局部约束线性编码相关论文
近年来列车的速度不断提高,对钢轨的质量要求也在上升。钢轨是承担火车全部重量的关键设备,轻微的缺陷都有可能导致重大事故。为了......
随着图像特征编码在目标显著性计算、图像分类和人体再识别技术领域的快速发展,使得计算机在真实场景中理解和分析图像内容的能力......
目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要且富有挑战性的研究课题,它通过对视频中特定目标的定位与跟踪,为进一步的行为识别分析提供支......
随着互联网的飞速发展,图像数量呈爆炸式增长。针对海量图像进行分类和管理已经成为新的研究热点,其目标是将特定的图像归类到某一......
长非编码RNA(lncRNA)在很长的一段时间内都被科学家认为是细胞遗传过程中的翻译杂质,然而,近年来的研究表明它在许多疾病的发生过......
针对图像分类空间语义信息贫乏,提出一种基于空间金字塔的多核学习图像分类方法.从图像中提取局部特征DenseSIFT,使用局部约束线性......
为了提高了静态图像中自然场景分类的识别精度,采用一种基于加权优化的聚类方法。将文本领域的文字激活力矩阵方法应用到图像分类......
为了提升视觉信息在低能见度条件下的适用性,提出了一种采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合方法。首先,采用K均值奇异......
针对图像分类中量化编码的问题,提出了一种简单而且高效编码方法,叫做局部约束线性编码(Locality-Constrained Linear Coding)算法......
基于特征提取的图像分类算法的核心问题是如何对特征进行有效编码.局部约束线性编码(Locality-constrained linear coding,LLC)因......
静态图像中人体行为分类的一般方法是先手动标定出行为对象,再单独对行为对象进行特征提取和分析,不仅费时费力还丢失了场景信息。......
为提高局部约束线性编码(locality-constrained linear coding,LLC)的效率,提出一种结合邻居匹配策略改进的LLC方法。依据输入向量......
针对增强视频目标跟踪鲁棒性难题, 提出一种利用稀疏协同判别模型和生成模型的跟踪算法. 在判别模型中, 利用先验视觉知识训练一个......
针对传统的颜色-深度(RGB-D)图像物体识别的方法所存在的图像特征学习不全面、特征编码鲁棒性不够等问题,提出了基于核描述子局部......
基于稀疏表示的超分辨率图像重建是当前典型的算法之一,引入约束性更强的局部约束线性编码(LLC:Locality-constrained Linear Codi......
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情感图像分类的目的是希望计算机能够表述人类观察图像时所引起的情感反应,并根据这种反应把图像分到不同的情感类别。本文提出了......
针对静态图像人体行为识别问题,提出一种融合局部约束线性编码(LLC)和全局特征描述子的方法。该方法对图像进行密集采样,提取每个......
针对传统车辆识别算法鲁棒性及实时性不强的问题,结合局部线性约束编码(LLC)和加权空间金字塔匹配(SPM)模型,提出一种车辆品牌型号......
为了改善低层特征对图像内容描述不够精确而导致现勘图像分类准确率低的问题,提出一种利用深度学习特征的改进局部约束线性编码(lo......
最近的研究表明:在许多计算机视觉任务中,将对称正定矩阵表示为黎曼流形上的点能够获得更好的识别性能.然而,已有大多数算法仅由切......
基于视觉的人体运动分析是计算机视觉领域的研究热点,在人机交互,视频检索与监控等领域有广阔的应用前景。近年来,基于视觉的人体......
针对现有人体动作识别方法没有考虑到非人体目标的作用,提出一种基于时空图像分割和目标交互区域检测的人体动作识别方法。在视频......
人体动作检测与识别是一种多学科交叉的研究方向,包括了图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等多个领域的内容。交警手势识......
