【摘 要】
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【目的/意义】针对当前利用计算机管理图像资源存在图像语义特征表达不足等问题,探索和分析了特征及特征融合对分类结果的影响,提出了一种提高图像语义分类准确率的方法。【方法/过程】本文定义了四种图像风格,将图像描述特征划分为三个层次,探究特征融合的特点,寻求能有效表达图像语义的特征。分别采用SVM、CNN、LSTM及迁移学习方法实现图像风格分类,并将算法组合以提高分类效果。【结果/结论】基于迁移学习的R
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【目的/意义】针对当前利用计算机管理图像资源存在图像语义特征表达不足等问题,探索和分析了特征及特征融合对分类结果的影响,提出了一种提高图像语义分类准确率的方法。【方法/过程】本文定义了四种图像风格,将图像描述特征划分为三个层次,探究特征融合的特点,寻求能有效表达图像语义的特征。分别采用SVM、CNN、LSTM及迁移学习方法实现图像风格分类,并将算法组合以提高分类效果。【结果/结论】基于迁移学习的ResNet18模型提取的深层特征能够较好地表达图像的高级语义,将其与SVM结合能提高分类准确率。特征之间
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三维激光扫描点云在采集和处理后生成的三角化网格,由于测量设备限制或模型自身形状特点常包含孔洞,这类孔洞会给后续三维重建带来障碍。针对孔洞修补问题,提出了一种激光三角网格曲面点云孔洞修补算法。首先对封闭孔洞通过遍历三角网格确定三角面片边界,检测孔洞。其次基于最小角度法在孔洞多边形处快速生成新三角面片,形成初始网格。然后融合最小二乘网络与径向函数隐式曲面,利用最小二阶导数对曲面曲率进行最小化,并与原始
针对基于三维(3D)变形模型的人脸图像重建方法对人脸特征点检测不准确导致的重构模型形状表达能力不稳健问题,提出了一种优化3D变形模型参数的重建方法。首先,通过改进的位置映射图网络准确提取和定位人脸特征点,并以此为基础得到初始模型参数。然后,为了提高模型的精准度和泛化能力,融合基于回归方法得到的参数获取优化的模型参数。最后,对3D变形模型进行优化,得到最终的人脸模型。用真实人脸作为实验数据的结果表明
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目标运动场景去模糊问题是一个具有挑战性的病态逆问题,这是因为在动态场景中不同目标和背景区域可能会存在不同的模糊核.现有的基于能量优化的去模糊方法是将模糊图像分割成具有不同模糊度的多层图像,然后对不同的模糊层进行去模糊处理,然而其优化方案往往涉及迭代,耗时又烦琐.针对目标区域与背景区域可分离的模糊场景,结合传统的基于能量优化和基于深度学习方法的优点,提出一种基于深度对抗网络和局部模糊探测的目标运动场
图表示法通常用于个人或者总体级别上对结构化数据进行建模分析,已成功应用于网络分析、交通预测、推荐系统等领域.随着成像设备的发展和普及,从神经影像中学习脑的连接特性,开展基于脑网络的疾病诊断(自闭症、阿斯海默症等)受到广泛关注.图表示法可用于对一组大脑区域之间的结构或功能连接进行建模,揭示与大脑发育和疾病有关的模式,然而评估基于图结构的脑连接网络之间相似性并非易事.传统的深度学习方法无法适用图结构,
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