致识别准确度较低。为此,提出一种基于多列深度3D卷积神经网络(3D CNN)的手势识别方法。采用3D卷积核对连续帧图像进行卷积操作,提取目标的时间和空间特征捕捉运动信息。为避免因单组3D CNN特征提取不充分而导致的误分类,训练多组具有较强分类能力的3D CNN结构组成多列深度3D CNN,该结构通过对多组3D CNN的输出结果进行权衡,将权重最大的类别判定为最终的输出结果。实验结果表明,将多列深度3D CNN应用于CHGDs数据集上进行手势识别,识别率达到95.09%,与单组3D CNN及传统2D CNN相比分别提高近7%,20%,对连续图像目标识别具有较好的识别能力。 展开更多
关键词 视频图像序列处理 手势识别 深度学习 特征提取 卷积神经网络 运动目标识别
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