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特征融合

  • 基于特征层融合的EEG-NIRS识别方法研究
    晓欧关键词：特征融合;卷积神经网络;双向长短期记忆网络;分类准确率0 引言（Introduction）随着全球吸毒人员数量逐年攀升，吸毒正成为严重的全球性社会问题，而戒毒工作开展的前提是对吸毒人员的成瘾程度进行评估。近年来，研究人员主要基于磁共振成像（MagneticResonance Imaging，MRI）、脑磁图（Magnetoencephalography，MEG）、脑电图（Electroencephalogram，EEG）和近红外光谱（Near-

    软件工程 2024年1期2024-01-29

  • 融合BERT和VGG模型多模态虚假新闻检测方法研究
    量集，并进行特征融合，运用SVM模型设计分类器实现多模态虚假新闻检测识别。[结果/结论] 实证结果表明，实验数据集F1值达到93%，相较于单独使用BERT和VGG模型提升7%与9%，该方法具有较高的准确率和召回率，能够有效地检测虚假新闻。关键词：虚假新闻检测；特征提取；特征融合；多模态分析分类号：TP391引用格式：曾江峰， 王蕊， 黎欣雨， 等. 融合BERT和VGG模型多模态虚假新闻检测方法研究[J/OL]. 知识管理论坛， 2023， 8（6）： 5

    知识管理论坛 2023年6期2024-01-20

  • 基于多尺度卷积神经网络的显著性检测方法
    ；特征提取；特征融合中图分类号：TP389.1        文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）31-0028-03开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：0 引言在当今互联网飞速发展的时代，计算机视觉在电影、动画、游戏创作、时装设计等方面也快速发展，数字图像已经成为人们重要的沟通桥梁。图片显著性目标检测作为计算机视觉领域的重要组成部分，被广泛应用在当今社会的各个方面。例如，图片自动剪裁[1]、图片重定位[2]、目标识别[3]、人体跟

    电脑知识与技术 2023年31期2023-12-25

  • 基于时空双流网络的阿尔兹海默症先兆动作识别方法
    最后，对不同特征融合权重的模型性能进行比较，获得了STADP的最优工作参数。与2种模型的对比实验结果表明：STADP的平均识别准确率、精确度、召回率以及F1值均优于比较算法，分别为83.21%、84.61%、83.14%和82.14%。本研究将为日常活动数据驱动的阿尔兹海默症先兆动作智能感知提供方法与实现手段。关键词：阿尔兹海默症；动作识别；双流网络；特征融合；日常活动中图分类号：TP18文献标志码：A阿尔兹海默症（Alzheimers disease，

    贵州大学学报（自然科学版） 2023年5期2023-09-15

  • 联合引导式深度图像超分辨的单目深度估计方法
    种基于选择性特征融合的引导式深度图像超分辨率网络模型，并将其与单目深度估计网络模型结合在一个监督学习框架下估计深度。在NYU-Depth-V2数据集上，以三种单目深度估计网络模型开展实验，结果证明该方法具有更好的深度边界预测效果和较低的算力消耗指标。关键词：单目深度估计；深度图像超分辨；特征融合；编解码结构中图分类号：TP391.4  文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2023）11-0011-04Monocular Depth Estima

    现代信息科技 2023年11期2023-08-01

  • 基于改进SSD的行人检测算法
    构造一种新的特征融合模块以改善浅层特征语义信息不足的问题；最后，通过优化原始先验框的参数来生成适用于检测行人的先验框。实验结果表明，改进后的算法在PASCAL VOC2007行人测试集上的平均精度达到82.96%，较SSD提高了3.83%，在小尺度行人测试集上提高了5.48%，同时检测速度达到了69.2FPS，满足实时性的要求。关键词：单次多框检测器（SSD）；行人检测；注意力机制；特征融合中图分类号：TP391.41 DOI：10.16375/j.cnk

    广西科技大学学报 2023年3期2023-07-17

  • 基于YOLOv5和多尺度特征融合的学生行为研究
    出一种多尺度特征融合的学生课堂行为识别方法。多次实验结果表明，所提方法有效地提高了学生课堂行为识别的精度。学生课堂行为的智能化识别为教师掌握学生学情、改进授课策略提供了重要依据。关键词：YOLOv5；学生行为；行为识别；目标检测；特征融合中图分类号：TP183  文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2023）08-0096-04Abstract： In recent years， with the rapid development of sm

    现代信息科技 2023年8期2023-06-25

  • 基于融合特征及聚类分析的多尺度电力设备识别及定位
    了一种基于多特征融合与聚类分析的深度神经网络检测模型。该模型通过跳跃连接的信息通道快连边缘、角度及语义等多重特征，并通过阶段上采样融合不同尺度信息，以此构建出待检特征金字塔；然后对数据集进行聚类分析，利用金字塔中各尺度网络对原图像的映射比例计算出与目标最佳适配的区域生成框，最终得到适用于多尺度电力设备的检测模型。通过对比实验结果表明，本改进方法在检测时能够保持高精度并具有时效性，具备一定的工程实用价值。关键词：深度学习；电力设备；多目标检测；特征融合；聚类

    现代信息科技 2023年3期2023-06-22

  • FIRE-DET:一种高效的火焰检测模型
    地实现多尺度特征融合;第三，提出一种新的注意力机制（FIRE-Attention），让检测器对火焰特征更敏感．基于上述优化，本文开发出了一种全新的火焰检测器FIRE-DET，它在硬件资源有限的条件下能够取得比现有基于深度学习的火焰检测方法更高的检测效率．FIRE-DET模型在自建数据集上进行训练后，最终对火焰检测的准确率和帧率分别达到97％和85 FPS．实验结果表明，与主流算法相比，本文火焰检测模型检测性能更优．本文为解决火焰探测问题提供了一个更通用的解

    南京信息工程大学学报 2023年1期2023-06-14

  • 基于SSD算法的行人检测技术研究
    Net50；特征融合中图分类号：TP39文献标志码：A0 引言本文研究了以深度学习和卷积神经网络为基础的SSD行人检测算法，对于行人的检测和提取是计算机视觉处理中十分困难的一项技术。SSD是深度学习出现之后提出的十分有效的检测算法，它只在顶层进行检测，而且是单级目标检测算法。SSD算法参考了多种数据集，同时对多种不同分辨率的图片进行检测试验，有效地提高了目标检测的精度，而且是一个非常好用且简单的单级目标检测器。对于一些小目标的检测，SSD在检测精确度和检测

    无线互联科技 2023年5期2023-05-24

  • 基于特征融合的图像超分辨率
    本文采用全局特征融合的方法，对全局多层次特征进行联合学习，充分利用各卷积通道特征，通过全局跳跃连接，使网络更注重高频信息的学习，并采用亚像素卷积实现上采样重建，取得了更好的效果。关键词： 图像超分辨率； 特征融合； 卷积神经网络； 亚像素卷积中图分类号：TP391.41          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2023）04-120-04Abstract： In recent years， deep convolutiona

    计算机时代 2023年4期2023-04-13

  • 基于改进SSD的口罩佩戴检测算法
    esNet；特征融合；数据增强新型冠状病毒是人类面临的第三次冠状病毒大流行。2020年1月30日WHO宣布新冠肺炎疫情构成国际关注的突发公共卫生事件。2020年3月13日，WHO评估认为新冠肺炎可被定为大流行病[1]。新冠疫情期间，佩戴口罩成为出入公共场合的行为规范。在机场、地铁站、医院等公共服务和重点机构场所规定需要佩戴口罩，口罩佩戴检查已成为疫情防控的必备操作[2]。本文提出一种基于深度学习的复杂场景下口罩佩戴实时检测算法。与人工现场监督相比，基于深度

    电脑知识与技术 2023年4期2023-03-24

  • 基于YOLOv5的高速公路目标检测算法的设计与实践
    题，引入三层特征融合机制，加强模型对浅层信息特征的提取能力;通过增加检测头，提高对小目标特征的提取能力。实验结果表明，改进后的YOLOv5模型在自建数据集上mAP达到了0.68，Recall达到了0.64，对小目标有很好的检测效果。关键词：YOLO; 注意力机制;小目标检测;特征融合中图分类号：TP311    文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）25-0103-04开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：高速公路在现代交通占据着重要

    电脑知识与技术 2022年25期2022-10-18

  • 融合ReFPN结构与混合注意力的小目标检测算法
    种基于反馈的特征融合网络ReFPN用于YOLOv4算法，两次利用骨干网络提取的原始特征层，加强小目标特征信息，对其进行更精确的位置回归。同时提出混合注意力机制Co-AM充分提取小目标的细节特征信息，抑制无效特征，进一步提高小目标的检测精度。实验结果表明，此文提出的方法使YOLOv4算法在MS COCO数据集上平均精度AP提高了1.9%，小目标平均精度AP提高了3.3%，检测效果优于现有小目标检测算法，证明了此文提出方法的有效性。关键词：深度学习;小目标检测

    哈尔滨理工大学学报 2022年2期2022-05-25

  • 基于N-grams和灰度图特征融合的恶意代码检测方法
    ms和灰度图特征融合的方法检测恶意代码，解决了不同恶意代码样本大小不一的问题，而且从文本和灰度图这两个不同的维度提取恶意代码的特征，提高了恶意代码检测的抗混淆能力，再使用k最近邻、随机森林、朴素贝叶斯和SVM算法检测该方法，实验结果表明融合特征比单特征的准确率高，且随机森林的准确率达到98.71%。关键词：恶意代码;机器学习;特征融合;灰度共生矩阵;局部二值化中图分类号：TP399        文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）09-

    电脑知识与技术 2022年9期2022-05-10

  • 人工智能支持下基于特征融合的深度知识追踪模型研究
    问题，研究从特征融合的视角出发，提出一种融合测评行为和知识结构特征的深度知识追踪模型。在该模型实现过程中，首先依据xAPI标准对测评行为数据进行采集;然后，采用决策树算法对测评行为特征进行选择，并利用知识传播机制将知识结构融入模型;最后，基于长短期记忆神经网络对学习者的知识状态进行追踪。算法对比实验和实际教学应用效果表明，该模型具有有效性和实用性。该模型在助力核心素养导向的教育评价以及优化智慧学习环境中的智能导学等方面具有广阔的应用前景。 [关键词] 深

    电化教育研究 2022年4期2022-04-28

  • 多特征融合下视频网站弹幕信息有用性检测研究
    本文提出了多特征融合下视频网站弹幕信息有用性检测模型。该模型首先从弹幕信息效用、弹幕表达形式和弹幕用户特征3个角度提取与弹幕信息有用性相关的特征指标，然后利用随機森林对重要特征进行选择，建立机器学习模型逻辑回归、SVM、决策树、朴素贝叶斯、GBDT等对弹幕信息进行分类，得到各等级信息有用性的检测结果。[结果/结论]从结果中显示，集成模型（GBDT、LightGBM和XGBoost）相比于单模型算法展现了更好的优越性。最后，根据研究结果提出相应的理论和实践意

    现代情报 2022年4期2022-03-30

  • 基于反馈网络的磁共振图像超分辨率重建研究
    辨率重建; 特征融合; 反馈网络中图分类号： TP391.4; TP183文献标识码： A磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）[1]是一种非侵入式的活体成像技术，具有无辐射和对比度高等特点，被广泛用于临床诊断[23]。在磁共振扫描过程中，为避免运动伪影，要求患者长时间保持静止状态，这会加剧患者的不适。近年来，为缩短扫描时间和克服运动伪影，图像超分辨率重建技术被引入磁共振成像中。图像超分辨率重建技术[4]是一种利用给定的

    青岛大学学报（工程技术版） 2022年1期2022-03-25

  • 基于多尺度特征融合与注意力机制的人群计数算法
    同时检测以及特征融合时多尺度特征信息丢失问题，提出多尺度注意力模块，增强特征对高密度人群区域的关注。采用多尺度空洞卷积，结合提出的多通道特征融合模块，提取更完善的多尺度特征，提高对不同尺寸人头计数能力;利用密度图回归模块，融合多尺度特征，减少了多尺度信息的损耗。实验结果表明，本算法的计数结果更精确稳定。关键词：图像处理;卷积神经网络;特征融合;注意力机制中图分类号：STP291         文献标志码：A近年来，城市化进程不断推进，城市人口日益增多，各

    青岛大学学报（自然科学版） 2022年1期2022-03-16

  • 基于改进级联金字塔网络的人体骨架提取算法
    特征提取; 特征融合; 困难关键点挖掘; 目标关键点相似度文章编号： 2095-2163（2021）07-0054-06中图分类号：TP391.41文献标志码： AHuman skeleton extraction algorithm based on improved cascaded pyramid networkHUANG You， ZHANG Na， BAO Xiao'an（School of Informatics Science and Tec

    智能计算机与应用 2021年7期2021-12-07

  • 基于YOLOv3的改进目标检测算法
    特征尺度进行特征融合，并使用k-means聚类重新确定锚框，同时增加一定的网络层数。实验在PASCAL VOC数据集完成，实验结果表明，改进的YOLOv3算法检测精度和召回率达到了75.3%和98.1%，较原算法分别提高了2.3%和0.7%。关键词： YOLOv3; 目标检测; 特征融合; k-means; PASCAL VOC中图分类号：TP181      文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）25-0028-03Abstract：Ob

    电脑知识与技术 2021年25期2021-11-07

  • 基于监控视频的人员异常行为识别系统研究
    ;特征提取;特征融合;行为分类引言人工智能得到了全世界科研人员的广泛关注，应用于人机交互、视频检索、视频监控等领域的计算机视觉技术也在不断进步[1，2]。人员异常行为识别系统在视频监控领域的应用，使得用于监视异常行为的人力资源大大减少。人员异常行为识别系统的重点在于目标的行为特征提取，常用的方法包括基于时空特征、光流法、目标表观特征等传统算法，以及基于深度学习的三维卷积神经网络[3]。传统算法与卷积神经网络相比较为简单，为增加目标行为的识别率，一般需要将目

    科技信息·学术版 2021年14期2021-10-21

  • 医疗文本的小样本命名实体识别
    ;联合训练;特征融合DOI：10.15938/j.jhust.2021.04.013中图分类号：TP391.1文献标志码：A文章编号：1007-2683（2021）04-0094-08Abstract：Aiming at the problem that medical text named entity recognition lacks sufficient labeled data， a newly named entity recognition

    哈尔滨理工大学学报 2021年4期2021-10-07

  • 基于特征融合的信息系统易用性研究
    问题，该文从特征融合视角进行用户的特征提取和分析，依据训练集进行参数估计，通过特征融合进行用户特征数据处理分析，结合信息系统的特点和最小错误率贝叶斯决策理论，实现信息系统用户分类。用户特征融合分类能够解决信息系统易用性评估中的情境缺失问题，通过结合提取的特征提升易用性评估的准确性。关键词：易用性评估  特征融合  贝叶斯决策  用户分类  情境分析中图分类号：TP31      文献标识码：A     文章编号：1672-3791（2021）06（b）-0

    科技资讯 2021年17期2021-09-29

  • 基于RC-DBSCAN的车道线检测研究
    车道线检测;特征融合;密度聚类;车道线类型识别;卡尔曼滤波中图分类号：TP391.41;U463.6               文献标志码：AResearch on Lane Detection Based On RC-DBSCANDENG Yuanwang PU Hongtao HUA Xinbin SUN Biao（College of Mechanical and Vehicle Engineering，Hunan University，Chang

    湖南大学学报·自然科学版 2021年10期2021-09-14

  • 航空发动机鼓风机机匣表面缺陷检测
    征图;多尺度特征融合网络（multilevel-feature fusion network， MFN）将多个尺度特征进行融合，以便包含更多的定位细节;区域建议网络（region proposal network， RPN）生成感兴趣区域，每个感兴趣区域由一个分类器和一个锚框回归器组成的检测器产生最终的检测结果。然后分析了鼓风机机匣表面缺陷的特点，设计了新的检测损失函数。最后利用公司采集的包含两种典型缺陷（划痕和污秽）的数据集，利用单张GTX 1080ti

    科技创新导报 2021年13期2021-09-05

  • 基于改进逆透视变换的车道线检测算法
    滑动窗口; 特征融合文章编号： 2095-2163（2021）03-0109-04 中图分类号：U461.99 文献标志码：A【Abstract】Aiming at the problem that smart vehicles recognize the deviation of road lane lines under different environmental conditions， a lane line detection algorith

    智能计算机与应用 2021年3期2021-08-09

  • 一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法
    LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后，采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后，将提出的方法在3个公共表情图像数据库中与现有的表情识别方法进行对比实验。结果表明，提出的方法在MMI，JAFFE，CK+数据库上的正确识别率分别为98.28%，95.75%，99.64%，平均识别率比其他方法高出10%，优于其他现有的方法。提出的表情识别方法，可有效促进人机交互系统的发展和计算机图像理解的研究，对实现人体语言与自然语言的融合，以及语言与表情连接

    河北科技大学学报 2021年2期2021-05-23

  • 基于注意力机制的全卷积神经网络模型
    在进行多尺度特征融合时，由于未能考虑不同尺度特征各自的特点进行充分融合，导致分割结果精度较低，针对这一问题，文章提出了一种基于注意力机制的多尺度特征融合的全卷积神经网络模型。该模型基于注意力机制对FCN-8S中的不同尺度特征进行加权特征融合，以相互补充不同尺度特征包含的不同信息，进而提升网络的分割效果。文章模型在公共数据集PASCAL VOC2012和Cityscapes上进行验证，MIoU相对于FCN-8S分别提升了2.2%和0.8%。关键词：语义分割;

    现代信息科技 2021年23期2021-05-07

  • 基于改进特征融合的微表情识别方法
    短时记忆网络特征融合为依托的微表情识别方法，先介绍了相关的背景知识，再介绍了实验的预处理过程、特征提取以及相应的特征融合的过程，将所得的结果用于实验模型的预测分类。实验结果表明，新模型具有更好的识别率。关键词：微表情识别;特征融合;微表情分类;卷积神经网络;LSTM中图分类号：TP3-0     文献标识码：A文章编号：2096-1472（2021）-04-26-04Abstract： Changes in micro-expressions are ve

    软件工程 2021年4期2021-04-18

  • 基于空洞卷积神经网络的亲属关系验证方法
    度特征，经过特征融合后使用鉴别器得到亲属关系验证结果。算法在公开亲属关系数据集KinFaceW上进行测试，实验结果表明，本文方法在亲属关系验证的准确率上有良好的表现。关键词：亲属关系验证;深度特征;空洞卷积;特征融合中图分类号：TP391     文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）18-0071-05Abstract： In this paper， the kinship verification method based on de

    现代信息科技 2021年18期2021-04-04

  • 基于多特征融合的防爆自动导引车避障方法研究
    一种改进的多特征融合方法，通过支持向量机分类实现实时行人目标检测。实验验证该方法可以有效解决在不同光照条件下实现对行人目标的检测，从而实现避障功能。关键词：双目视觉;行人检测;避障;特征融合中图分类号：TP29     文献标识码：AAbstract： This paper proposes an approach to applying image acquisition with "structured light + binocular vision

    软件工程 2021年3期2021-03-24

  • 基于改进版的Faster RCNN的安全帽检测及身份信息识别
    测。关键词：特征融合;安全帽检测;多尺度检测;Faster RCNN当前计算机图像视觉技术是研究人工智能的一个热门技术发展研究方向，图像识别等新技术正逐步融入各行各业，包括国际金融、医疗、教育、家居等行业。在各个行业都已经可以随时看到，比如三维头盔人体运动姿态监测重建、跌倒状态监测，以及汽车驾驶员疲劳运动监测、行为自动识别等诸多功能。基于以上几个原因，本文提出了一种基于最新改进技术faster rcnn的智能头盔疲劳检测行为识别智能算法。采集戴头盔和不戴头

    科学与财富 2021年29期2021-03-01

  • 融合Multiscale CNN和BiLSTM的人脸表情识别研究
    （BN）层与特征融合处理，从而加快网络的收敛速度，有利于特征信息的重利用，再将两者提取到的特征信息进行融合，最后将改进的正则化方法应用到目标函数中，减小网络复杂度和过拟合。在JAFFE和FER2013公开数据集上进行实验，准确率分别达到了95.455%和74.115%，由此证明所提算法的有效性和先进性。[关键词]多尺度卷积神经网络;双向长短期记忆;特征融合;批标准化层;正则化[中图分类号]TP 391.41[文献标志码]A[文章编号]10050310（20

    北京联合大学学报 2021年1期2021-02-22

  • 红外可见光图像协同的弱光场景语义分割方法
    输入到自适应特征融合模块中进行增强与融合。接着将多源特征分别馈送入解码器进行处理，输出可见光与红外图像的独立语义分割结果。最后将自适应融合多源特征的数据送入多源特征聚合模块，并与不同模态的特征进行聚合解码，输出融合多源特征的语义分割结果。实验结果表明，在弱光场景下，该方法具有良好的分割效果，并在PST900数据集下较其他方法有较为优异的性能。关键词：语义分割;可见光图像;红外图像;特征融合;弱光场景1 语义分割方法为了结合可见光图像与热红外图像的特征，本文

    电子乐园·下旬刊 2021年3期2021-02-08

  • 基于Xception网络的无人机森林火灾监测方法
    全卷积网络;特征融合一、引言森林资源在社会发展和建设过程中起到了很重要的作用，它不仅可以为野生动物提供栖息地，还可以为人们提供生活所需要的木材和产品，另外一方面还可以调节气候、防止风沙、保护水源。森林发生火灾时，能够及时迅速地发现并采取有效的灭火方法对于森林防火来说具有重要意义。传统的森林火灾检测办法[1]有观测塔检测、卫星检测、人工巡检等。观测塔的检测范围小，存在监控死角的问题。人工巡检的方法通常需要大量劳动力，而且受环境因素的影响，很容易发生危险。卫星

    消防界 2021年24期2021-01-13

  • 基于深度学习与特征融合的人脸识别算法
    于深度学习和特征融合理论提出一种人脸识别算法。首先，分析了人脸识别的行业发展现状;其次，阐述了深度神经网络的原理并分析了各种模型的特征;再次，提出一种人脸特征融合算法;最后，在实验中，以不同肤色、人种、性别的人脸图像为实验对象，验证了所提出算法在多种条件下的有效性。关键词：深度学习;卷积神经网络;特征融合;人脸识别中图分类号：TP 242.3文献标志码：A文章编号：1007-757X（2020）11-0005-04Abstract：In recent ye

    微型电脑应用 2020年11期2020-12-23

  • 融合RGB-D信息的三维物体识别算法
    特征提取; 特征融合; 准确率提升中图分类号： TN911.73?34; TP391                  文献标识码： A                   文章编号： 1004?373X（2020）23?0024?06Abstract： Object recognition is a key link of image processing. The complementarily of different modal features

    现代电子技术 2020年23期2020-12-23

  • 基于多源特征融合的无砟轨道砂浆层脱空病害检测方法
    一种基于多源特征融合的无砟轨道砂浆层脱空病害检测方法。该方法将弹性波与探地雷达两种特征进行量化分析，并将量化结果利用特征堆栈的方式实现特征融合，最后利用支持向量机完成病害融合特征的分类识别。在无砟轨道实体结构上采集大量的脱空病害数据并测试该文方法，实验结果验证了该文算法对脱空病害检测的有效性。关键词： 无砟轨道; 病害监测; 特征融合; 量化分析; 特征堆栈; 分类识别中图分类号： TN911.23?34                         

    现代电子技术 2020年22期2020-12-07

  • 基于M-C-G神经网络的多文档自动摘要方法
    合，提出基于特征融合、CNN和GRU的多文档摘要方法（M-C-G）。首先对30种不同主题的新闻网页进行数据清洗，使用word2vec工具训练词向量模型，根据多种特征计算得到初步摘要结果;然后把8.3万条搜狐新闻语料文本数据输入带有CNN和GRU的Seq2Seq模型上训练;最后把初步摘要结果输入模型进行测试，得到最终摘要结果。实验结果表明，在ROUGE评测体系中采用该方法比现有方法准确率至少提高约2%，可有效帮助用户寻找有价值的文本信息。关键词：特征融合;深

    软件导刊 2020年10期2020-12-01

  • 基于特征融合的语句级情感倾向性研究
    提出一个基于特征融合的语句级情感倾向识别方法，对文本中语句的多标记情感倾向进行识别。实验结果表明，该方法在语句情感倾向识别上取得了令人满意的效果。关键词： 情感分析; 主题特征; 特征融合; 情感倾向中图分类号：TP391          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2020）10-19-04Abstract： At present， there have been lots of researches on sentence

    计算机时代 2020年10期2020-11-09

  • 基于无监督图嵌入算法的虚假评论检测
    同时将评论人特征融合为作弊先验，有效地筛选出了有对产品进行虚假评论的评论人。关键词 虚假评论检测;图嵌入;无监督学习;特征融合针对虚假评论检测问题，本文构建评论人图结构模型，使用无监督图嵌入算法（node2vec）将评论人图中的节点嵌入到低维向量空间中，使得图中的评论人节点转化为向量，通过计算评论人之间的Frobenius距离以估计评论人在向量空间中的距离，以此衡量评论人的作弊度并排序。1相关算法1.1 node2vec算法node2vec算法[1]是图嵌

    科学与信息化 2020年26期2020-10-09

  • 基于特征融合与冗余剔除的普洱茶种类电子鼻识别方法
    结果表明，多特征融合比单一特征提取的LDA普洱茶种类识别结果更佳，但识别精度仍有待提高。剔除冗余特征前，PLSR对普洱茶种类识别训练集、测试集的R2分别为0.864 5、0.834 5;采用SCA-PLSR剔除弱相关特征31、35、24、39、36、33后，PLSR對训练集、测试集识别的R2分别为0.885 2、0.864 3;采用MIT结合PLSR剔除重复信息特征6、7、14、18、22、25后，PLSR对训练集、测试集识别的R2分别为0.918 7、0

    江苏农业科学 2020年16期2020-09-24

  • 基于核相关滤波器的运动目标跟踪算法研究
    应;抗遮挡;特征融合1相关滤波跟踪原理1.1 相关滤波在信号领域，两个信号的相似程度称之为相关性。将相关的概念运用到跟踪里，就是得到一个模板跟踪器，将模板与跟踪目标进行相关检测，最终得到最相关的目标区域完成跟踪[1]。1.2 核相关滤波实际问题大多都是非线性回归问题，直接求解非线性问题非常困难，所以经常使用非线性变换将现实中的这类问题转化为核空间的线性问题来简化。这个非线性变换可以用一个变换函数来实现将低维空间映射到高维核空间。核相关滤波跟踪算法首先对第一

    科学与信息化 2020年23期2020-09-06

  • 基于特征融合与支持向量机的人脸活体检测技术
    度;SVM;特征融合中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）05-0046-020引言近年来，随着计算机视觉技术的成熟，人脸识别的准确性已经完全能够满足身份验证系统的要求，逐渐被广泛应用在各种场景下，包括刷脸支付、门禁系统、安检系统等。但是基于人脸识别的身份验证系统有可能受到照片、视频、3D模型、面具等伪造攻击手段的威胁。为了保障系统安全性，需要首先对接受验证的人脸进行活体检测，判断该人脸是否为真实人脸。目前主流的人

    数字技术与应用 2020年5期2020-08-04

  • 优化多核SVM的蛋白质二级结构预测
    构信息，基于特征融合思想构建特征向量，并使用一种基于多核支持向量机的方法，以多个核函数的线性加权代替传统的单一核函数，在对多类特征进行整合后构造SimpleMKL分类模型;利用梯度下降法迭代求解核函数的权值系数，并校准核函数参数和不同特征表达的融合效果。实验结果表明，该方法提高了蛋白质二级结构分类精度，在分类精度方面有明显优势，有助于准确预测蛋白质的二级结构。关键词： 蛋白质; 二级结构预测; 多核支持向量机; 特征提取; 特征融合; 線性加权中图分类号：

    现代电子技术 2020年8期2020-08-03

  • 基于颜色通道融合特征的现勘图像分类算法
    特征提取; 特征融合; 训练分类器; 实验分析中图分类号： TN911.73?34; TP391.41             文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2020）04?0067?06Crime scene investigation image classification algorithm based on colorchannel fusion featuresLIU Ying1，2，

    现代电子技术 2020年4期2020-07-23

  • 基于双流独立循环神经网络的人体动作识别
    和时间网络的特征融合采用加权求和的方式，最后用softmax对动作进行分类。在3D骨架动作数据集（NTU RGB+D）以及交互数据集（SBU Interaction Dataset）上验证了模型的有效性。关键词： 人体动作识别; 双流网络; 独立循环神经网络; 特征提取; 特征融合; 模型验证中图分类号： TN915?34; TP391.4                文献标识码： A                      文章编号： 1004?37

    现代电子技术 2020年4期2020-07-23

  • 基于深度学习的单阶段目标检测算法研究综述
    ;特征提取;特征融合;anchor;损失函数; 人工智能中图分类号： TJ760; TP18 文献标识码：A文章编号：1673-5048（2020）03-0044-100 引言目标检测是计算机视觉领域的重要问题之一，是完成目标跟踪、场景理解等复杂视觉任务的基础，在视频监控、智能交通等领域中应用广泛。目标检测的任务是判断图像中是否存在属于指定类别的目标，如果存在，则给出目标的类别和位置信息。由于图像中目标的类别、数量、位置、尺度和外观变化较大，一般而言，目标

    航空兵器 2020年3期2020-07-16

  • 基于特征融合的复杂场景多目标跟踪算法研究
    源特征提取与特征融合的多目标跟踪算法。为提高目标在复杂背景下的空间分辨力，充分利用对异类物体判别能力较强的高层特征和针对同类不同物体判别能力较强的浅层特征，提高复杂背景下地物目标的识别能力。同时，为了解决物体被遮挡后导致跟踪算法丢失目标问题，利用滤波器获得追踪目标的空间尺度大小，提高跟踪算法的准确性与可靠性。实验表明，多目标跟踪算法识别目标的准确性可达87.5%，误差在±2.31%左右，具有良好的尺度估计效果。关键词：机器视觉;特征融合;目标跟踪;尺度估计

    软件导刊 2020年4期2020-06-19

  • 基于注意力机制和特征融合的SSD目标检测算法
    注意力机制和特征融合的SSD算法。该算法在原始SSD模型的基础上，通过将全局池化操作作用于高层的不同尺度的特征图上，结合注意力机制筛选出需要保留的信息。为提高对小目标的检测精度，本文引入反卷积和特征融合的方式，提高对小目标的检测能力。通过在PASCAL VOC数据集上的实验表明，该算法有效的提升了对小目标识别的准确率，改善了漏检的情况，大幅度提升了检测精度和算法的鲁棒性。关键词： 注意力机制;SSD算法;全局平均池化;特征融合;PASCAL VOC数据集中

    软件 2020年2期2020-06-09

  • 基于CNN与SVM结合的融合特征人脸识别研究
    支持向量机;特征融合;人脸识别Abstract：In view of the limitations of face recognition in terms of sample size and robustness，a face recognition model based on CNN and SVM is proposed. By constructing CNN model for training，feature maps from diff

    现代信息科技 2020年19期2020-06-08

  • 基于视觉注意机制的行人重识别技术研究
    ;深度学习;特征融合中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）05-0055-02Abstract： In the intelligent video surveillance scene， due to different camera angles， lighting conditions， and attitudes， the appearance of the same pedestrian in diffe

    河南科技 2020年5期2020-05-03

  • 图像重构和特征融合下的人脸识别方法分析
    对图像重构和特征融合下的人脸识别方法进行深入分析，希望文中内容对于人脸识别技术的发展，以及相关工作人员都可以有所帮助。关键词：图像重构;特征融合;人脸识别;计算机技术中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）01-0032-02人类识别技术就是对特定技术和手段进行适当应用，对个人身份进行适当标识，识别人的身份，进而完成相应监督、管理、控制等各项工作内容的一种先进技术，其在具体应用期间也取得了不错应用效果。随着科技的快速

    中国科技纵横 2020年1期2020-04-20

  • 基于场景相似性和光流的人群异常检测方法
    特征提取; 特征融合; 行为建模; 对比试验中图分类号： TN911.23?34; TP391.4               文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2020）02?0090?07Method of crowd anomaly detection based on scene similarity and optical flowMA Guoxiang1， YANG Wenzhong2， W

    现代电子技术 2020年2期2020-03-04

  • 一种基于多类特征融合的车辆识别方法
    ，验证了多类特征融合在提高车辆识别准确率方面的有效性，对研究道路交通安全具有重要意义。关键词： 车辆识别; 特征提取; 特征降维; 特征融合; 归一化处理; 交通安全中图分类号： TN911.73?34; U471.15                 文献标识码： A                  文章编号： 1004?373X（2020）01?0031?04A vehicle recognition method based on multi?cl

    现代电子技术 2020年1期2020-03-03

  • 基于改进SSD的目标检测方法
    接;FPN;特征融合;BatchNorm中图分类号： TP391.41    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.01.007本文著录格式：栾浩，王力，姜敏，等. 基于改进SSD的目标检测方法[J]. 软件，2020，41（01）：2935【Abstract】： In order to improve the accuracy and stability of object detection， a

    软件 2020年1期2020-03-02

  • 基于语义强化和特征融合的文本分类
    于语义强化和特征融合的（LAC）分类模型。该模型首先将Word2vec嵌入的词向量输入LSTM进行句子语义的提取，然后将提取的语义特征输入Attention层进行特征的强化，同时用卷积层提取文本的局部特征，其次把强化的语义特征和利用卷积层提取的局部特征进行融合，最后经池化层对特征进行降维，并将经池化后的特征向量输入到全连接层，引入Dropout防止过拟合，得到最终的分类结果。由于CNN提取特征时存在忽略上下文信息的弊端，所以提出用LATM提取上下文信息，然

    软件 2020年1期2020-03-02

  • 基于特征融合CNN模型的ECG信号识别方法研究
    频统计特征;特征融合DOI：10. 11907/rjdk. 201231                                                                  开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP301   文献标识码：A                 文章编号：1672-7800（2020）011-0046-04Research on ECG Signal Recognition Meth

    软件导刊 2020年11期2020-01-05

  • 基于特征融合的人脸表情识别研究
    出了一种基于特征融合的人脸表情识别方法。从两方面对表情信息进行描述，通过局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）和词袋模型（Bag Of Words，BOW）分别对表情图像进行纹理特征和语义特征提取，然后将两种特征进行线性融合，最后使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行表情分类识别。本文方法在JAFFE和CK+表情数据集上分别取得了98.76%和97.58%的识别率，验证了所提出方法的有效性。关键

    软件工程 2019年12期2019-12-24

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