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行人检测一直都是计算机视觉领域极具挑战性的研究热点和难点,广泛用于视频监控、机器人学、智能驾驶等领域.提出了一种基于SLIC超像素聚类和HOG特征算法的融合的行人图像的分割和识别方法.首先,用超像素聚类算法将彩色目标图像分割成几个紧凑的超像素;然后,分别提取超像素的HOG特征;最后,应用SVM算法作为分类器进行训练和检测.实验结果表明,算法对测试数据库具有较低的漏检率和误报率,且在测试样本发生变化时,依旧保有的检测精确度,所提出的实验方法是有效的. 相似文献
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针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题,提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法,以优化聚类中心的均匀化分布,实现点云的均匀化聚类。首先,根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度,再依据局部密度的大小确定距离参数。其次,依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心,同时消除聚类中心的邻近化,使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后,利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法(clustering function based on density peak, CFDP)、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)进行比较,该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类(density peak clustering, DPC)算法及深度学习方法相比,所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%... 相似文献
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针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题,提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法,以优化聚类中心的均匀化分布,实现点云的均匀化聚类。首先,根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度,再依据局部密度的大小确定距离参数。其次,依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心,同时消除聚类中心的邻近化,使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后,利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法(clustering function based on density peak,CFDP)、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)进行比较,该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类(density peak clustering,DPC)算法及深度学习方法相比,所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%,在计算效率和精度方面均优于其他两种方法。 相似文献
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提出了基于SLIC超像素分割的快速色彩传递算法.该算法有两个主要步骤:首先利用SLIC技术实现两幅图像的超像素分割;然后根据超像素特征,对两幅图像的超像素进行相似性匹配,在此基础上进行色彩传递.实验结果表明,与基于像素点传递的一类算法比较,该算法不仅提高传递速度,还进一步改善了传递效果,结果图像更加自然,平滑. 相似文献
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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确. 相似文献
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基于灰云的改进白化模型及其在灰色决策中应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统的灰色决策中白化函数在处理复杂决策问题时的缺点,研究了基于灰云的改进的白化模型及其决策应用。首先概述了传统的白化模型及其缺点,提出了一种集成灰性和随机性的灰云模型,给出了灰云数字特征和正态灰云模型生成方法;然后给出了替代传统的白化函数的基于灰云的灰数白化模型;最后给出了基于正态灰云的灰数白化模型在灰色聚类决策中的应用,并通过实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳... 相似文献
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基于分层聚类的k-means算法 总被引:8,自引:0,他引:8
为了更好地实现聚类,在分析分层聚类和k-means算法优缺点的基础上提出了一种改进的聚类算法.改进算法将分层聚类和k-means聚类算法的优点相结合,首先采用分层聚类,得到一个初始的聚类结果,然后应用k-means聚类算法继续聚类.实验结果表明,改进算法较原先传统的聚类算法,不但算法执行速度快、效率高,而且聚类效果也比较好。 相似文献
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近几年来,单元化制造系统(CMS)作为一种由于能满足不同客户需求、缩短产品生产周期、提高企业的全球竞争力的先进制造组织模式而备受关注。本文提出了一种新的矩阵聚类方法(HERBAL)设计制造单元,并探讨了该方法与其它聚类方法如ROC、ROC2、DCA等方法在成组效率、成组功效等评价指标上的优劣,证明了该方法的可行性和高效率。同时该方法中的设备_零件矩阵(MCM)中的二元值元素,采用反映实际生产中的流程时间替代,可使聚类结果更符合实际的生产需求。 相似文献
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分布式协同攻击是网络应用安全中不可忽视的威胁,而目前入侵检测系统中常用的检测方法均以入侵者为中心点来检测,对分布式协同攻击的检测能力很弱。针对这一问题,提出了一种双中心检测机制,并采用聚类的方法对双中心检测机制的实现做了初步的研究。 相似文献