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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

75 篇 专利

馆藏范围

75 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

7 篇 杭州电子科技大学
5 篇 华南理工大学
4 篇 南京师范大学
4 篇 武汉大学
3 篇 大连理工大学
3 篇 珠海大横琴科技发...
2 篇 浙江浙能技术研究...
2 篇 北京百度网讯科技...
2 篇 大连维视科技有限...
2 篇 新华三信息安全技...
2 篇 国网江苏省电力有...
2 篇 清华大学
2 篇 上海交通大学
2 篇 北京大学
2 篇 京东方科技集团股...
2 篇 中国航空工业集团...
2 篇 北京航空航天大学
2 篇 京东科技控股股份...
2 篇 西北大学
2 篇 北京三快在线科技...

作者

4 篇 谷雨
4 篇 彭冬亮
4 篇 刘俊
3 篇 陈金鹿
3 篇 薛剑
3 篇 文成林
3 篇 卢湖川
3 篇 李艳雄
3 篇 牛冰川
3 篇 邓练兵
2 篇 吕亚飞
2 篇 杜文英
2 篇 张铭
2 篇 姚力波
2 篇 周伯文
2 篇 陈昊
2 篇 刘亚东
2 篇 张敏
2 篇 冯秋晨
2 篇 王俊

语言

75 篇 中文

检索条件"主题词=训练样本提取"

共 75 条记录，以下是21-30 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于掩码训练的图像修复方法

一种基于掩码训练的图像修复方法

引用

作者：商彩贾旭卢湖川何友 116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2号

本发明提供一种基于掩码训练的图像修复方法，涉及计算机视觉技术领域，包括步骤：获取图像训练集中的训练样本；将训练样本输入至待训练的掩码生成模型中对所述训练样本提取特征，得到掩码生成模型输出的掩码结果；将所述掩码生成模型... 详细信息

标准号: CN115115537B

本发明提供一种基于掩码训练的图像修复方法，涉及计算机视觉技术领域，包括步骤：获取图像训练集中的训练样本；将训练样本输入至待训练的掩码生成模型中对所述训练样本提取特征，得到掩码生成模型输出的掩码结果；将所述掩码生成模型输出的掩码结果与训练样本相乘，得到损坏图像；得到所述图像修复模型的处理层输出的初始修复结果；将所述初始修复结果对应于损坏部分的子图像填充至损坏图像，作为中间修复结果；根据所述纹理特征和初始修复结果，得到该训练样本对的最终修复结果；本发明通过生成动态掩码，确认了图像的可预测区域，减少了对训练过程的损害，使得训练好的图像修复模型输出的修复结果与原始图像接近，保证了图像修复效果。

关键词：掩码图像修复训练样本修复生成模型输出图像计算机视觉技术训练样本提取相乘获取图像纹理特征训练过程原始图像处理层可预测子图像填充损害保证

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基于双向插值增强的2DPCA人脸图像识别方法

基于双向插值增强的2DPCA人脸图像识别方法

引用

作者：文成林牛冰川 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明涉及一种基于双向插值增强的2DPCA人脸图像识别方法，本发明先把把ORL人脸库分为训练样本和测试样本；然后分别用PCA方法、2DPCA方法、(2D)2PCA方法对训练样本提取特征值和特征向量。再使用插值的方法对所提取的特征向量进行插值... 详细信息

标准号: CN110097022A

本发明涉及一种基于双向插值增强的2DPCA人脸图像识别方法，本发明先把把ORL人脸库分为训练样本和测试样本；然后分别用PCA方法、2DPCA方法、(2D)²PCA方法对训练样本提取特征值和特征向量。再使用插值的方法对所提取的特征向量进行插值。最后采用范数距离方法和支持向量机方法进行识别。本发明通过在高价值的特征向量之间插入新的向量，以期望提高特征信息的显示度，在不增加更大计算复杂度的前提下来提高了图像的识别精度。

关键词：特征向量人脸图像识别训练样本提取计算复杂度支持向量机测试样本特征信息训练样本人脸库再使用范数向量图像期望

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情绪识别方法、装置、计算机装置及存储介质

情绪识别方法、装置、计算机装置及存储介质

引用

作者：刘利 518052 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

本发明提供了一种情绪识别方法、装置、计算机装置及存储介质。所述情绪识别方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集中的每个训练样本为用户步行的加速度时间序列，每个训练样本带有标签，所述标签标记所述训练样本对应的情绪类别；... 详细信息

标准号: CN110705584A

本发明提供了一种情绪识别方法、装置、计算机装置及存储介质。所述情绪识别方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集中的每个训练样本为用户步行的加速度时间序列，每个训练样本带有标签，所述标签标记所述训练样本对应的情绪类别；对所述训练样本集中的每个训练样本提取多个特征；根据所述训练样本集中的各个训练样本的多个特征构建多个分类回归树；根据所述多个分类回归树生成随机森林；将待识别用户的多个特征输入所述随机森林，根据所述随机森林的输出确定所述待识别用户的情绪类别，其中所述待识别用户的多个特征根据所述待识别用户步行的加速度时间序列得到。本发明实现了根据用户步行过程中的加速度数据识别用户情绪。

关键词：训练样本随机森林分类回归树情绪识别时间序列训练样本提取步行计算机装置加速度数据训练样本集标签标记步行过程存储介质输出确定特征构建特征输入用户情绪情绪标签

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一种联合特征增强和网络参数优化的人脸识别方法

一种联合特征增强和网络参数优化的人脸识别方法

引用

作者：文成林牛冰川 310018 浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街

本发明涉及一种联合特征增强和网络参数优化的人脸识别方法。本发明首先把ORL人脸库分为训练样本和测试样本；接着分别使用2DPCA和(2D)2PCA方法对训练样本提取特征值和特征向量；然后对特征向量使用插值法增强并和BP神经网络结合做仿真... 详细信息

标准号: CN111832467A

本发明涉及一种联合特征增强和网络参数优化的人脸识别方法。本发明首先把ORL人脸库分为训练样本和测试样本；接着分别使用2DPCA和(2D)²PCA方法对训练样本提取特征值和特征向量；然后对特征向量使用插值法增强并和BP神经网络结合做仿真实验；再使用WSCPSO算法优化BP神经网络参数；最后使用优化后的BP神经网络和增强的特征数据做仿真实验。本发明通过提出一种在全局和局部搜索期间权重都缓慢变化的PSO算法，避免了搜索遗漏问题，进一步提高了人脸识别的准确率。

关键词：仿真实验人脸识别特征向量网络参数优化训练样本提取测试样本缓慢变化局部搜索算法优化特征数据特征增强训练样本插值法人脸库再使用准确率权重遗漏搜索全局优化联合

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一种基于模糊不变特征的模糊图像识别方法

一种基于模糊不变特征的模糊图像识别方法

引用

作者：曹治国肖阳朱梦宇解晓康 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

本发明公开了一种基于模糊不变特征的模糊图像识别方法，属于计算机视觉、模式识别技术领域。本发明包括：分别从纹理与结构两个方面提取模糊图像的模糊不变特征；将所提取的特征采用KCCA方法进行融合；利用训练样本提取融合特征训练SV... 详细信息

标准号: CN104537381B

本发明公开了一种基于模糊不变特征的模糊图像识别方法，属于计算机视觉、模式识别技术领域。本发明包括：分别从纹理与结构两个方面提取模糊图像的模糊不变特征；将所提取的特征采用KCCA方法进行融合；利用训练样本提取融合特征训练SVM分类器；利用训练得到的SVM分类器对模糊图像进行识别。相比于传统的模糊图像识别方法，本发明所提供的方法可以在不去图像模糊的情况下直接对模糊图像进行识别，具有识别准确率高、实时性强的特点。本发明在模糊图像识别领域中具有较高的应用价值。

关键词：模糊图像模式识别技术训练样本提取计算机视觉特征训练图像模糊模糊融合纹理传统的实时性准确率应用

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一种基于掩码训练的图像修复方法

一种基于掩码训练的图像修复方法

引用

作者：商彩贾旭卢湖川何友 116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2号

标准号: CN115115537A

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一种基于统计形变模型的器官辅助定位分割方法

一种基于统计形变模型的器官辅助定位分割方法

引用

作者：侯榆青王宇慧赵凤军贺小伟郭红波高培 710127 陕西省西安市长安区郭杜教育科技产业园区学府大道一号

本发明公布一种基于统计形变模型的器官辅助定位分割方法，其包括如下步骤：(1)获取生物体CT数据；(2)划分高、低对比度器官，在CT数据中选取训练样本提取相应的统计先验信息；(3)建立低对比度器官的统计形变模型；(4)基于高、低对比度... 详细信息

标准号: CN105719278A

本发明公布一种基于统计形变模型的器官辅助定位分割方法，其包括如下步骤：(1)获取生物体CT数据；(2)划分高、低对比度器官，在CT数据中选取训练样本提取相应的统计先验信息；(3)建立低对比度器官的统计形变模型；(4)基于高、低对比度器官之间的相关性，借助高对比度器官辅助定位低对比度器官的初始位置；(5)在辅助定位的基础上，沿标记点法线方向进行器官的搜索分割。本发明采用的器官分割方法可快速自动地找寻器官的初始化位置，利用统计形变模型融合组织器官的位置、形状等先验信息，快速系统地完成器官的分割，大大提高了图像分割的效率，是一种有效的器官分割方法。

关键词：器官低对比度辅助定位形变模型器官分割先验信息分割统计训练样本提取初始化位置生物体法线方向高对比度快速系统快速自动图像分割组织器官标记点搜索融合

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一种基于图像语义和失真混合特征学习的图像无参考质量评估和监测方法

一种基于图像语义和失真混合特征学习的图像无参考质量评估和监测...

引用

作者：聂婷婷陈红 214313 江苏省无锡市经济开发区新园路富力中心C5(7-8)4层04

本发明公开了一种基于图像语义和失真混合特征学习的图像无参考质量评估和监测方法，包括：训练教师网络模型，生成大规模失真图像数据库作为训练样本，利用教师网络模型提取的图像语义特征，初始化混合特征感知网络模型，对训练样本提... 详细信息

标准号: CN116703881A

本发明公开了一种基于图像语义和失真混合特征学习的图像无参考质量评估和监测方法，包括：训练教师网络模型，生成大规模失真图像数据库作为训练样本，利用教师网络模型提取的图像语义特征，初始化混合特征感知网络模型，对训练样本提取混合感知特征，计算蒸馏损失；对混合特征进行池化和失真类别预测，计算失真预测的交叉熵损失；计算联合语义和失真预测的损失，更新混合特征感知网络的模型参数，直到模型收敛；利用图像质量评价数据库进行模型微调以进行图像质量评价。本发明提供的方法，利用知识蒸馏技术对混合特征的语义属性进行监督，利用特征对图像语义和失真进行混合表示，获得混合特征进行图像质量回归学习，提高图像质量评估的准确率。

关键词：混合特征失真网络模型感知图像质量评价图像语义预测数据库图像图像语义特征图像质量评估训练样本提取模型参数失真图像训练样本语义属性蒸馏技术蒸馏损失质量评估语义初始化交叉熵准确率池化微调教师收敛参考学习回归监测更新网络监督联合

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行人检测装置及方法、辅助驾驶系统

行人检测装置及方法、辅助驾驶系统

引用

作者：苏海军唐小军 100015 北京市朝阳区酒仙桥路10号

本发明公开了一种行人检测装置，包括：分类器训练单元用于基于训练样本提取行人特征，并基于该行人特征离线训练获得分类器；图像采集单元用于采集待检测图像；采样单元用于在待检测图像上采样获得子图像；计算单元用于对子图像基于粒... 详细信息

标准号: CN108694356B

本发明公开了一种行人检测装置，包括：分类器训练单元用于基于训练样本提取行人特征，并基于该行人特征离线训练获得分类器；图像采集单元用于采集待检测图像；采样单元用于在待检测图像上采样获得子图像；计算单元用于对子图像基于粒子群优化算法检测行人，其中，每个粒子定义为子图像中预设大小的对象；在粒子群优化算法中基于分类器和每个粒子的行人特征计算该粒子的适应度值，适应度值表征粒子属于行人的可能性大小。本发明还提供一种行人检测方法。本发明不仅可以提高检测速率，而且还能够满足不同检测速率需求的应用场景。

关键词：粒子粒子群优化算法待检测图像分类器适应度子图像检测图像采集单元行人检测装置训练样本提取分类器训练采样单元对子图像计算单元离线训练速率需求特征计算行人检测应用场景人特征上采样预设采集

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多目标行人跟踪方法及装置、电子设备、存储介质

多目标行人跟踪方法及装置、电子设备、存储介质

引用

作者：何凌霄程鹏刘武梅涛周伯文 100000 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号C座2层221室

本申请公开了一种多目标行人跟踪方法及装置、电子设备、存储介质，方法包括：将获取的目标视频帧输入预先训练好的跟踪模型中，通过跟踪模型的检测部分网络检测目标视频帧的全局特征图中的各个目标行人的位置信息，以及通过身份特征提... 详细信息

标准号: CN113469118B

本申请公开了一种多目标行人跟踪方法及装置、电子设备、存储介质，方法包括：将获取的目标视频帧输入预先训练好的跟踪模型中，通过跟踪模型的检测部分网络检测目标视频帧的全局特征图中的各个目标行人的位置信息，以及通过身份特征提取部分网络提取全局特征图中的各个位置的特征信息，并结合目标行人的位置信息确定各个目标行人的身份特征信息；其中，全局特征图由跟踪模型的主干网络提取得到；跟踪模型预先利用训练好的行人重识别网络提取到的软标签训练得到；软标签为从所述训练样本中提取的身份特征信息，用于对身份特征提取部分网络从训练样本提取的身份特征信息进行约束；基于各个目标行人的位置信息以及身份特征信息进行跟踪。

关键词：身份特征信息全局特征跟踪目标视频身份特征网络提取软标签位置信息确定训练样本提取存储介质电子设备特征信息网络检测行人跟踪训练样本主干网络多目标检测申请网络

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