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2003-2022 全部
为您找到包含“HOG features”的内容共5

王康,陈振学

2016-06-24

图像识别在计算机视觉领域广泛应用。深度学习热潮兴起之后,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为其中的一种典型模型,在图像识别上取得了良好的应用效果。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,通过设定权值进行决策级融合,利用多源特征的优势。本文在不同数据库上进行实验,结果证明该方法使用基本的CNN模型即能有效提高图像识别率,避免了繁琐地调整CNN模型。

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#

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彭旭

2009-12-22

本文介绍了HOG特征结合二分类SVM方法检测视屏中的跑步动作,将传统的用于目标识别的HOG方法进行了改进,同时将其应用于作为检测跑步动作的主要特征,经过实验检测,确实能达到较好的效果。本文主要分为5个部分,分别进行了行为检测简介,改进的HOG方法介绍,SVM介绍,实际实验流程,最后给出了实验结果,并提出了改进意见。

北京邮电大学信息与通信工程学院

#电子、通信与自动控制技术#

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旷钱成,王丹志

2016-11-30

随着互联网的迅速发展,信息化程度的提高,互联网方便解决人们生活中各种问题,在医院看病排队最长的是挂号和支付,此系统就是要简化人们在医院看病支付过程,提供人脸识别支付方式,从此不再排长队,本文设计了基于人脸识别的刷脸支付系统,此系用于医院的自动化支付系统,通过此系统人们可以在医院大厅边的自动支付系统去支付,告别排队支付时代。该系统采用C/S架构,客户端通过摄像头定位人特征,并且将提取出来的HOG特征和LBP特征降维组合后去和存储在数据库里的匹配,服务端采用分布式服务器架构,通过余弦算法计算两个特征的相似度,服务端存储用户的头像,人脸特征和个人信息,当在支付扫描人脸识别成功后客户端就会掉出个人信息界面确认后用个人账户支付。客户端和服务端采用MQTT通信,采用高内聚、低耦合的设计模式,使用MySQL数据库存储数据。本系统功能完备、技术功能创新、可靠稳定。

北京邮电大学电子工程学院,北京 100876,北京邮电大学电子工程学院,北京 100876

#计算机科学技术#

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杨继东,胡啟旭,王飞龙,孙兆琦

2019-05-29

本文针对堆叠工件的识别问题,提出了一种基于决策融合的方法,旨在提高目标工件的识别准确率。使用SVM支持向量机作为分类器,提取工件的LBP特征与HOG特征且将其用于训练分类器,对不同情况下的特征分类器进行对比分析,分别从两种特征分类器中选择分类准确率较高的分类器进行融合,得出分类准确率最高的分类器。最后,将LBP特征分类器,HOG特征分类器与融合后的特征分类器分别做样本识别实验,对实验结果进行对比分析,证明了本文算法能够达到更高的分类准确率。

国家自然科学基金(51375507

重庆大学机械工程学院,重庆,400044,重庆大学机械工程学院,重庆,400044,重庆大学机械工程学院,重庆,400044,重庆大学机械工程学院,重庆,400044

#计算机科学技术#

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戴应登,张硕,赵旦峰

2017-05-31

随着国家"开放小区"系统工程的全面建设,大量摄像头和监控节点投入使用,加重了监控人员的负担,带来围绕智慧社区的安防监控的改革升级,其中小区人物跟踪、行为预警分析凸显出重要地位。因此,论文采用智能视频分析的方法进行行人检测、跟踪的功能研究开发。采用梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)+支持向量机(SupportVector Machine,SVM)的思路设计行人检测功能,通过难例样本训练与非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)矩形框融合机制提升了分类器的性能,实际场景下测试的平均检测速率41.66ms/帧,检测平均准确率达到99.49%,平均召回率为72.21%,检测平均综合效果达到83.67%;设计融合颜色直方图特征的粒子滤波行人跟踪方案,经实验验证实际场景下,平均跟踪处理速度保持在6.5-8.5ms/帧,满足实时需求。同时设计开发了具有交互界面的系统客户端,研究内容对于小区视频监控中行人预警分析具有一定的实用价值。

哈尔滨市科技攻关计划(2016AB1BG019

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨 150001,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨 150001,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨 150001

#电子、通信与自动控制技术#

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