简介:针对单一特征步态识别率低的问题,提出一种将步态能量图(GaitEnergyImage,GEI)中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法.首先,通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图,并从中分割出动态部分.然后,利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息,将两步态特征融合在一起,对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维.最后,将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中,从而完成步态的分类和识别.经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验,取得了很好的识别效果,实验结果表明,与单一特征的步态识别方法相比,融合后算法的识别率提高了约10%.
简介:道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.
简介:作为一个保边去噪的算法,各向异性扩散滤波(anisotropicdiffusionfilter,ADF)被广泛应用于磁共振成像(magneticresonanceimage,MRI)图像的预处理中,且对MRI图像中的莱斯噪声具有很好的去除效果.各向异性扩散滤波参数的选择对于其去噪性能影响很大,为找出滤波器的最佳参数,我们用改进的遗传算法对其进行参数优化,并且采用了一种新的精英选择策略,而且还在交叉和变异过程中采用了自适应的交叉和变异概率,再分别对各向异性扩散滤波的迭代次数t、扩散阈值k以及时间步长λ等三个参数进行选择优化.最后,从峰值信噪比(peaksignal-to-noiseratio,PSNR)、结构相似性指数(structuralsimilarityindexmetric,SSIM)、均方差(meansquarederror,MSE)三个方面,将经过参数优化的各向异性扩散滤波器对脑部MRI进行去噪处理,并与其它参数下的滤波结果进行对比.实验结果表明,经过参数优化的各向异性滤波器,无论是从视觉上还是相关评价指标上,均优于其它参数情况下的去噪效果.