主成分分析网络相关论文
为减少输配电过程中用户异常用电行为所造成的经济损失，提出了一种新颖的端到端的用户异常用电检测网络模型，该模型基于主成分分析网......
人脸识别系统因其具有安全、快捷和无接触等优势,在社区、学校、车站和医院等公共区域得到了广泛的应用。但在实际应用中,现有的人......
随着计算机技术和互联网技术的迅速发展,每天都会产生大量的图像和视频信息,因此,如何有效的组织,处理,检索和应用这些图像信息是......
近年来,随着互联网和信息技术的快速发展,日常便捷的生活环境中离不开个人身份识别系统。利用人体固有的生物特征实现身份识别具有......
随着人类进入互联网信息爆炸时代,所接触的信息种类也越来越多。比如从最开始简单的文本信息,发展到随后的音频信号,再到现如今含......
在进入信息时代之前,人们在网上获取信息通常是以简单的文字为载体,而图像、音视频由于其包含数据量较大,难以处理等原因而不那么......
随着智能拍照手机的普及和互联网大数据的兴起，场景文本识别的应用越来越广泛，诸如移动翻译系统、车辆识别、多媒体检索、盲人导航等......
主成分分析网络(PCANet)是一种简单的深度学习网络模型,在图像识别领域具有很强的应用潜力.本文在PCANet的基础上,通过对PCANet结......
随着高光谱遥感成像技术的发展,高光谱遥感图像的各类处理问题已成为遥感领域的重点研究方向,而高光谱图像分类更是重中之重。不同......
人体目标的行为识别作为计算机视觉和模式识别领域的重要分支,是现阶段研究的热门课题之一,关系到日常生活、生命财产安全、社会和......
随着移动智能机器人的广泛应用,移动机器人同时自我定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)成为了研究者研......
长期以来,在拥挤场景中检测异常事件都是一项具有挑战性的任务。为解决这一问题,本文提出了一种名叫异常事件检测网络(AED-Net)的......
目的主成分分析网络(PCANet)能提取图像的纹理特征,线性判别分析(LDA)提取的特征有类别区分性。本文结合这两种方法的优点,提出一......
为了能够用线性分类器对非线性特征进行分类,同时提高图像的分类正确率,提出了一种核主成分分析网络(KPCANet).首先通过核主成分分......
文中提出一种基于简化卷积神经网络的特征提取方法的人脸检测算法。图像的特征提取较为复杂,需要大量的预处理。深度学习减少了特......
主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）是基于深度学习理论的一种非监督式的特征提取方法,它克服了手工提取......
针对传统滚动轴承故障诊断方法大多依赖于人工特征提取且故障诊断过程复杂导致泛化性能较差等问题,提出了一种基于主成分分析网络......
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作为计算机视觉、人工智能、数字图像处理、人机交互等多学科的交叉学科,目标识别与分类得到了广泛的关注。而随着信息技术的发展......
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针对深层卷积神经网络模型的训练复杂、调参技巧和经验要求高、理论分析难等问题,提出一种训练效率高、可解释性强以及理论分析简......
针对人工特征对于多样性的变化没有很好鲁棒性,并且主成分分析网络提取的特征维数过高导致分类效率低且对内存消耗大的问题,提出了......
针对非理想条件下行人检测的性能和效率问题,提出多尺度空间金字塔PCANet。将空间金字塔作为网络的特征池化层,通过分层池化特征的......
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花卉分类是植物学领域中一项最基础的工作,它主要依据花卉的形态特征确定其类别。然而花卉种类繁多,目前花卉的数量已经达369000种......
图像质量评价在图像处理中占据着非常重要的位置。图像质量评价主要分为主观质量评价和客观质量评价,由于主观质量评价耗时、昂贵......
车牌识别是智能交通系统的核心技术,车牌检测是车牌识别技术中至关重要的一步。传统的车牌检测方法多利用浅层的人工特征,在复杂场......
近年来,随着信息技术的快速发展和网络的普及,个人身份识别已经在金融安全、访问控制、安防监控和资料保密等领域得到了广泛应用,......
深度学习能够自主地从大量复杂图像数据中学习到图像深层特征。相较于人工设计的浅层特征,深度学习具有更好的特征表达能力。卷积......
糖尿病视网膜病变检测是利用医学图像处理技术检测眼底图像中是否存在病变,然后标注出病变的位置。通过使用深度学习技术,对糖尿病......
