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基于候选框提取的可变形部件模型物体清点 预览
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作者 袁宵 李勃 董蓉 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2019年第2期12-17,共6页
已有的利用图像处理进行物体清点的方法对物体本身和背景条件的统一性要求较高,不具备通用性和较高抗干扰能力,而一些准确率较高的算法计算复杂度高,难以满足生产流水线上实时性要求,因此提出一种高灵活性、高鲁棒性及通用的采用候选框... 已有的利用图像处理进行物体清点的方法对物体本身和背景条件的统一性要求较高,不具备通用性和较高抗干扰能力,而一些准确率较高的算法计算复杂度高,难以满足生产流水线上实时性要求,因此提出一种高灵活性、高鲁棒性及通用的采用候选框提取的可变形部件模型快速物体清点方法,使用快速特征金字塔来训练可变形部件模型,并通过对物体梯度方向直方图(Histograms of Oriented Gradients,HOG)特征按能量大小区域旋转的方法来提高算法的抗旋转能力;然后使用改进的基于先验信息的edge boxes算法提取目标候选框,再对候选框使用训练好的可变形部件模型进行检测;检测出的目标数量即为物体数量。设计了多组对照试验,结果证明,该方法具有较高的通用性和鲁棒性,在准确性和检测效率上也完全能够达到工业生产中实时检测系统的要求。 展开更多
关键词 物体清点 可变形部件模型 候选框提取 EDGE boxes算法 梯度方向直方图
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基于主动形状模型的焊缝定位算法 预览
2
作者 刘美菊 姜金怿 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期194-198,共5页
针对焊接环境对工人造成伤害和焊件材质影响焊接质量的问题,提出了一种应用于机器视觉激光焊缝定位系统的基于主动形状模型的焊缝定位算法.利用支持向量机对焊缝图像局部区域梯度方向信息进行目标图像初定位,运用主动形状模型方法建立... 针对焊接环境对工人造成伤害和焊件材质影响焊接质量的问题,提出了一种应用于机器视觉激光焊缝定位系统的基于主动形状模型的焊缝定位算法.利用支持向量机对焊缝图像局部区域梯度方向信息进行目标图像初定位,运用主动形状模型方法建立特征模型,并计算特征模型和测试样本间马氏距离,从而对形状和姿态参数进行更新得到焊缝坐标.结果表明,基于主动形状模型的焊缝定位算法具有准确性高、抗干扰和误差小的特点,能够满足激光焊缝定位系统对准确性的要求. 展开更多
关键词 机器视觉 焊缝定位 方向梯度直方图 支持向量机 主动形状模型 马氏距离 特征模型 平均定位准确性
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结合改进聚合通道特征和灰度共生矩阵的俯视行人检测算法 预览
3
作者 李琳 张涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期3367-3371,3398共6页
针对传统俯视行人检测方法提取的头部特征单一、检测错误率高的问题,提出了结合改进聚合通道特征(ACF)和灰度共生矩阵(GLCM)的俯视行人检测算法。首先,将提取到的HSV颜色特征、梯度幅值大小以及改进后的梯度方向直方图(HOG)特征组合成AC... 针对传统俯视行人检测方法提取的头部特征单一、检测错误率高的问题,提出了结合改进聚合通道特征(ACF)和灰度共生矩阵(GLCM)的俯视行人检测算法。首先,将提取到的HSV颜色特征、梯度幅值大小以及改进后的梯度方向直方图(HOG)特征组合成ACF描述子;然后,采用窗口法计算改进的GLCM参数描述子,提取纹理特征,串联每个窗口的特征向量得到共生矩阵特征描述子;最后,将聚合通道和共生矩阵特征分别输入Adaboost训练得到分类器,并进行检测得到最终结果。实验结果表明,所提算法能在干扰背景存在的情况下有效检测目标,提高了检测的准确率和召回率。 展开更多
关键词 俯视行人检测 聚合通道特征 灰度共生矩阵 梯度方向直方图 ADABOOST
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基于分块自适应融合特征的交通标志识别 预览 被引量:6
4
作者 戈侠 于凤芹 陈莹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期188-192,共5页
交通标志由外部轮廓和内部指示符号组成,HOG特征可较好描述图像轮廓但易受噪声影响,而LBP特征对图像细节刻画好,提出基于分块HOG-LBP自适应融合特征的交通标志识别方法。通过分块计算梯度直方图得到的权重系数,来判断该块是属于轮... 交通标志由外部轮廓和内部指示符号组成,HOG特征可较好描述图像轮廓但易受噪声影响,而LBP特征对图像细节刻画好,提出基于分块HOG-LBP自适应融合特征的交通标志识别方法。通过分块计算梯度直方图得到的权重系数,来判断该块是属于轮廓还是内部指示,对前者选择HOG权重大,后者选择LBP特征权重大,将自适应串行融合后的特征送入支持向量机识别。仿真实验结果表明,该算法对标准交通标志识别率可达到100%,对含模糊、残缺、遮挡等非标准交通标志也达到了76%。 展开更多
关键词 交通标志识别 自适应融合特征 方向梯度直方图(HOG) 局部二值模式(LBP)
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基于可变形部件模型的台标识别方法 预览
5
作者 张伟 许海洋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期2202-2206,2227共6页
背景变化复杂、部分台标相似度高、拉伸变形等因素增加了台标识别的难度,降低了识别的准确率。为此,提出了一种鲁棒的基于可变形部件模型的台标识别方法。依据台标特性,利用合适的颜色特征对可变形部件模型的特征进行了改进和增强;... 背景变化复杂、部分台标相似度高、拉伸变形等因素增加了台标识别的难度,降低了识别的准确率。为此,提出了一种鲁棒的基于可变形部件模型的台标识别方法。依据台标特性,利用合适的颜色特征对可变形部件模型的特征进行了改进和增强;利用隐式支持向量机和隐式线性判别分析技术加速台标识别模型训练。为了弥补可变形部件模型的不足,设计了一种基于加权部件的计算方法,提出一种新的可靠机制进行准确率评价。实验结果表明,与基于方向梯度直方图和支持向量机的识别方法相比,该方法具有更高的识别准确率,性能更加稳定。 展开更多
关键词 台标识别 可变形部件模型 方向梯度直方图 隐式支持向量机 隐式线性判别分析 颜色直方图 加权部件
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Human Detection for Video Surveillance in Hospital 预览
6
作者 Cheng-Hung Chuang Zhen-You Lian +1 位作者 Po-Ren Teng Miao-Jen Lin 《电子科技学刊:英文版》 CAS CSCD 2017年第2期147-152,共6页
This paper presents a human detection system in a vision-based hospital surveillance environment.The system is composed of three subsystems,i.e.background segmentation subsystem(BSS),human feature extraction subsystem... This paper presents a human detection system in a vision-based hospital surveillance environment.The system is composed of three subsystems,i.e.background segmentation subsystem(BSS),human feature extraction subsystem(HFES),and human recognition subsystem(HRS).The codebook background model is applied in the BSS,the histogram of oriented gradients(HOG)features are used in the HFES,and the support vector machine(SVM)classification is employed in the HRS.By means of the integration of these subsystems,the human detection in a vision-based hospital surveillance environment is performed.Experimental results show that the proposed system can effectively detect most of the people in hospital surveillance video sequences. 展开更多
关键词 视频监控 人体检测 检测系统 特征提取 支持向量机 子系统 背景分割 识别系统
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基于HOG与改进的SVM的手掌静脉识别算法 预览 被引量:3
7
作者 徐笑宇 姚鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期175-180,214共7页
手掌静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术,随着时代的进步,在各种安全领域中起着越来越重要的影响和应用。提出了一种改进的手掌静脉图像预处理方法,采用对像素灰度值映射来增强图像中的静脉纹理以去除其他干扰。针对手掌静脉纹理的... 手掌静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术,随着时代的进步,在各种安全领域中起着越来越重要的影响和应用。提出了一种改进的手掌静脉图像预处理方法,采用对像素灰度值映射来增强图像中的静脉纹理以去除其他干扰。针对手掌静脉纹理的特征提取和识别,提出了一种基于方向梯度直方图(HOG)与改进的阈值支持向量机(T-SVM)的算法,以更好适应手掌静脉识别的特点。通过大量实验证明,该方法不仅可以较为迅速地进行身份识别,而且达到了较高的识别率。 展开更多
关键词 生物特征识别 图像处理 手掌静脉识别 方向梯度直方图(HOG) 支持向量机(SVM)
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一种新的自适应的视频关键帧提取方法 预览 被引量:2
8
作者 王宇 汪荣贵 杨娟 《合肥工业大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1483-1487,1542共6页
针对目前关键帧提取存在的关键帧数目难以确定、对内容渐变的视频的处理效果欠佳和算法复杂等问题,文章提出一种自适应的视频关键帧提取方法,利用梯度方向直方图(histogram of oriented gradients,HOG)特征计算当前帧的代表性指标... 针对目前关键帧提取存在的关键帧数目难以确定、对内容渐变的视频的处理效果欠佳和算法复杂等问题,文章提出一种自适应的视频关键帧提取方法,利用梯度方向直方图(histogram of oriented gradients,HOG)特征计算当前帧的代表性指标,初步选出候选关键帧,使用结合目标分割和颜色直方图的高级特征进行冗余度检查,最终确定关键帧集合。通过对大量包含各种场景的视频进行实验,结果表明使用该文算法提取的关键帧能更全面地表达视频的主要内容,尤其是处理内容渐变的视频时,效果更佳,并且能够根据视频的内容自适应地确定关键帧数目。 展开更多
关键词 关键帧 颜色直方图 梯度方向直方图 目标分割 自适应
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基于多特征融合的红外图像行人检测 预览 被引量:1
9
作者 胡庆新 吕鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第A01期157-160,195共5页
针对基于单特征红外图像行人识别准确率低的问题,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)、积分通道特征(ICF)和强度自适应特征(ISS)的多特征融合红外图像行人检测的新方法。首先,分别提取训练样本的HOG、积分通道和ISS特征,用主成分分... 针对基于单特征红外图像行人识别准确率低的问题,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)、积分通道特征(ICF)和强度自适应特征(ISS)的多特征融合红外图像行人检测的新方法。首先,分别提取训练样本的HOG、积分通道和ISS特征,用主成分分析(PCA)算法对提取的ISS特征进行降维,然后通过并行加权特征融合方法把HOG、积分通道和降维后的ISS特征相融合,并用融合后的特征训练支持向量机(SVM)分类器,最后用训练好的SVM分类器进行行人识别检测。LSI Far Infrared Pedestrian Dataset红外行人图像数据库上的实验证明,基于多特征的红外图像行人检测方法明显优于经典的HOG和局部二值模式(LBP)单特征方法,提高了检测精度,降低了误检率。 展开更多
关键词 红外行人检测 特征融合 梯度方向直方图 积分通道特征 强度自相似特征
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基于垂直对称HOG和极限学习机的在线车辆验证方法 预览
10
作者 范延军 张雷 张为公 《东南大学学报:英文版》 EI CAS 2015年第1期67-73,共7页
为了满足车辆在线应用所需的实时性和准确性,提出了一种在线实时车辆验证的解决方法.首先,基于对车辆图像对称特性的分析,提出了垂直对称HOG描述子,用来提取图像的特征.在车辆分类阶段,为了提高算法的实时性,使用极限学习机作... 为了满足车辆在线应用所需的实时性和准确性,提出了一种在线实时车辆验证的解决方法.首先,基于对车辆图像对称特性的分析,提出了垂直对称HOG描述子,用来提取图像的特征.在车辆分类阶段,为了提高算法的实时性,使用极限学习机作为分类器.与其他经典算法的实验数据进行比较,结果表明基于垂直对称HOG和极限学习机的车辆验证方法能够在算法的运行效果与计算代价方面取得较好的折中,并且能够在尽可能保证算法效果的同时降低计算开销.实验结果进一步表明,提出的车辆验证方法在执行效率和准确性方面均能取得较好的效果,能够满足车辆的在线实时应用要求. 展开更多
关键词 梯度方向直方图 垂直对称梯度方向直方图 车辆验证 极限学习机
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大尺寸钢板测量中的激光标签精确定位 预览 被引量:1
11
作者 钱强 庞林斌 +1 位作者 王直 白素琴 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第6期1168-1174,共7页
在基于视觉的非接触测量法中,为了取得较好的测量精度和速度,可以结合激光测量与相机测量两种技术。在实现两种测量系统的配准过程中,对于特定标记物(比如激光标签)的精确定位是提高测量精度的关键技术。针对于此,提出了一种精确的激... 在基于视觉的非接触测量法中,为了取得较好的测量精度和速度,可以结合激光测量与相机测量两种技术。在实现两种测量系统的配准过程中,对于特定标记物(比如激光标签)的精确定位是提高测量精度的关键技术。针对于此,提出了一种精确的激光标签中心定位方法。首先,利用基于GPU的梯度方向直方图(HOG)算法实现激光标签的粗定位;然后,利用图像二值化方法实现进一步的基于质心法的精确定位。在粗定位过程中,利用GPU的并行计算优势,可以实现对超大图像的实时检测,满足工业测量需求。在二值化过程中,提出了一种基于高斯差分(DOG)的二值化方法,能够取得比传统的Otsu、Bernsen等二值化方法更好的效果。实验结果表明,该方法精度可以达到1mm以下,能够满足工业测量的需要。 展开更多
关键词 GPU HOG 激光标签 DOG 图像二值化
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行人检测模型向平躺人体检测的迁移及其性能分析 预览
12
作者 夏道勋 苏松志 李绍滋 《厦门大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期540-545,共6页
人体检测是计算机视觉研究中的难点和热点,具有很好的理论意义和应用价值,它可分为行人检测和平躺人体检测.平躺人体检测的研究正处于起步阶段,存在视角变化大、姿态多样、背景复杂等尚未解决的问题.为此本文借鉴行人检测研究成果,将梯... 人体检测是计算机视觉研究中的难点和热点,具有很好的理论意义和应用价值,它可分为行人检测和平躺人体检测.平躺人体检测的研究正处于起步阶段,存在视角变化大、姿态多样、背景复杂等尚未解决的问题.为此本文借鉴行人检测研究成果,将梯度方向直方图和支持向量机模型(HOG+SVM)、形变部位模型(DPM)和聚合通道特征(ACF)三大主流行人检测模型迁移到平躺人体检测中,验证它们的检测效果和分析检测性能.总结行人检测和平躺人体检测的异同,找出平躺人体检测存在的关键问题,为建立适应平躺人体检测建模提供了理论依据和实践经验,最后给出平躺人体检测模型的一些研究建议. 展开更多
关键词 行人检测 平躺人体检测 梯度方向直方图 支持向量机模型 形变部位模型 聚合通道特征
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一种基于局部梯度矢量的车辆检测方法 预览
13
作者 杨小伟 徐贵力 +3 位作者 王彪 郭瑞鹏 田裕鹏 何银南 《计算机与现代化》 2013年第2期9-14,共6页
在物联网智能交通的车辆检测中,实时性极其重要。针对梯度方向直方图特征中特征矢量维数较多、计算量大的问题,分别对车辆梯度分布特点及支持向量机分类耗时与特征向量维数的关系进行分析,提出一种结合局部梯度矢量均值、散布矩阵特征... 在物联网智能交通的车辆检测中,实时性极其重要。针对梯度方向直方图特征中特征矢量维数较多、计算量大的问题,分别对车辆梯度分布特点及支持向量机分类耗时与特征向量维数的关系进行分析,提出一种结合局部梯度矢量均值、散布矩阵特征和支持向量机进行车辆检测与提取的方法。首先,将样本图像均匀地分为若干小块;然后,分别计算块内的梯度矢量均值和散布矩阵作为样本的特征向量;最后,利用支持向量机进行分类训练与识别,其中又通过变步长法进一步减少计算量。实验结果表明,该方法的检测效果与基于梯度方向直方图特征的方法相当,但平均识别时间减少为51%。 展开更多
关键词 梯度矢量均值 散布矩阵 梯度方向直方图 车辆检测
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基于特征融合的人体行为识别算法 预览 被引量:2
14
作者 周霞 柳絮青 +2 位作者 王宪 孙子文 邓源 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第7期162-166,共5页
针对HOG特征在人体行为识别中仅仅表征人体局部梯度特征的不足,提出了一种扩展HOG(ExHOG)特征与CLBP特征相融合的人体行为识别方法。用背景差分法从视频中提取出完整的人体运动序列,并提取出扩展梯度方向直方图ExHOG及完备局部二值... 针对HOG特征在人体行为识别中仅仅表征人体局部梯度特征的不足,提出了一种扩展HOG(ExHOG)特征与CLBP特征相融合的人体行为识别方法。用背景差分法从视频中提取出完整的人体运动序列,并提取出扩展梯度方向直方图ExHOG及完备局部二值模式CLBP两种互补特征;利用K-L变换将这两种互补特征融合生成一个分类能力更强的行为特征;采用径向基函数神经网络RBFNN对行为特征进行识别分类。在KTH和Weizman行为公共数据库上进行了多组实验,结果表明提出的方法能够有效地识别人体运动类别。 展开更多
关键词 行为识别 梯度方向直方图 完备局部二值模式 径向基函数神经网络
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基于多层码本模型的遗弃行李检测算法 预览 被引量:3
15
作者 宁文鑫 王贵锦 +1 位作者 何礼 林行刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第1期 386-388,392,共4页
提出一种在公共场所智能检测遗弃行李的新算法框架。首先使用多层码本模型检测场景中的稳定前景区域作为可疑区域,之后结合梯度方向直方图特征设计一种消除光照影响的机制,最后使用同样基于梯度方向直方图的快速行人检测算法消除行人的... 提出一种在公共场所智能检测遗弃行李的新算法框架。首先使用多层码本模型检测场景中的稳定前景区域作为可疑区域,之后结合梯度方向直方图特征设计一种消除光照影响的机制,最后使用同样基于梯度方向直方图的快速行人检测算法消除行人的影响。实验结果表明,该方法计算复杂度低,在一些标准数据库上能有效检测遗弃行李,并对复杂场景有较好的鲁棒性。提出的算法框架可以应用到公共场所的监控系统中。 展开更多
关键词 遗弃行李 多层码本模型 梯度方向直方图 行人检测
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基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法 预览
16
作者 黄冬艳 刘骊 +1 位作者 付晓东 黄青松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第18期199-203,共5页
针对目前服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤:超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播,并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行... 针对目前服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤:超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播,并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行超像素分割,并利用分割传播方法将超像素组合成多个区域。利用分割效果积极的区域的HOG信息训练E-SVM分类器。通过E-SVM分类器以及分割传播方法将输入的图像中的服装分割出来。实验结果表明,该方法能够高准确率地分割出服装图像。 展开更多
关键词 联合分割 方向梯度直方图(HOG)特征 超像素组合 模范支持向量机(E-SVM)分类器 分割传播
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融合分支定界的可变形部件模型的行人检测 预览
17
作者 柴恩惠 智敏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期2003-2007,2013共6页
针对可变形部件模型(DPM)算法在行人检测领域中的检测精度高,但由于在特征提取和行人定位两步中的计算量过大,导致检测速度过慢而不能应用于实时行人检测的问题,提出了一种融合分支定界算法和级联检测算法的可变形部件模型(BBCDPM)... 针对可变形部件模型(DPM)算法在行人检测领域中的检测精度高,但由于在特征提取和行人定位两步中的计算量过大,导致检测速度过慢而不能应用于实时行人检测的问题,提出了一种融合分支定界算法和级联检测算法的可变形部件模型(BBCDPM)算法。首先,选取梯度方向直方图(HOG)特征作为描述人体目标的特征,从而生成特征金字塔;然后,进行可变形部件模型的建模,并使用隐变量支持向量机(LSVM)对模型进行训练;同时,为了提高行人检测的准确度,将传统可变形部件模型算法中的5个部件模型增加到了8个;最后,在利用了级联检测算法简化检测模型的基础上,结合了分支定界算法寻找最大值,排除大量不可能的对象假设,完成对行人目标的定位和检测。在INRIA数据集上进行了实验,结果表明,与传统DPM算法相比,该算法将准确率提高了12个百分点,且大幅提高了行人检测与识别的速度。 展开更多
关键词 分支定界算法 可变形部件模型算法 级联检测算法 梯度直方图特征 特征金字塔 隐变量支持向量机 行人检测
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基于MSER和SVM的快速交通标志检测 被引量:2
18
作者 王斌 常发亮 刘春生 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期625-632,共8页
为解决传统的基于机器学习的交通标志检测(TSD)方法需要对每一个待检测子窗口进行处理而导致算法实时性不高的问题,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)提取和机器学习的快速TSD算法。针对传统基于颜色阈值的ROI提取方法具有对光照变化... 为解决传统的基于机器学习的交通标志检测(TSD)方法需要对每一个待检测子窗口进行处理而导致算法实时性不高的问题,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)提取和机器学习的快速TSD算法。针对传统基于颜色阈值的ROI提取方法具有对光照变化较敏感等缺点,设计了一种颜色增强下的最大稳定极值区域(MSER)方法,根据标志的颜色进行颜色增强,对颜色增强图像提取MSER得到交通标志ROI;然后在图像的多尺度滑动遍历检测过程中,仅对包含ROI的滑动窗口进行方向梯度直方图(HOG)特征的提取,并通过支持向量机(SVM)进行分类判别。实验结果表明,本文改进的TSD方法在运算速度上有较大提升,具有很好的鲁棒性,且获得了96.42%的检测率以及较低的误检数。 展开更多
关键词 交通标志检测(TSD) 颜色增强 最大稳定极值区域(MSER) 方向梯度直方图(HOG) 支持向量机(SVM)
基于HOG的目标分类特征深度学习模型 预览 被引量:2
19
作者 何希平 张琼华 刘波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期176-180,187共6页
为提高低配置计算环境中的视觉目标实时在线分类特征提取的时效性和分类准确率,提出一种新的目标分类特征深度学习模型。根据高时效性要求,选用分类器模型离线深度学习的策略,以节约在线训练时间。针对网络深度受限和高识别率要求,提取... 为提高低配置计算环境中的视觉目标实时在线分类特征提取的时效性和分类准确率,提出一种新的目标分类特征深度学习模型。根据高时效性要求,选用分类器模型离线深度学习的策略,以节约在线训练时间。针对网络深度受限和高识别率要求,提取图像的局部方向梯度直方图(HOG)特征,构建稀疏自编码器栈对HOG特征进行深层次编码,设计Softmax多分类器对所抽取的特征进行分类。在深度神经网络模型学习过程中,引入最小化各层结构风险和微调全网参数的二阶段最优化策略。利用场景图像库Caltech101和手写数字库MNIST的训练样本与测试样本进行对比实验,结果表明,该模型在局部特征提取方面的时效优于单层卷积神经网络(CNN)模型,分类准确率高于CNN、栈式自编码器等对比模型。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标分类 方向梯度直方图特征 栈式自编码器 深度学习
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基于特征提取与LM-BP神经网络协同作用的异常条形码辨识方法 预览
20
作者 王永超 段志尚 +4 位作者 王璐 王健 邢玉东 刘洪亮 黄大荣 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第2期125-131,共7页
针对复杂工况环境下异常条形码的识别问题,提出了一种新的基于特征提取与BP神经网络协同作用的异常条形码判别方法。首先,为有效对条形码图像特征进行表征,从图像histogramo foriented gradient(HOG)特征、曲线特征、纹理粗糙度、纹理... 针对复杂工况环境下异常条形码的识别问题,提出了一种新的基于特征提取与BP神经网络协同作用的异常条形码判别方法。首先,为有效对条形码图像特征进行表征,从图像histogramo foriented gradient(HOG)特征、曲线特征、纹理粗糙度、纹理灰度特征着手,建立条形码识别的特征库;在此基础上,建立以LM-BP神经网络为核心的辨识框架对条形码特征进行训练和辨识;最后,通过模拟国网新疆电力有限公司电力科学研究院计量生产自动化系统现场的条形码图像验证了算法的合理性。实验结果表明:基于特征提取与LM-BP神经网络协同辨识的方法能有效对条形码状态进行识别,其识别精度可达88.29%。 展开更多
关键词 条形码 特征提取 LM-BP神经网络 histogramo foriente dgradient(HOG) 曲线特性 纹理粗糙度 纹理灰度
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