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相机前加红外滤光片对相机成像模型的影响 被引量:2
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作者 董秋雷 胡立华 胡占义 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1598-1603,共6页
为了避免可见光的干扰或适应夜间工作环境,人们往往将红外滤光片装在普通相机前进行红外目标的捕捉.近年来,这种加红外滤波片的"组合红外相机"在空间视觉领域得到了广泛的应用.然而,空间视觉需要建立严格的"组合红外相... 为了避免可见光的干扰或适应夜间工作环境,人们往往将红外滤光片装在普通相机前进行红外目标的捕捉.近年来,这种加红外滤波片的"组合红外相机"在空间视觉领域得到了广泛的应用.然而,空间视觉需要建立严格的"组合红外相机的成像模型",目前还没有文献对该问题予以关注.针对这一问题,首先从理论层面分析这种组合红外相机的成像模型是否符合针孔模型,进而通过实验分析了相机光心到空间直线的距离、滤光片厚度、空间直线与成像直线的夹角、滤光片折射率4个方面因素对其成像模型的影响.理论分析与实验结果均表明,这种组合红外相机,即使原相机的成像模型为理想的针孔模型,其成像模型理论上已不再为针孔模型.当这种组合红外相机用作相机或物体定位等空间视觉问题时,因为这些应用需要依据严格的相机成像模型,所以这种成像模型的"非针孔性"更应该得到注意,以避免由此导致的系统性误差.文中结论可望为相关研究和应用人员提供一些参考. 展开更多
关键词 组合红外相机 成像模型 针孔模型
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基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类 被引量:13
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作者 梅舒欢 闵巍庆 +2 位作者 刘林虎 段华 蒋树强 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第6期635-641,共7页
面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能... 面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络(CNN)方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明:基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能. 展开更多
关键词 食品图像 图像检索 图像分类 深度学习 FASTER R-CNN 卷积神经网络
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一种基于高斯曲率的ICP改进算法 被引量:12
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作者 王飞鹏 肖俊 +1 位作者 王颖 王云标 《中国科学院大学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2019年第5期702-708,共7页
在众多的点云配准算法中,ICP算法以其所需的信息少,配准精度高而被广泛使用。然而,因其算法迭代最优化的特点,ICP本身存在时间复杂度高、易受噪声及离群点影响等缺点。针对这些问题,提出一种基于高斯曲率的ICP改进方法。该方法首先利用... 在众多的点云配准算法中,ICP算法以其所需的信息少,配准精度高而被广泛使用。然而,因其算法迭代最优化的特点,ICP本身存在时间复杂度高、易受噪声及离群点影响等缺点。针对这些问题,提出一种基于高斯曲率的ICP改进方法。该方法首先利用高斯曲率在刚体变换中保持不变的性质,对配准点云中每个点进行高斯曲率估计;其次,通过设置阈值将配准非关键点及噪声点和离群点滤除;最后,对只包含关键点的点云使用ICP进行配准。实验结果表明,在保证配准精度的前提下,本方法不仅能显著地改善ICP的运行效率,也能有效地提高其抗噪声和离群点的能力。 展开更多
关键词 点云配准 ICP 高斯曲率
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基于自适应知识选择的机器阅读理解
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作者 李泽政 田志兴 +2 位作者 张元哲 刘康 赵军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期117-124,共8页
目前针对知识增强机器阅读理解的研究主要集中在如何把外部知识融入现有的机器阅读理解模型,却忽略了对外部知识的来源进行选择。该文首先基于注意力机制对外部知识进行编码,然后对不同来源的外部知识编码进行打分,最后自适应地选择出... 目前针对知识增强机器阅读理解的研究主要集中在如何把外部知识融入现有的机器阅读理解模型,却忽略了对外部知识的来源进行选择。该文首先基于注意力机制对外部知识进行编码,然后对不同来源的外部知识编码进行打分,最后自适应地选择出对回答问题最有帮助的知识。与基线模型相比,该文提出的基于自适应知识选择的机器阅读理解模型在准确率上提高了1.2个百分点。 展开更多
关键词 机器阅读理解 知识增强 自适应选择
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基于二次曲面拟合的机械模型交互式分割方法
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作者 吴仲琦 郭建伟 +3 位作者 肖俊 曾祥永 王颖 严冬明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1210-1220,共11页
针对三角网格全自动分割方法的自适应能力较差的问题,提出了一种基于二次曲面拟合的交互式半自动分割方法.首先采用变分方法对网格模型进行二次曲面拟合和分割,然后引入用户的交互信息来指导模型的分割,并配合迭代优化算法交替使用.具体... 针对三角网格全自动分割方法的自适应能力较差的问题,提出了一种基于二次曲面拟合的交互式半自动分割方法.首先采用变分方法对网格模型进行二次曲面拟合和分割,然后引入用户的交互信息来指导模型的分割,并配合迭代优化算法交替使用.具体地,算法包括以下3个步骤:基于random sample consensus(RANSAC)的初始化、迭代优化、交互式合并与切分.其中,初始化方法可以取得一个较好的划分结果,迭代优化可以提高算法的分割质量,而交互式合并与交互式切分步骤可以与迭代优化步骤交替使用,利用用户的主观先验知识对分割不够准确的地方进行局部操作,从而使得分割的效果更为准确、真实.通过比较不同算法对多个机械模型进行分割的效果,算法在收敛速度和拟合误差方面都有明显的优势,并且可以对具有不同特征的三维机械模型以及带有噪声的模型进行准确、合理的分割. 展开更多
关键词 网格分割 用户交互 二次曲面拟合
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