简介:摘要:目标行为特征提取是计算机视觉和行为分析领域的重要任务之一。本研究基于深度学习方法,探索了对目标行为特征进行有效提取的方法。首先,我们回顾了深度学习在计算机视觉任务中的成功案例,并分析了深度学习在目标行为分析和行为识别中的优势。接着,我们概述了基于深度学习的目标行为特征提取方法,并讨论了深度学习模型在这一领域中的应用现状、优势和局限性。我们还比较和评估了不同的深度学习模型,探讨了它们在目标行为特征提取方面的性能差异。在模型设计方面,我们介绍了模型架构和网络结构设计、数据预处理和标注方法、损失函数和训练策略,以及模型参数调优和优化方法。最后,我们进行了实验和评估,通过比较不同模型在目标行为特征提取任务上的表现,验证了深度学习在该领域的有效性和潜力。本研究的结果对于改进目标行为特征提取方法、推动计算机视觉和行为分析的发展具有重要意义。
简介:特征提取是合成孔径雷达目标识别关键技术与核心任务。为了更好地提取目标特征,稀疏约束将被添加在非负矩阵分解法中,并应用于图像目标特征提取,通过利用稀疏约束的非负矩阵分解方法对sAR目标图像进行分解,构建具有稀疏性的目标特征矢量,提高了特征矢量的类内相似性与类间差异性。利用基于支持向量机的分类方法对MSTAR数据进行目标识别试验,试验结果表明,添加稀疏约束的NMF方法与PCA、ICA以及一般NMF特征提取方法相比,能够显著提高目标识别的稳定性和准确率。
简介:传统的遥感图像机场跑道自动目标检测由于仅提取灰度特征常产生过分割现象,本文采用灰度特征和纹理特征相结合的方法进一步提高跑道的检测精度。利用阈值对遥感图像进行初始分割,以定位感兴趣区域(ROI),再利用EM算法估计ROI区域训练样本,引入马尔可夫随机场(MRF)模型,分割机场跑道。实验表明MRF可以很好地描述空间连续性,可以达到精确检测机场跑道的目的。
简介:摘 要:通常我们所了解的人脸识别算法是指将人的五官特征或者局部特征经过图像处理,上传到系统后端,再和数据库的人脸照片进行比对,最终识别出所需要的类别。人脸识别算法比较广泛应用于监控、公安系统、考试系统、门禁检查、身份识别等领域,而基于特征提取的人脸识别算法是人脸识别系统中的关键部分,接下来我们将通过本文了解一下关于人脸识别算法的特征提取需要注意的事项。
简介:摘要:特征提取是对原始数据关键特征的表达,能凸显原始数据的主要信息,避免和非主要信息产生“等价”变换,而弱化了主要信息价值。对于时间序列的电池组数据,设计基于注意力机制的时间序列特征提取算法,从而快速地对采集的数据进行有效降维与压缩。