特征学习相关论文
随着媒体时代的飞速发展,网络应用已经渗入到人们生活的各个角落,各门户网站、移动终端以及电商平台每天产生海量的媒体信息。网络......
智能量化投资是我国金融业高质量发展的重要组成部分,是金融科技发展的必然趋势。近些年,以神经网络为代表的机器学习方法广泛应用......
[目的]传统论文推荐方法在学习高维度特征时由于反向传播路径过长，导致推荐质量下降。本文提出融合多特征的论文推荐方法，为研究者提......
行人再识别（Person Re-Identification,Re-ID）,是在多个无重叠视域的摄像头网络中对行人进行检索匹配,具有重要的学术价值和广阔的应......
随着智能安防社区需求不断提升,人工智能赋能安防监控带来新的挑战。海量的监控视频数据在计算机技术的支持下逐渐实现自动化数据......
特征学习是模式识别研究领域中的重要课题,目前已得到广泛应用,涉及的领域有图像识别、目标检测、步态识别和身份认证等。典型相关......
随着遥感技术和各类传感器平台的快速发展,高分辨率遥感影像（High-Resolution Remote Sensing Image,HRRSI）相比于之前更容易获得,如......
文本检测任务旨在用相关算法从文档或场景图像中定位出所包含的文本区域,该任务可作为各类计算机视觉任务的前置模块。现有的基于......
随着深度学习的快速发展,人脸识别技术已在现实生活获得广泛应用。尽管在多数情况下识别率已经非常优秀,其依然存在一些问题。主要......
迁移学习是通过利用源域的已标记数据中的知识来增强目标域中的模型性能,而目标域中只包含少量或没有标记的训练样本。因为在现实......
众包测试通过短时间招募大量测试工人对待测软件进行测试,解决了传统测试过程中测试人员组成单一、周期长、成本高的问题。但众包......
随着多媒体数据的迅速增长,检索技术在大规模多媒体数据处理方面起到非常重要的作用。图像检索的主要任务是在海量数据中高效检索......
蛋白质赖氨酸乙酰化（Lysine acetylation,Kace）参与细胞的各种生理活动,与DNA修复和细胞信号传导等生物学过程密切相关,是最重要的翻......
预后（Prognosis）指对疾病可能的进程及结果的估计。癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）等数据库的出现为研究人员提供大量......
随着移动设备与互联网的发展,图像数据的使用愈加普遍,对于图像数据进行提炼与表达,即对图像的特征学习也越来越受到人们的重视。......
无监督的特征学习是机器学习中一项基础的研究问题,其目标是从大量的无标注数据中学习数据有代表意义的特征表示。为了克服高维数......
遥感影像的场景解译与信息提取作为遥感影像解译的重要任务,是遥感影像处理领域的一项系统性工程,有着广阔的应用前景和重要的军事......
针对现有网络表示学习方法泛化能力较弱等问题，提出了将stacking集成思想应用于网络表示学习的方法，旨在提升网络表示性能。首先将3......
人脸识别系统往往面临着各类人脸欺诈攻击,如打印相片、屏幕播放和3维面具等.如何区分真实人脸与虚假人脸,亦称人脸活体检测,对于......
语音情感识别在人机交互领域具有广泛的应用场景,例如呼叫中心、移动服务等。在实际应用中,语音情感的复杂性,不仅使得需要采用高......
近年来,监控摄像头在机场、学校等人口密集场所得到广泛应用,其在保护公共安全的同时,也带来了海量监控图像。为实现对目标行人的......
随着信息时代的到来,作为信息的主要载体,图像的数据量也在不断地增长。因此,在大规模图像数据中利用图像检索技术快速检索出相似......
半监督学习已经成功地被运用于基于动态数据分析的数据挖掘和机器学习等研究领域之中。非平衡类的学习是分类问题中最具挑战的问题......
高斯过程作为一种柔性贝叶斯非参数化模型,近年来已被逐渐应用于机器学习等相关领域中,并取得了良好的效果。然而现存的相关模型,......
近红外检测作为一种快速无损的检测方法得到广泛关注。但光谱中存在大量噪声以及光谱数据的高维度和非线性等特点影响了分类模型的......
随着科技的发展,图像已经成为人们获取信息的重要载体,而大多数基于视觉的应用都依赖于含有丰富细节信息的高质量图像。从信号处理......
行人再识别是指对于某个特定行人，在跨摄像头的环境中对该目标行人进行搜索和匹配。目前，由于深度学习和计算机视觉的快速发展，行人再......
监视系统安装了大量室内和室外监视摄像机，是最常见的大数据源之一。数据源生成大量的原始可视化数据，使得分析过程成为繁重的人工任......
三维模型或三维物体作为三维世界的基本元素，在人类感知世界、认识世界的过程中扮演着必不可少的角色。随着计算机技术的发展，如何让......
样本学习和特征学习是机器学习的两个重要方面。深度学习虽然具有优良的特征学习能力，但严重依赖大样本量，不适合于医疗、军事和在线......
传统的机器学习方法假设训练数据和测试数据服从独立同分布，需要大量与测试数据同分布的有标记样本来保证学习模型的泛化性能。然而......
行人重识别是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术,通常被认为跨摄像头下的行人检索问题。随着智慧......
图像和视频作为人类获取外界信息的重要的载体，在采集、获取和传输过程中会因为环境影响混杂噪声，导致图片和视频的细节信息被覆盖，从......
图像特征学习和分类问题,是计算机视觉及其模式识别领域中的热点问题,多年来一直受到学术界和工业界的广泛关注。随着计算机和物联......
针对目前交通模式识别以人工设计特征为主,特征设计主观性强、区分度不高的问题,依据深度学习理论,建立了基于卷积神经网络的特征......
高光谱图像包含光谱和空间信息,这增加了其在分类与识别方面的难度。特征学习作为高光谱图像分类技术之一,能较好地提取图像中包含......
高频地波雷达往往会受到大气噪声、电离层杂波、海杂波、电台干扰等影响，导致目标检测性能的下降，一阶海杂波是高频雷达目标检测的主......
亲属人脸图像包含着丰富的生物本征关联信息,通过人脸图像进行亲属关系认证是模式识别和计算机视觉领域一个新的挑战,其目的是对给......
目标检测与归类是计算机视觉与模式识别领域的热点，并广泛应用于军事情报分析，安防监控，互联网数据处理等领域。当前，通过统计学习手段......
变化检测的任务是通过分析和比较不同时间获取的同一地区的多幅图像，确定地物的变化情况，并对变化情况进行定量描述。它的应用范围非......
合成孔径雷达（SAR）具有穿透云层和植被、全天候、全天时、能获得高分辨率图像的优势，已经在军事和民用领域中得到了广泛应用。随着SAR......
在入侵检测中,通常的异常检测主要通过建立正常行为网络行为模式,来对网络数据流行为是否符合正常网络行为模式进行对比判定,但如......
