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由于其诱人的应用前景,人脸年龄合成研究吸引了一批研究员的注意。如何保持与年龄无关特征不变、仅改变人脸的年龄属性,一直是人脸......
气动调节阀作为工业生产过程中必不可少的终端执行机构之一,可以对压力、流量、温度和液位进行自动控制。调节阀能否平稳运行甚至......
近年来由于域间差异而导致目标检测算法性能大幅下降的问题得到越来越多研究者的关注。虽然针对特定应用场景构建数据集并重新训练......
学位
计算机视觉是指用摄像设备和计算机模拟人类视觉对目标进行识别、跟踪、测量的机器视觉,通过对图像的识别分析对其中的图形进行进......
在金属加工过程中,刀具磨损不仅影响工件的加工精度和表面质量,甚至会引起工件报废和机床损伤。因此,利用刀具磨损在线预测技术,准......
新型冠状肺炎给世界经济社会带来巨大的影响。医疗资源的分布不均以及医护人员短缺给医疗系统带来了巨大的压力。随着计算机技术的......
高光谱遥感技术是20世纪末人类观测技术的重大突破,已被广泛应用于测绘、环境与灾害监测等领域。其中高光谱图像分类已成为近几年......
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)算法是一种处理非线性非平稳信号的时频分析方法。该方法可以自适应地将输入......
学位
随着互联网技术的迅猛发展以及互联网应用的不断普及,互联网已经成为越来越多的人们获取信息的重要来源,同时成为人们表达自己观点......
互联网、计算机以及数字通信等技术的飞速发展推动着信息时代的进步,人们越来越关注信息安全的重要性。信息隐藏作为信息安全的重......
人机交互技术从人配合机器发展到机器配合人,现在机器需要主动去理解人的行为意图,并做出相应的反应,由此衍生出基于生物电信号的......
随着现代工业的不断发展,对生产过程的控制与产品质量的要求越来越高,对生产中过程变量的在线精准监测便显得格外重要。但在很多情......
迁移学习与传统机器学习方法相比较,主要的优点在于,学习目标任务时利用了目标领域之外的其他领域的知识,无需满足训练数据与测试......
传统基于指纹库构建的无线地图没有考虑室内环境中指纹会随着接收信号强度的变化而变化这一因素,所以系统鲁棒性较差。为了解决这......
监督学习算法是当前进行文本情感分类的主要方法,往往要求训练集与测试集的数据分布相同,然而在实际情况下已标注数据与测试数据常......
自然人机交互作为推动人类生活的智能化信息技术具有重要的研究意义。情感认知能力是衡量交互友好性的关键技术指标,在相关研究领......
在计算机视觉领域中,图像表示对处理和理解图像至关重要。稀疏编码作为捕捉视觉图像高层语义的强有力工具,仅需少量激活系数即可对......
深度学习作为人工智能的基础,应用领域十分广泛,尤其是卷积神经网络,在计算机视觉等领域取得了显著研究成果。为了适应现实生活场......
为了解决语音情感识别系统中训练数据和测试数据来自不同数据库所引起的识别率降低的问题，提出了一种基于稀疏特征迁移的语音情感识......
针对小规模物体图像识别过程中训练样本不足、准确率低,而深度卷积神经网络模型开发难度较大等问题,提出一种基于特征迁移的方法。......
建筑能耗在我国总能耗中占比超过了35%。建筑能耗预测是能源科学管理、高效节能、低碳绿色发展的重要课题。但建筑能耗数据的成因......
在域间分布适配的过程中,容易丢失一些重要的域自身信息,在源域上难以训练获得一个有效的分类器,影响其在目标域上的泛化与标注性......
人体行为识别(Human Action Recognition)是现实场景视频理解中不可或缺的重要任务,在诸如智能安防、人机交互、无人超市等场景中......
在脑电图(EEG)信号识别中,EEG信号的采样环境、病人状态的多样性导致分类器训练所用的源域与分类器测试所用的目标域不匹配,分类器......
迁移学习技术因其领域间知识、技能和经验的迁移能力,已成为跨领域文本分类的重要手段和研究热点。本文通过总结迁移学习在文本分......
目前,我国食品安全事件频发,互联网上相关信息迅速增多,其数据形式呈现跨媒体的特性。图像作为该类数据的主要成分,由于其包含语义......
随着软件规模的不断扩大和复杂度增加,软件维护的难度也日益增大。在软件开发和维护过程中,不可避免地会产生各种各样的缺陷。软件......
虫害是农业灾害频繁爆发的主要成因之一,在早期发现并准确定位和识别害虫,对其未来的发展趋势做出评估,可提高施药决策和综合防治......
针对医学图像的复杂性,将迁移学习理论引入到医学图像的语义映射和检索中,提出了一种以解决多任务学习为目标的混合迁移学习方法。......
迁移学习利用源域中丰富的数据来为目标域构建精确的模型提供辅助和支持。特征迁移学习是迁移学习中被广泛研究的一类技术,但是现......
针对多物种鸟声识别中多物种鸟声样本不足的问题,尝试采用单物种鸟声样本训练多物种鸟声识别模型,并提出一种基于特征迁移的多物种......
遥感图像空间分辨率较低,如何提取遥感图像特征是提升遥感图像分类性能的重要问题.提出SAT-CNN,一个基于卷积神经网络的遥感图像分......
近年来无人驾驶汽车越来越受到学术界和工业界的重视。作为无人驾驶汽车环境感知系统的重要组成部分,交通标志检测系统也越来越受......
随着机器学习领域的不断发展,深度学习方法作为机器学习领域的重要分支在很多领域取得了令人印象深刻的成果,比如自动驾驶(Automat......
互联网时代,信息自动分类技术已经成为人类获取有价值信息的重要工具,也是机器学习、模型识别和数据挖掘等领域研究的核心。如何采......
随着计算机信息技术的飞速发展，从海量数据中挖掘有用的信息并加以利用已经成为当前的研究热点。在数据挖掘中，传统的机器学习假设训......
信息技术的快速发展使人们可以获得的信息越来越多,如何有效地从信息中获取知识变得越来越重要。作为数据挖掘、知识发现的重要手......
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舰船是海上目标识别研究的重点对象,对于舰船的检测和识别一直是遥感图像领域的热点研究内容。随着卫星数量的增加,世界遥感数据的......
近年来，栈式自编码网络（stacked auto-encoder，SAE）在大规模数据集上表现出优异的图像分类性能。相对于其他图像分类方法中手工设计的......
