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为您找到包含“������������������������HOG���”的内容共50

姚赛赛,陈振学

2016-06-24

随着生物识别技术的发展,素描人脸已广泛应用于协助警方确认犯罪嫌疑人的身份中。针对目前大部分识别方法直接使用图像的特征,使得关键部分没有被充分利用。本文提出一种基于HOG多特征融合的素描人脸识别方法

国家自然科学基金(61203261和61273277

山东省自然科学基金(ZR2012FQ003

浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1514

山东大学控制科学与工程学院,济南 250061,山东大学控制科学与工程学院,济南 250061

#电子、通信与自动控制技术#

杨东,杨峰,李策

2018-06-06

提出一种利用预训练VGGNet提取的图像特征和HOG特征融合,采用多类SVM识别管道病害的方法。本文利用迁移学习和特征融合的策略,在小样本训练集上也能训练处具有较高识别率的分类模型。模型采用

北京市自然科学基金(8162023

China University of mining & Technology Mechanical and Electrical Engineering ,beijing 100083,China University of mining & Technology Mechanical and Electrical Engineering ,beijing 100083,China University of mining & Technology Mechanical and Electrical Engineering ,beijing 100083

#计算机科学技术#

赵叶烨,刘玉淑,张军平

2013-10-11

),从这两个模板中进一步提取空间特征。在此基础上,我们构造了集成HOG步态模板。这一模板能较好地保持时间信息和有效地提取空间结构特征。在USF步态数据集的实验表明,与其它已知步态识别方法相比,提出的模板

高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(No. 20120071110035)

复旦大学计算机科学技术学院,上海 201203,复旦大学计算机科学技术学院,上海 201203,复旦大学计算机科学技术学院,上海 201203

#计算机科学技术#

王康,陈振学

2016-06-24

。针对卷积神经网络对不同样本需要调整模型以及模型调整比较繁琐的问题,本文提出一种基于CNN与HOG特征的决策级融合算法。该模型从原始图像中分别提取CNN特征和HOG特征,使用SVM分类器产生预测,通过设定

国家自然科学基金(61203261和61273277

山东省自然科学基金(ZR2012FQ003

浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1514

山东大学控制科学与工程学院,济南 250061,山东大学控制科学与工程学院,济南 250061

#电子、通信与自动控制技术#