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1.
骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望. 相似文献
2.
针对近岸海域环境监测站点选址优化知识表示不足和复用程度低的问题,将本体理论应用于近岸海域环境监测站点布局优化中.首先,构建海域环境监测网络领域本体知识库,实现近岸海域环境监测本体中的概念抽取,分析概念的语义关系和空间关系,并针对布局阶段性特征,实现知识库的动态更新;其次,采用Jena推理引擎,完成本体模型的推理;最后,以福建省福州市近岸海域作为研究区域,进行案例分析.结果表明:构建的近岸海域监测领域的本体具有一定的适应性和复用性,并尽可能顾及站点布局细节和布局层次,提高监测数据的代表性,降低站点的冗余度. 相似文献
3.
水库、河流等水位的变化是影响坡岸稳定性的重要因素,特别对于遗址中的河堤、护坡等,在水位发生变化时,极易发生崩塌、滑移等事故,严重威胁了文物及人员财产安全.针对贵州镇远青龙洞古建筑群中湘黔古驿道进行流固耦合数值模拟研究,分析了不同水位涨落工况下古驿道堡坎的位移及安全系数的变化;并结合现场情况进行了对比研究.结果表明:堡坎的最大位移处于坡岸的中下部区域,与现场鼓胀病害位置一致;常水位状态下,古驿道处于基本稳定状态,但安全储备不足,水位上升阶段,浮力作用造成整个滑坡体的抵抗力变小、稳定性降低.当水位急剧下降时,坡岸中产生渗透水压力,造成稳定性降低,容易诱发崩塌,7m高坡岸在水位4~5m处;6m高坡岸在水位1m和3.5~5m处,安全系数较低,容易发生垮塌事故,与之前的垮塌情况相吻合.研究可为此类砌石坡岸遗址的保护提供参考,也为相关加固工程提供理论依据. 相似文献
4.
5.
桐城市作为全国闻名的"塑料之乡",绿色包装产业是两大首位产业之一.历经30多年的快速发展,绿色包装产业已经成为桐城市就业规模最大、带动群众致富能力最强、财税贡献最大、发展速度最快的产业.2020年,桐城市绿色包装产业产值228亿元,占全市工业产值的41%.近年来,桐城市委、市政府积极主动谋划,加大资金扶持力度,引导绿色包装企业加大科研投入力度,大力开展产学研合作,多措并举促进绿色包装产业不断转型升级,取得了积极成效.桐城市先后荣获"中国塑料包装产业基地""中国包装优秀产业基地"称号.全市拥有绿色包装企业3000余家,规模以上企业达147家. 相似文献
6.
在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失. 相似文献
7.
8.
针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。 相似文献
9.
针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法. 相似文献
10.
通过密度泛函理论计算了不同氧化锆相的晶体结构参数,在所有晶相模型结构优化的基础上,分析了在一般温度和压力下不同晶相稳定程度不同的原因。使用3种不同的泛函计算了不同晶相的电子能带结构和态密度电荷差分密度,发现在氧化锆高温稳定相体系中,由于强关联电子的相互作用增强,传统密度泛函理论的广义梯度近似平面波超软赝势泛函及其修正的Hubbard U方法都会严重低估能带带隙,因此所得各层能带位置不准确,而使用B3LYP杂化泛函计算的结果则可以很好地与已有实验结果相吻合。结合杂化泛函计算出的态密度和差分密度数据,在理论上从电子间相互作用的角度解释了氧化锆不同晶相的稳定性、导电性及光吸收性能。 相似文献