考虑裂纹分形维数的平行黏结模型细观参数标定的神经网络模型

1

作者 龚囱 戚燕顺 +4 位作者 缪浩杰 肖琦 熊良锋 曾鹏 赵奎 《岩土力学》 北大核心 2025年第1期327-336,共10页

针对试错法在平行黏结模型细观参数标定过程中存在繁琐耗时,且无法定量评价数值模拟与室内试验的裂纹匹配程度等局限性,统计并分析了近10年平行黏结模型细观参数取值范围,采用盒计数法获取了数值模拟试验、室内试验所得破坏后岩石表面... 针对试错法在平行黏结模型细观参数标定过程中存在繁琐耗时,且无法定量评价数值模拟与室内试验的裂纹匹配程度等局限性,统计并分析了近10年平行黏结模型细观参数取值范围,采用盒计数法获取了数值模拟试验、室内试验所得破坏后岩石表面裂纹分形维数。在此基础上,建立了以宏观弹性模量、宏观泊松比、峰值强度和裂纹分形维数等4个参数为输入层,黏结弹性模量、黏结法向与切向刚度比、黏结内聚力、黏结内摩擦角、黏结抗拉强度和摩擦系数等6个细观参数为输出层的神经网络模型,对比分析了考虑与不考虑裂纹分形维数时平行黏结模型细观参数标定效果。研究结果表明:(1)所建立的神经网络模型具有较好的收敛速度、预测精度与泛化性能,测试集输出数据与期望值误差约为3.34%。(2)将裂纹分形维数纳入神经网络模型后,数值模拟所得弹性模量、峰值应力与泊松比等宏观参数与室内试验结果的误差小于3.00%,优于不考虑裂纹分形维数标定结果。(3)该方法可定量保障数值模拟所得裂纹不规则性与室内试验结果的一致性,其在一定程度上可视为对现有神经网络模型细观参数标定结果的修正。研究成果可为提高平行黏结模型细观参数标定效果提供新思路。 展开更多

关键词 分形维数 颗粒流 平行黏结模型 参数标定 神经网络

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基于Contourlet变换和PCNN的CT图像椎体解剖轮廓特征提取方法的研究 被引量：3

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作者 李峤 李海云 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期841-845,共5页

提出一种新的基于Contourlet变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像解剖轮廓特征提取算法。首先对原始椎体CT图像进行Contourlet变换,得到能稀疏表示图像边缘以及方向信息的子带和低频子带;然后结合PCNN对低频子带进行边缘轮廓细节提... 提出一种新的基于Contourlet变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像解剖轮廓特征提取算法。首先对原始椎体CT图像进行Contourlet变换,得到能稀疏表示图像边缘以及方向信息的子带和低频子带;然后结合PCNN对低频子带进行边缘轮廓细节提取,最后利用处理后的所有子带系数,通过Contourlet逆变换,提取出图像的边缘轮廓。实验将本算法提取的结果与Canny算子、区域生长法以及结合小波变换和PCNN的算法提取的图像边缘轮廓进行比较,结果表明新算法能够有效的实现医学图像解剖结构轮廓特征的提取。 展开更多

关键词 contourLET变换 脉冲耦合神经网络(PCNN) 轮廓提取 椎体CT

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基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法

3

作者 葛苏敏 林瑞冰 +2 位作者 徐平华 吴思熠 罗芊芊 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期214-220,共7页

为有效扩展曲面枕个体适应性,满足大规模个性化定制需求,提出了基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法。采用MINet显著性目标检测实现人像的自动分割与轮廓提取。在此基础上,对人像中的4个关键参考点、32个特征点进行提取,实现轮廓曲线的... 为有效扩展曲面枕个体适应性,满足大规模个性化定制需求,提出了基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法。采用MINet显著性目标检测实现人像的自动分割与轮廓提取。在此基础上,对人像中的4个关键参考点、32个特征点进行提取,实现轮廓曲线的快速拟合与尺寸测量,以此方式构建头部样本数据集。通过数据聚类,将65个样本划分成12类,使用三维建模软件绘制出适合个体头、颈、肩部尺寸需求,满足仰、侧睡姿需求的曲面枕。实验得到12种曲面枕关键尺寸参数,包括侧卧区域高度、仰卧贴合区域曲线峰值和谷值。该方法进一步扩展了曲面枕形态适应性,为曲面枕定制提供分类方法参考。 展开更多

关键词 机器视觉 曲面枕 个性化定制 神经网络 轮廓提取

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基于图神经网络的代码抄袭检测方法

4

作者 陈昌奉 赵宏州 周恺卿 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期1815-1824,共10页

随着数据开源的不断深化,代码抄袭成本降低,严重影响软件行业的健康发展。因此,针对现有抄袭检测方法无法深度挖掘源代码语义和结构信息导致语义抄袭检测效果不佳的问题,提出一种基于图神经网络的代码抄袭检测方法。该方法利用图神经网... 随着数据开源的不断深化,代码抄袭成本降低,严重影响软件行业的健康发展。因此,针对现有抄袭检测方法无法深度挖掘源代码语义和结构信息导致语义抄袭检测效果不佳的问题,提出一种基于图神经网络的代码抄袭检测方法。该方法利用图神经网络对源代码包括语义和结构信息在内的特征进行有效表征,并利用图注意力网络进行特征强化,进一步利用神经张量网络得到不同源代码之间的相似向量。最后,利用全连接网络计算不同源代码之间的相似度。同时,加入dropout机制平衡神经元权重,优化模型设计,防止过拟合。为了验证所提方法的有效性,在OJ系统数据集上进行实验验证,并将此方法与当前流行的检测方法进行了对比。实验结果表明,所提方法具有更好的检测效果。 展开更多

关键词 代码抄袭检测 深度语义和结构信息提取 图神经网络 图注意力网络 特征强化

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图像压缩中的几种编码方法 被引量：29

5

作者 黄伟 龚沛曾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2003年第8期67-69,72,共4页

首先讨论了几种经典的图像编码算法:行程编码压缩算法、哈夫曼编码压缩算法、LZW压缩算法及离散余弦变换,并给出了各自的压缩原理和特点,然后介绍了几种较新的图像编码方法,这些编码方法分别使用了分形技术、小波技术和人工神经网络技术... 首先讨论了几种经典的图像编码算法:行程编码压缩算法、哈夫曼编码压缩算法、LZW压缩算法及离散余弦变换,并给出了各自的压缩原理和特点,然后介绍了几种较新的图像编码方法,这些编码方法分别使用了分形技术、小波技术和人工神经网络技术,并且简要叙述了这三种技术的原理、算法步骤、优缺点,还对这些技术的发展进行了展望。 展开更多

关键词 图像编码 图像压缩 小波 分形 神经网络

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基于CNN的高速铁路侵限异物特征快速提取算法 被引量：39

6

作者 王洋 余祖俊 +1 位作者 朱力强 郭保青 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1267-1275,共9页

高速铁路异物侵限检测系统用来检测是否有异物侵入高速铁路安全限界。为增加系统的可靠性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的特征快速提取算法。针对特征计算速度缓慢的问题,提出简化的全连接网络结构;针对准确率因简化网络结构而下降... 高速铁路异物侵限检测系统用来检测是否有异物侵入高速铁路安全限界。为增加系统的可靠性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的特征快速提取算法。针对特征计算速度缓慢的问题,提出简化的全连接网络结构;针对准确率因简化网络结构而下降的问题,提出将卷积层的卷积核进行预先训练;最后为防止因全连接而导致的对称性特征提取,提出加入稀疏性参数的快速特征提取算法。改进后的卷积神经网络,在保证准确率的基础上加快了计算速度,同时满足了实时性和高准确率的要求。实验表明处理单幅图像的速度为0.15 s,准确率为99.5%。 展开更多

关键词 异物识别 卷积神经网络 预先训练卷积核 快速特征提取 稀疏编码

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轮廓特征与神经网络相结合的行人检测 被引量：5

7

作者 刘琳 耿俊梅 +2 位作者 顾国华 钱惟贤 徐富元 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期50-56,共7页

传统的基于方向梯度直方图与支持向量机的行人检测方法运算量大,针对这一问题,本文从轮廓特征的角度出发,提出了头肩轮廓特征与神经网络相结合的检测方法。该方法根据人体头肩模型具有相对稳定性,且轮廓特征可以作为人体识别的依据,采... 传统的基于方向梯度直方图与支持向量机的行人检测方法运算量大,针对这一问题,本文从轮廓特征的角度出发,提出了头肩轮廓特征与神经网络相结合的检测方法。该方法根据人体头肩模型具有相对稳定性,且轮廓特征可以作为人体识别的依据,采用边缘检测与均值漂移相结合的方式提取人体轮廓,采用经PCA降维的傅里叶描述子提取轮廓特征,结合神经网络分类器完成初次人体识别。采用RGB头发模型和均值漂移方法,对遮挡情况下被判别为非人体的目标图像做进一步处理,聚类出多个人体头肩模型,重新参与分类。实验结果表明,本方法人体检测的准确率和检测速度与现有的算法相比都有所提高,且克服了遮挡情况下人体头肩模型提取错误的弊端,提高了人体检测的识别率和应用范围。 展开更多

关键词 均值漂移 头肩轮廓提取 PCA傅里叶描述子 神经网络 人体检测

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基于注意力机制和可变形卷积的鸡只图像实例分割提取 被引量：14

8

作者 方鹏 郝宏运 +1 位作者 李腾飞 王红英 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期257-265,共9页

为提高鸡只个体轮廓分割提取的精度和准确度,实现基于机器视觉技术的鸡只行为、健康、福利状态监测等精准畜牧业管理,保证相关监测技术及决策的可靠性,针对叠层笼养环境下肉鸡图像的实例分割和轮廓提取问题,提出一种优化的基于Mask R-CN... 为提高鸡只个体轮廓分割提取的精度和准确度,实现基于机器视觉技术的鸡只行为、健康、福利状态监测等精准畜牧业管理,保证相关监测技术及决策的可靠性,针对叠层笼养环境下肉鸡图像的实例分割和轮廓提取问题,提出一种优化的基于Mask R-CNN框架的实例分割方法,构建了一种鸡只图像分割和轮廓提取网络,对鸡群图像进行分割,从而实现鸡只个体轮廓的提取。该网络以注意力机制、可变形卷积的41层深度残差网络(Res Net)和特征金字塔网络(Feature pyramid networks,FPN)相融合为主干网络,提取图像特征,并经区域生成网络(Region proposal networks,RPN)提取感兴趣区域(ROI),最后通过头部网络完成鸡只目标的分类、分割和边框回归。鸡只图像分割试验表明,与Mask R-CNN网络相比,优化后网络模型精确率和精度均值分别从78.23%、84.48%提高到88.60%、90.37%,模型召回率为77.48%,可以实现鸡只轮廓的像素级分割。本研究可为鸡只福利状态和鸡只健康状况的实时监测提供技术支撑。 展开更多

关键词 肉鸡 实例分割 轮郭提取 可变形卷积神经网络 注意力机制

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基于深度自编码网络的慢速移动目标检测 被引量：6

9

作者 刘凯 林基明 +1 位作者 郑霖 杨超 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期129-134,共6页

强杂波背景下的慢速目标检测存在低多普勒频移、杂波干扰严重、鲁棒性不足、特征提取困难与信息利用不充分等问题。为此,提出一种基于深度自编码网络的宽带信号目标检测方法。利用时频变换解析回波信息,通过深度自编码网络算法,在时频... 强杂波背景下的慢速目标检测存在低多普勒频移、杂波干扰严重、鲁棒性不足、特征提取困难与信息利用不充分等问题。为此,提出一种基于深度自编码网络的宽带信号目标检测方法。利用时频变换解析回波信息,通过深度自编码网络算法,在时频域提取针对目标的深度抽象信息进行目标检测,以准确感知环境变化。仿真结果表明,与支持向量机、超限学习机和后向传播神经网络等传统机器学习相比,该方法可以有效感知环境变化,具有较高的鲁棒性和检测性能。 展开更多

关键词 目标检测 深度学习 自编码神经网络 特征提取 机器学习

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基于组合神经网络的农用车轮胎号识别方法 被引量：3

10

作者 孙俊 李正明 杨继昌 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期191-193,共3页

为了保证轮胎号识别系统具有较高的识别正确率和置信度,对轮胎号字符识别方法进行了研究。对大量的农用车轮胎号字符图像样本进行各类特征量提取,针对每类特征量建立各自的子BP网络进行训练,并将各训练好的子网络进行组合形成并行组合... 为了保证轮胎号识别系统具有较高的识别正确率和置信度,对轮胎号字符识别方法进行了研究。对大量的农用车轮胎号字符图像样本进行各类特征量提取,针对每类特征量建立各自的子BP网络进行训练,并将各训练好的子网络进行组合形成并行组合神经网络,按照等权平均或投票选举决策得出最终识别结果。并行组合神经网络的连接数较传统庞大单级神经网络少,训练和识别的速度要快,大量的轮胎号字符样本识别试验表明,并行组合神经网络的识别正确率和置信度都较传统BP网络得到提高。 展开更多

关键词 轮胎号字符 特征提取 神经网络 矩

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基于神经网络的分形图像编码边缘信息提取 被引量：1

11

作者 陈鑫 张立明 林涛 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期389-392,共4页

利用并行神经网络实现分形图像编码时 ,提出一种限定父块选取的编码方法 .该方法保留了结构简单、计算量小等特点 ,获得的分形码流不仅可从任意图像开始 ,通过多次迭代重建图像 ,而且还可以从均匀灰阶图像 (全黑图像除外 )出发 ,迭代一... 利用并行神经网络实现分形图像编码时 ,提出一种限定父块选取的编码方法 .该方法保留了结构简单、计算量小等特点 ,获得的分形码流不仅可从任意图像开始 ,通过多次迭代重建图像 ,而且还可以从均匀灰阶图像 (全黑图像除外 )出发 ,迭代一次获得精确的图像边缘 .模拟结果表明该方法是有效的 . 展开更多

关键词 神经网络 分形图像编码 边缘信息提取 图像处理

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基于三维卷积神经网络的湖泊提取算法 被引量：4

12

作者 徐姗姗 颜超 高琳明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期3450-3455,共6页

针对现有分析湖泊几何信息算法的二维图像湖泊轮廓提取精度低的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络的湖泊提取算法。首先,基于平整度信息从激光扫描点云中定位出候选湖泊并对输入的候选区域点云进行体素化组织,作为神经网络的输入;同... 针对现有分析湖泊几何信息算法的二维图像湖泊轮廓提取精度低的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络的湖泊提取算法。首先,基于平整度信息从激光扫描点云中定位出候选湖泊并对输入的候选区域点云进行体素化组织,作为神经网络的输入;同时,通过深度学习技术,从候选区域中过滤非湖泊区域;然后,基于方向链码算法从点云中提取湖泊的边缘并分析其几何形状信息。实验结果表明,所提算法在提取激光扫描点云中的湖泊精度可达到96.34%,与当前在二维图像中的湖泊提取算法相比,可对目标湖泊形状信息进行计算与分析,从而为湖泊监测与管理提供方便。 展开更多

关键词 激光扫描数据 三维卷积神经网络 湖泊提取 链码 边界描述

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基于多重分形和小波变换的声目标信号特征提取 被引量：8

13

作者 杜恩祥 李科杰 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期742-746,共5页

研究了基于关联积分的广义维数谱的定量计算方法,提出了声目标信号的多重分形特征,并对其特征即广义维数谱的有效性进行了分析;同时利用小波变换分析既能反映信号在变换域特性又保留其时域信息的特点,提出基于小波变换的子空间能量及主... 研究了基于关联积分的广义维数谱的定量计算方法,提出了声目标信号的多重分形特征,并对其特征即广义维数谱的有效性进行了分析;同时利用小波变换分析既能反映信号在变换域特性又保留其时域信息的特点,提出基于小波变换的子空间能量及主要能量集中子空间时域信息的特征提取方法,并通过模糊神经网络识别系统对声目标信号的广义维数谱、子空间能量及时域信息的组合特征进行了验证. 展开更多

关键词 多重分形 小波变换 广义维数谱 特征提取

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采用非线性网络实现清浊音判决 被引量：4

14

作者 周志杰 胡光锐 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期47-51,共5页

语音清浊音判决的实质是一个非线性分类问题，可以用神经网络的方法来实现。本文提出了一种用非线性网络实现清浊音判决的算法。该算法用一个特征矢量Ｘ＝（ＬＢＥ，Ｚｃ，ＲＣ１，Ｑｓ，ＲＣ２）表示语音的清浊音特性，用训练得到的非... 语音清浊音判决的实质是一个非线性分类问题，可以用神经网络的方法来实现。本文提出了一种用非线性网络实现清浊音判决的算法。该算法用一个特征矢量Ｘ＝（ＬＢＥ，Ｚｃ，ＲＣ１，Ｑｓ，ＲＣ２）表示语音的清浊音特性，用训练得到的非线性网络实现语音清浊音判决。文中详细讨论了非线性网络实现语音清浊音判决的原理、非线性网络的训练算法及语音清浊音判决算法的计算机模拟等内容。计算机模拟结果显示，这种方法的清浊音判决准确率达９７．８％，优于传统的清浊音判决算法。 展开更多

关键词 语音识别 神经网络 语音编码 清浊音判决

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基于脉冲神经网络的红外目标提取 被引量：4

15

作者 蔡荣太 吴庆祥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A12期3327-3330,共4页

模拟生物信息处理机制,设计了一种用于红外目标提取的脉冲神经网络(SNN)。首先,利用输入层脉冲神经元将激励图像转化为脉冲序列;其次,采用中间层脉冲神经元输出脉冲的密度编码红外图像目标的轮廓像素和非目标轮廓像素;最后,根据输出层... 模拟生物信息处理机制,设计了一种用于红外目标提取的脉冲神经网络(SNN)。首先,利用输入层脉冲神经元将激励图像转化为脉冲序列;其次,采用中间层脉冲神经元输出脉冲的密度编码红外图像目标的轮廓像素和非目标轮廓像素;最后,根据输出层神经元输出脉冲的密度是否超过阈值提取红外目标。实验结果表明,设计的脉冲神经网络具有较好的红外目标提取性能,并且符合生物视觉信息处理机制。 展开更多

关键词 红外图像 目标提取 脉冲神经网络 图像处理 时域编码 累积放电神经元

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纹理图象分割的分形方法研究 被引量：1

16

作者 何振亚 鲍锴 +1 位作者 董恒 何世春 《数据采集与处理》 CSCD 1996年第3期163-164,共2页

在分形维数的基础上研究了将其用于纹理分割的方法。采用差分盒维数（ＤＢＣ）方法和一种改进的边缘保持算法计算象素点的分形维数ＦＤ，基于原始图象的方向性差分和多重分形的概念提取出一组特征，并将Ｋｏｈｏｎｅｎ的ＳＯＦＭ网用于... 在分形维数的基础上研究了将其用于纹理分割的方法。采用差分盒维数（ＤＢＣ）方法和一种改进的边缘保持算法计算象素点的分形维数ＦＤ，基于原始图象的方向性差分和多重分形的概念提取出一组特征，并将Ｋｏｈｏｎｅｎ的ＳＯＦＭ网用于对得到的图象特征矢量进行分类，得到了较好的纹理图象分割效果。 展开更多

关键词 分形维数 纹理图象分割 神经网络 图象处理

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基于局部非负稀疏编码的掌纹识别方法 被引量：2

17

作者 尚丽 苏品刚 杜吉祥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期1609-1612,共4页

为了更有效地提取出图像的局部特征,在传统的非负稀疏编码(Hoyer-NNSC)算法的基础上,提出了一种新的具有稀疏度约束的局部NNSC(LNNSC)算法。该算法考虑了特征基向量的稀疏度约束和特征的最大化代表性,能够得到强化的图像局部特征;同时... 为了更有效地提取出图像的局部特征,在传统的非负稀疏编码(Hoyer-NNSC)算法的基础上,提出了一种新的具有稀疏度约束的局部NNSC(LNNSC)算法。该算法考虑了特征基向量的稀疏度约束和特征的最大化代表性,能够得到强化的图像局部特征;同时利用拉普拉斯密度模型作为特征系数的稀疏惩罚函数,保证了图像结构的稀疏性。在特征提取的基础上,进一步利用径向基概率神经网络(RBPNN)分类器,实现了掌纹的自动识别。仿真实验结果表明,与基于非负矩阵分解(NMF)、局部非负矩阵分解(LNMF)和Hoyer-NNSC的掌纹识别方法相比,该算法在掌纹识别研究中有较高的可行性和实用性。 展开更多

关键词 非负稀疏编码 局部特征提取 掌纹识别 径向基概率神经网络分类器

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基于外接同心圆结构特征的自由手写体数字神经网络识别方法 被引量：1

18

作者 刘志敏 施鹏飞 郭钧锋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 1997年第2期48-54,共7页

本文提出了一种基于外接同心圆结构提取贯穿特征码的自由手写体数字的神经网络识别方法。该方法是用自由手写体数字的外接同心圆来抽取其贯穿特征码，将获得的模式特征训练改进的BP神经网络分类器，从而达到快速分类的目的。将其应用于... 本文提出了一种基于外接同心圆结构提取贯穿特征码的自由手写体数字的神经网络识别方法。该方法是用自由手写体数字的外接同心圆来抽取其贯穿特征码，将获得的模式特征训练改进的BP神经网络分类器，从而达到快速分类的目的。将其应用于邮政编码识别系统，单字的识别率达到97％以上，整信的识别率可达到92％以上，得到了令人满意的结果。 展开更多

关键词 贯穿特征码 特征抽取 手写体数字 字符识别

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基于分形理论的稻种特征提取方法研究 被引量：1

19

作者 谢新港 石礼娟 《农机化研究》 北大核心 2009年第11期52-54,共3页

利用分形几何描述不规则形体的优势,分别研究稻种的轮廓与表面茸毛分布的分形特性,探讨了用两者的盒维数描述稻种的形状特征与纹理特征的可行性。研究结果表明,两者均具有分形特性。同时,将基于传统欧氏几何的形状、纹理特征与基于分形... 利用分形几何描述不规则形体的优势,分别研究稻种的轮廓与表面茸毛分布的分形特性,探讨了用两者的盒维数描述稻种的形状特征与纹理特征的可行性。研究结果表明,两者均具有分形特性。同时,将基于传统欧氏几何的形状、纹理特征与基于分形几何的盒维数相结合构成特征向量作为径向基函数(RBF)神经网络的输入,使识别正确率明显提高。 展开更多

关键词 分形 稻种 特征提取 RBF神经网络

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基于步态识别的跨场景多目标跟踪算法 被引量：5

20

作者 高毅 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第7期1375-1381,共7页

跨场景多目标跟踪算法在刑事侦查、安防监控、无人零售以及智能交通等领域有着重要应用。针对跨场景多目标问题介绍了一种基于步态识别的多行人目标跨场景跟踪方法。提出了基于时空定位卷积的步态识别算法,并设计了基于步态识别的跨场... 跨场景多目标跟踪算法在刑事侦查、安防监控、无人零售以及智能交通等领域有着重要应用。针对跨场景多目标问题介绍了一种基于步态识别的多行人目标跨场景跟踪方法。提出了基于时空定位卷积的步态识别算法,并设计了基于步态识别的跨场景多目标跟踪系统。提出了时空定位卷积结构,通过在卷积层中加入当前目标轮廓的时序信息以及空间信息,提高了步态识别算法的时序感知以及空间感知能力。在此基础上设计了跨场景多目标跟踪流程,搭建了基于步态识别的跨场景多目标跟踪系统。实验结果表明,所提步态识别算法具有较好的准确性,跨场景多目标跟踪系统同样较为可靠。 展开更多

关键词 步态识别 多目标跟踪 跨场景再识别 运动轮廓提取 卷积神经网络

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