【摘 要】
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随着智能装备的性能提升和普及应用,经常采用手势进行人机交互。为了更有效地解决复杂手势识别精度不理想的问题,提高对复杂手势的识别准确率,提出利用超声波多普勒频移的SVM-HMM手势识别算法对提取到的手势特征序列进行识别分类。该算法采用支持向量机SVM改进隐马尔可夫模型HMM中的状态转移概率矩阵,并经由Sigmoid函数处理状态序列中各个隐状态的输出概率,对HMM的分类性能进行优化。利用设置的三种不同
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随着智能装备的性能提升和普及应用,经常采用手势进行人机交互。为了更有效地解决复杂手势识别精度不理想的问题,提高对复杂手势的识别准确率,提出利用超声波多普勒频移的SVM-HMM手势识别算法对提取到的手势特征序列进行识别分类。该算法采用支持向量机SVM改进隐马尔可夫模型HMM中的状态转移概率矩阵,并经由Sigmoid函数处理状态序列中各个隐状态的输出概率,对HMM的分类性能进行优化。利用设置的三种不同分类器的对比实验结果表明,该改进算法具有较好的提升效果,尤其对于复杂手势的识别效果提升更为明显。通过实验
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为了解决现有的深度恢复方法存在的局限性,基于Moreau包络与迭代重加权策略的图像深度恢复方法。基于Moreau包络的非凸惩罚函数提高了模型的先验稀疏性,同时保持了模型的凸性,并对算法的收敛性进行了分析。然后引入了一种迭代重加权算法处理颜色不一致问题。此外,还提出了一种加速算法将深度观测矩阵转换到傅里叶域进行快速处理时的非均匀下采样问题。数据集实验结果表明,该方法能够处理各种类型的深度退化,在恢复
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针对"黑飞"无人机侵犯公民隐私、危害个人及公共安全,现有的无人机检测算法难以平衡检测速度和精度且对小目标的检测精度较低等不足,在YOLOv3的基础上进行改进,提出多尺度目标检测网络(multi-scale object detection network, MS-Net)对低空中的无人机进行快速高效地检测,为实现后续的防护压制提供依据。针对锚点框,通过K-均值(K-means)聚类方法得出更准确预
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