PCAnet相关论文
随着多媒体设备和技术的日益成熟,彩色图像和视频序列的获取与应用越来越广泛,彩色人脸识别和视频人脸表情识别也备受关注,尤其是......
随着机器学习的发展,涌现出许多优秀的算法,子空间学习以其对数据的降维约简作用被学者们应用于各个学科领域。PCANet将子空间学习......
景象匹配辅助导航由于导航精度高、抗干扰能力强和保障难度小等特点而广泛应用于飞行器的自主导航。景象区域适配性分析是影响景象......
近年来,基于深度学习模型的图像融合方法备受关注。而传统的深度学习模型通常需要耗时长和复杂的训练过程,并且涉及参数众多。针对......
机器学习一直是近几年来国内外学者研究的热点之一,而图像识别与分类是机器学习中一个重要的研究方向。近年来随着海上石油开采、......
图像识别领域中,有偏移图像识别因其问题实用性与困难性成为热门分支之一。在实际场景中,图像往往会受到光照、遮挡、倾斜等因素的......
近几年来,深度学习成为机器学习研究中的一个热点领域,在数据挖掘、自然语言处理、推荐和个性化技术等方面都取得了突破性进展。卷......
A Novel Fine-Grained Method for Vehicle Type Recognition Based on the Locally Enhanced PCANet Neural
In this paper,we propose a locally enhanced PCANet neural network for fine-grained classification of vehicles.The propos......
针对传统机器学习车辆检测算法对复杂场景下车辆检测率低的问题,提出了一种并行交叉PCANet车辆检测算法,该算法使用2条PCANet,用实......
基于主成分分析(Principal component analysis Network,PCANet)技术在树莓派上设计人脸识别系统,利用树莓派捕捉人脸图像,进行人......
伴随着模式识别,图像处理和计算机视觉等领域的飞速发展,人脸识别技术的研究成果不断涌现,并已融入人们的生活中。然而由于人脸表......
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中国是猕猴桃生产大国,单纯依靠人力来进行猕猴桃采摘费工费时,随着科学技术的不断发展,自动化采摘技术已经慢慢渗入到人们的生产......
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作为量化投资程序中的重要组成部分,量化多因子选股模型是通过历史金融数据建模来预测股票收益,该模型中引入了包括深度学习在内的......
在本文中,我们提出了一个深层次基于图像分类学习网络基本数据处理组件:级联主成分分析(PCA)、二进制散列分类、块状直方图分析。......
人脸识别是一种应用广泛的身份识别技术。虽然正脸的人脸识别理论已趋近于成熟,但由于自然条件下光照、阴影以及人脸角度等因素干......
Flower Image Classification is a Fine-Grained Classification problem.The main difficulty of Fine-Grained Classification ......
目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的研究内容之一,在现代社会的各个领域都有着广泛的应用。近年来,在简单应用场景取得了一定的研......
人脸美丽预测利用智能信息处理技术提取人脸面部的美学特征,将主观的美丽感知转换成机器学习的模式识别问题,从而实现对人脸美丽度......
随着大数据时代的到来,日常生产、生活和科学技术中数字图像数据呈指数上升趋势。图像数据蕴藏着丰富的内容,表达形式相比文字描述......
人脸识别技术作为当前计算机视觉领域的热门方向,其研究历史悠久,并且在每个行业都有很大的应用前景。近几年,稀疏表示在计算机视......
由于设备硬件条件以及传输带宽的限制,很多情况下,终端设备采集到的图像分辨率质量较低,无法提取足够的图像信息,从而无法满足应用......
为了有效地识别汽车车牌,提出了一个基于PCANet的车牌识别方法。首先通过预处理增强车牌图像上的字符,接着采用垂直投影分割车牌字......
当人脸图像中存在较大比例的光照变化或遮挡时,PCANet所采用的局部零均值预处理以及PCA滤波器对噪声的过滤作用将导致所生成的特征......
互联网技术和人工智能技术的迅猛发展推动了机器人技术的发展和更新,机器人不再只应用于工业领域,更为轻巧、灵活,更为智能的小型......
驾驶员“路怒症”是影响安全驾驶的一个重要因素,近年来得到了广泛关注。在情感识别领域,可通过驾驶员表情识别其情感。融合脸部红......
期刊
高分辨率遥感影像中的场景信息,对影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率......
提出了一种新颖的病毒图像分类方法.该方法主要利用PCANet提取病毒图像的特征,从而达到提高分类正确率的目的.首先,利用双三次插值......