三元组损失相关论文
针对视角和环境变化的场景中现有视觉位置识别方法存在的匹配遗漏和实时性差的问题，提出基于单级特征图融合坐标注意力的视觉位置识......
近年来,随着智能监控系统的不断升级和广泛应用,行人重识别技术受到了众多学者的关注。得益于可见光摄像头和红外摄像头的大量部署......
针对现有人脸活体检测算法在单一数据集内表现良好而在多个数据集间泛化能力较差的问题，提出了一种聚焦于真实人脸的活体检测方法。......
行人重识别属于检索任务的子任务,该领域研究如何在来自不同角度的图片中识别出指定行人,可用于追踪嫌疑人、寻找失踪人口等实际应......
生物特征识别技术在各种智能终端的身份验证场景中起到越来越重要的作用。在生物特征识别技术中,声纹识别是最热门的技术之一。声......
极光是由太阳和地球磁层之间的高能带电粒子流在极区电离层发生电离作用而产生的自然发光现象,极光图像的研究有利于探索太阳和地......
随着深度学习在计算机视觉中取得的成功,其被广泛的应用于图像分类算法中。大多算法依赖于数量庞大的带标注训练数据,然而有的数据......
作为我国畜牧业养殖基地与重要的牛羊肉生产基地,内蒙古承担着供应全国牛肉制品的重任,但面对基数庞大的牛群,却没有建立起高效的......
近年来,随着国家对交通领域新基建和智能交通系统的重点关注,道路交通监管设施日益完善。在大中型城市,每天都会产生海量的交通监......
近年来人工智能的发展越渐火热,计算机视觉领域的研究发展越来越贴近我们的日常生活。随着我国全面进入小康社会,人们对于饮食健康......
行人重识别作为计算机视觉领域一个重要研究方向,在大型公共场所的智能安防系统中有着广泛的应用。行人重新识别是指利用计算机视......
针对SiamRPN(Siamese Region Proposal Network)在目标被短时遮挡以及外观剧烈变化的情况下存在定位不准确的问题,提出一种结合目......
针对传统神经网络无法对相似度较高的中式菜品进行有效分类的问题,提出了一种基于改进残差网络的中式菜品识别RNA-TL (ResNet with......
随着智能硬件的飞速发展,多媒体技术的提升以及移动设备的大量普及,机器听觉的应用领域越来越广泛。近年来,在无人车、机器人、智......
行人重识别作为视频监控技术被广泛用于大型公共场所,其主要任务是通过不同摄像头拍摄的监控画面来定位目标行人,以此来预防一些危......
伴随着大数据时代的到来以及图形计算能力的提高,计算机视觉下的模式识别等研究方向得到越来越多的重视和发展。基于人脸、指纹和......
近年来,国家在快速向信息化、智能化的方向发展,对人工智能技术的研究显得尤为重要。计算机视觉作为其重要组成部分,在智能监控、......
随着深度学习技术的发展,行人检测与重识别技术越来越广泛的应用到智能交通、智能安防、智能识别等领域。深度学习的行人检测与重......
行人重识别问题是一个跨摄像机的行人检索问题,即给定一个需要查找的行人,识别该行人是否出现在另一个摄像机的监控记录中。在保障......
最近几年,随着智能手机的普及以及4G、5G等网络通信技术的不断成熟商用,各种短视频、视频直播平台迅速兴起。与此同时,对海量的视......
基于生物特征的身份鉴别技术己被广泛应用于支付、边防、取证、存取控制等领域。由于虹膜具有唯一性、稳定性、大容量、防伪性、可......
基于全局特征的行人重识别算法主要使用交叉熵损失函数和三元组损失函数来监督网络的学习。然而,原始三元组损失函数在增大类间距......
跨镜行人追踪是计算机视觉和视频监控公共安全体系构建等领域的重要课题。伴随大规模数据集的发展和深度学习网络的广泛研究,深度......
大规模人脸数据集上的快速检索是人脸识别应用的关键问题。较短长度人脸哈希方法可降低人脸特征比对的计算量,有助于大规模人脸识......
针对基于深度学习的目标跟踪算法模型参数多、难以部署于嵌入式设备上的问题,提出一种改进的孪生卷积网络实时目标跟踪算法。设计......
车辆再识别旨在从多个摄像机拍摄的图像中识别出同一车辆.本文提出了一种对群三元组损失函数,以特征中心点替代均值,并将对群思想......
为了实现视频拷贝的快速准确检索,提出一种基于非局部3D残差网络的紧凑视频指纹。该算法以三胞胎网络架构为基础,采用非局部模块3D......
近几年,随着互联网经济的蓬勃发展,在线视频流量急剧增长,视频用户群体也在飞速扩大。与此同时,在线视频广告收入也急剧增长,使得......
说话人识别又称为声纹识别,是一门根据声纹特征来判断说话者身份的技术,广泛的应用于各个领域,具有很实用的研究价值。随着计算机......
本文设计的基于深度学习的实时长时目标跟踪算法主要为了解决基于图像的目标跟踪算法在工业界内使用时实时性不好、鲁棒性较差等问......
随着互联网的普及和发展,电子商务和网上购物已无时无刻不渗透到个人生活中。其中,购买视频中或者时尚网站上的明星同款商品,逐渐......
针对传统i-vector声纹识别模型在背景噪声急剧增加时泛化弱的问题,设计一种能学习丰富频域信息的卷积神经网络,并结合三元组损失构......
为了提高指静脉描述子的鲁棒性同时降低网络参数量,通过修改VGGFace-Net并引入局部聚合描述子向量(Vector of Locally Aggregated ......
单目标跟踪是计算机视觉领域中最具有挑战性的应用场景之一.针对跟踪过程中目标物体被遮挡以及运动过程中形变、画面模糊等问题,本......
针对跨域服装检索中服装商品图像拍摄严格约束光照、背景等条件,而用户图像源自复杂多变的日常生活场景,难以避免背景干扰以及视角......
针对现有基于深度学习的行人重识别方法对于行人姿态变化、部分遮挡等引起的行人判别特征信息缺失的问题,提出了一种深层特征融合......
随着图像采集成本的降低,图像验证设备和中央监控设备大规模普及,图像人脸识别验证技术也逐渐兴起。加上近些年的社交媒体呈井喷式......
本文对基于人脸属性的近红外和可见光(NIR-VIS)异构人脸识别方法进行研究。近红外(NIR)与可见光(VIS)图片分别由近红外光和可见光......
随着互联网的迅猛发展,个人信息隐私安全受到了越来越多的关注,基于生物信息身份验证技术的应用越来越普遍。说话人识别作为一项核......
深度学习作为近年来迅速发展的全新领域,在科学研究与工业生产等方面受到了广泛的关注。其中,卷积神经网络(Convolutionalneutraln......
深度度量学习已成为近年来机器学习最具吸引力的研究领域之一,如何有效的度量物体间的相似性成为问题的关键。现有的依赖成对或成......
针对现有行人再识别算法中采用单一外观特征所存在的特征判别力的不足问题,在深度学习框架下提出一种基于困难样本三元组损失的多......
