孪生神经网络相关论文
车辆检测与识别技术能够为公安部门交通管理提供极其显著的帮助。近年来,基于深度学习的目标检测与识别技术已经成为国内外学者的......
针对显著性图像质量评价问题，参考人眼视觉对图像色彩的差异化感知，提出一种基于孪生神经网络对图像色彩对比显著区域进行质量评价的......
针对传统图像修复算法存在的图像细节修复效果差、视觉连贯性不佳以及训练不稳定等问题，将生成对抗网络和孪生神经网络进行结合，孪生......
目标检测是计算机视觉的基础任务之一，其主要任务是对图像中的目标进行分类和定位。小样本目标检测的目的就是利用极少数的训练样本......
实例分割是计算机视觉领域中重要且具有挑战性的研究方向之一。相较于语义分割（预测图像中每个像素的语义类别）和目标检测（预测图像中......
针对目前基于深度神经网络的柱塞泵故障诊断方法在小样本条件下精度低、模型欠拟合问题，提出了一种小样本条件下基于孪生神经网络的......
随着互联网的快速发展,网络中涌现出大量的匿名文本,这些匿名文本中不乏充斥着虚假信息、诈骗信息、甚至是危害国家安全的谣言信息......
多目标跟踪是计算机视觉学科的一个重要的研究子领域,旨在连续的图像序列中维护各个目标的身份与轨迹,因此广泛应用在现实生活中,......
红外与可见光图像融合是多光谱图像融合中具有代表性的图像融合技术。其中,可见光图像纹理信息丰富,但其成像易受环境影响,低照度......
目标跟踪是计算机视觉的一个基础研究分支,在智能视频监控、精确制导、机器人等诸多领域有着重要应用。近年来,随着计算机硬件的更......
自然语言处理技术的发展深刻改变了搜索引擎、机器翻译等智能软件的设计,其中对表征的研究是重要推动力量。按照表达语义层次和学......
甲骨文,是中国最古老的象形文字,在漫长的汉字发展史上起着举足轻重的重要地位。但要识别未释读的字或者收集、分类相关实例内容是......
为有效提取风电SCADA中时序数据故障特征，同时考虑一维卷积神经网络（One-dimensional， Convolutional Neural Network， 1-D CNN）提取局......
视频序列中运动目标的跟踪是一个兼具应用价值和理论意义的课题,一直被众多研究者关注。近年来,目标跟踪领域出现了迅速的发展,优......
日志对维护系统的可靠性和可用性具有十分重要的意义,异常日志消息的出现往往标志着系统异常的发生。然而,随着系统规模的不断扩大......
药品是关系到每个人身体健康的特殊商品。药品市场监督与治理已是世界各国需要面对的、关系到国计民生的重大问题,如何广泛快速有......
为实现表情准确且快速的识别,提出一种自适应重加权池化深度多任务学习(DMTL)的表情识别.设计孪生神经网络,通过自适应重加权模块......
无人机的普及在带给人们方便的同时也造成了安全隐患,各种“黑飞”事故时有发生。为了避免无人机的造成的损失,对无人机进行检测跟......
肌电信号（Electro Myo Gram,EMG）是一种十分重要的生物电信号,其随着人体的肌肉运动而产生,该信号的检测分析对临床诊断及人机接口、......
视觉目标跟踪技术是计算机视觉和视频分析中的一个基础研究课题,其任务是在不断变化的视频序列中定位目标的中心位置和估计目标边......
本文的研究课题是《面向流行病预警的声音数据聚类方法研究》,本文的主要研究目的是希望通过人群级别的咳嗽声音数据的搜集与分析......
近年来,移动智能设备（如智能手机和平板电脑）在商业上取得了越来越大成功,已经成为全球数十亿人日常生活中不可或缺的元素。移动设备......
手语（手势）识别是人机交互研究的一个重要的子课题,该课题不仅能帮助聋人群体更好的交流,还能极大的促进人机交互领域的发展。结合sE......
目标跟踪是计算机视觉范畴内一项基础而重要的研究方向,在智能监控,公共安全,人机交互和自动驾驶等诸多科学和技术领域中,都有着广......
随着深度学习的迅猛发展,孪生神经网络占领了目标跟踪领域的半壁江山。孪生神经网络能够进行单样本学习,在图像块匹配领域具有天然......
目标跟踪是一项计算机视觉的基础研究方向,常见于汽车自动驾驶、交通监控系统等应用场景中。随着深度学习的兴起,各类性能优异的算......
在人工智能的时代大背景下,越来越多的移动机器人进入到人们生活当中,人机交互变得愈加频繁。当前,机器人主要通过视觉获取外部信......
随着数字媒体技术的普及和计算机视觉领域的快速发展,平面目标跟踪作为一种重要三维跟踪技术已被广泛应用于三维重建、军事制导以......
深度学习技术由于其近年来的快速发展成为计算机领域的热门研究项目。得益于计算机算力的不断攀升,图像分类技术在深度学习的加持......
针对现有图像匹配方法在SAR图像和可见光图像匹配过程中受二者非线性强度差异以及SAR图像散斑噪声的影响,造成二者匹配精度低的问......
双目立体视觉作为计算机视觉领域的重要研究课题之一,通过模拟人类发达的视觉系统来感知周边环境信息,在机器人导航、路径规划、虚......
随着现代科学技术的不断发展,飞机出行已经越来越普遍,航空发动机性能好坏直接影响到飞行的安全性,一旦出现故障,有可能造成重大的......
目标跟踪是计算机视觉中的重要研究课题之一,在智能驾驶、视频监控以及智能医疗诊断等视觉领域得到广泛应用.近年来,基于孪生神经......
星载红外传感器对飞行的火箭进行识别时,因为观测数据有限,一般属于小样本甚至单样本学习的分类问题.本文建立了一种以一维全卷积......
步态识别是生物特征识别的一个关键组成部分,因其具有唯一性、非接触性、远距离等特点,在公共安全智能监控、刑事侦查、身份验证等......
行人跟踪与再识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向。行人跟踪是根据视频初始帧中行人的状态预测其后续运动轨迹;行人再识别是......
海量视频图像下的高性能视频目标跟踪技术已广泛应用于安防监控、自动驾驶、人机交互以及精确制导等民用和军事领域,是当前计算机......
目前,裁判文书的书写愈加规范,且随着电子化裁判文书的普及,裁判文书已然成为司法领域研究的重要对象。本文基于孪生神经网络,并结......
目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点之一,也是大量高级视觉任务的必备前提,在实际任务中有着大量的应用。目前主流的检测算法......
针对传统物联网通信异常数据捕获精度较低、捕获耗时长等问题,提出基于孪生神经网络的物联网通信异常数据捕获方法.通过构建特征提......
火焰推动装置通常依靠燃料的燃烧产生能量并发射火焰,向前推动装置前进。通过火焰形态特征可以对装置内部是否发生故障进行第一时......
针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siamfc)在严重遮挡、旋转、光照变化、尺度变化等情况下容易出现跟踪失败的问题,提出了一种融合......
随着深度学习的快速发展,各种人工神经网络框架应运而生,孪生神经网络就是其中的一种.孪生神经网络用于衡量两个样本间的相似性,其......
由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。......
深度卷积神经网络能充分利用特征间的内在联系,提高高光谱影像的可分性,近年来受到了广泛关注。但是,训练深度网络模型对大量标记......
SiamRPN这种基于锚点机制的跟踪算法对目标尺度变化、剧烈形变以及旋转等问题鲁棒性不强,针对此问题提出了一种基于无锚点机制与在......
输电杆塔关键弱纹理部件的通用检测方法依赖大量样本的标注和学习。在无相关部件样本训练情况下,本文提出一种可迁移的输电杆塔弱......
