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1.
针对现有人体步态身份识别算法单一、准确率较低的问题,提出了一种基于多尺度熵和动态时间规整(DTW,dynamic time warping)的人体步态身份识别方法。采用自制的APP软件在较低采样率下采集人体步行加速度数据,实验中共采集50名志愿者的正常行走加速度数据,使用多尺度熵算法进行数据处理,得到在各个尺度下的熵值,最后采用DTW算法对多尺度熵值进行特征匹配,得到的相对错误率(EER,equal error rate)为13.7%,仿真结果表明基于多尺度熵和DTW算法相结合的方法较好提高了身份识别的准确率,为人体步态身份识别提供了一个新的思路。 相似文献
2.
针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性. 相似文献
3.
沉管隧道多尺度方法与地震响应分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前沉管隧道多质点-弹簧抗震简化分析模型的不足,如无法合理模拟沉管接头的细部构造及力学特征,提出了一种同时表征沉管隧道宏观整体响应和细观接头构造的多尺度分析方法,其中宏观多质点-弹簧-梁耦合模型用于描述沉管隧道结构与地层的动力相互作用以及宏观整体地震响应特征,细观精细化模型用于捕捉沉管接头的张合量、剪力键受力等动态演化规律。以广州某沉管隧道为应用实例,建立了相应的地震响应多尺度分析模型,综合考虑地震动输入方向、运营期环境温度变化等工况组合,研究了沉管隧道管节受力、接头变形、剪力键受力等地震响应特性以及关键因素的影响规律。结果表明,地震动输入方向随着与隧道轴向夹角的增加,结构剪力及弯矩明显增大,而轴力及接头变形随之减小,90°输入时峰值轴力的降幅超过了85%,而接头最大张合量仅为0°输入时的17%;环境温度变化对沉管隧道轴向受力及接头变形影响显著,降温导致接头最大张开量增加了约30%,并使隧道出现了接近峰值轴力60%的拉力。 相似文献
4.
基于神经网络的图像超分辨率方法往往存在重建图像纹理结构模糊、缺失高频信息的问题。为了解决该问题,在SRGAN的基础上提出一种多尺度并联学习的生成对抗网络结构,其中生成模型由两个不同尺度的残差网络块组成,首先对提取的低分辨率图像通过两个子网络的多尺度特征学习,然后使用融合网络进行残差融合,融合不同尺度高频信息,最终生成高分辨图像。在Set5、Set14、BSD100基准数据集以及SpaceNet卫星图像数据集上的实验结果证明了该算法在恢复低分辨率图像的细节纹理信息具有良好效果。 相似文献
5.
基于同态滤波及多尺度Retinex的低照度图像增强算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。 相似文献
6.
红外目标的探测背景具有复杂性和非平稳性,为提高后续检测性能,常常通过抑制背景来增强目标能量。针对传统背景抑制方法检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于改进滤波器和图像多尺度变换的复杂背景抑制算法。首先,对红外图像进行改进的滤波处理获得预处理图像。其次,通过高斯金字塔多分辨技术,平滑图像背景。然后,采用Cubic插值算法提高图像的分辨率,得到背景估计图像。最后,将预处理图像和背景估计图像差分,获得背景抑制的结果。经验证,该算法实时性相对传统方法提高了19%,对于多种复杂的背景情况具有良好的适应性。同时,算法计算复杂度较低,有利于实现实时性工程应用。 相似文献
7.
为了快速有效地提取视频中含有维吾尔文字幕的关键帧提出一种新方法.该方法首先运用多尺度Harris角点检测,结合维吾尔文字笔画特点,完成字幕关键帧的初步提取;然后利用最小二乘法拟合直线,根据两条拟合直线的角度偏离情况对初步提取的结果作去冗余处理,得到最终字幕关键帧.实验结果表明:该方法快速简单,提取结果的准确率达到93%,具有很好的适应性. 相似文献
8.
本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。 相似文献
9.
时频谱图干扰强,目标之间、目标与干扰之间有重叠,其分割是重要而困难的问题.提出一种基于图像熵定义的时频谱图多尺度形态梯度图像融合方法,将该方法与标记分水岭分割结合形成一种基于多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割方法.实验结果表明,与基于单尺度形态梯度和标记分水岭的分割方法相比,新方法实用性更强;与Otsu法相比,新方法分割更准确. 相似文献
10.
非均质材料的力学性能在宏观和微观的尺度上都具有一定的不确定性,通过构建数学模型来研究、预测非均质材料的力学性能具有较高的理论价值和实际工程意义,多尺度随机有限元法正是在这一宏观背景下提出.以均值化理论及两尺度模型为基础,结合随机有限元谱方法,旨在完整地模拟随机性周期分布的线性椭圆问题.模型藉由对微观尺度下对代表体元的微小摄动数值分析,求出随机参数的宏观等效值;并结合KL分解、混沌多项式展开考虑求解过程中的随机性问题,得到的数值结果和已有的蒙特卡洛方法有较高的吻合.分析结果显示出随着分析维度和阶数的提高,结果不断逼近真实解.并进一步指出,在兼顾效率和精度的情况下,一维分析时所取的维度数和阶数的极限. 相似文献