基于特征点法和直接法VSLAM的研究现状

邹雄; 肖长诗; 文元桥; 元海文, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-12 11:47 期刊

...为前端和后端,前端包括视觉里程计和回环检测,后端包括后端优化和建图。按照估计相机运动的不同方式,将VSLAM分为特征点法和直接法。首先从这两个方面对前端进行综述,阐述其中的关键技术和最新的研究进展,对比分析不同方法的优缺点;然后详细分析优化后端与滤波器后端的区别,进一步地对多个开源代码进行比较研究,分析它们的优劣势和适用场合;再讨论深度学习、语义地图和多机器人在VSLAM领域的研究进展,以及相关技术与VSLAM的结合方式及前景;最后对VSLAM的未来进行展望。...


基于出租车司机经验的约束深度强化学习算法路径挖掘

黄敏; 毛锋; 钱宇翔, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-12 11:51 期刊

利用出租车司机经验,提出约束深度强化学习算法(CDRL)在线计算不同时间段内OD间最快路线。首先,描述了路段经验数据库(ERSD)的提取。然后,介绍了CDRL方法,该方法主要包括两个阶段:可选择约束路段生成和深度Q-learning算法,在第一阶段,生成OD(起终点)间可选择约束路段;在第二阶段,设计深度Q-learning算法学习出租车司机的经验,并根据他们的出发时间计算给定OD间的最快路线。最后,在广州CBD进行了应用实验。结果表明,CDRL方法计算在旅行时间上,优于最...


非数值化特征的条件概率区域划分(CZT)编码方法

贺亮; 徐正国; 李赟; 沈超, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-12 13:37 期刊

...化特征经常出现在数据中,对其有效编码是采用机器学习模型解决问题的关键。针对目前被广泛使用的one-hot编码方法的编码结果具有较大的稀疏性,并且编码出的数值仍然没有明确的物理意义等问题,提出一种基于条件概率的区域划分编码算法CZT(conditional-probability-based zone transformation coding)。该方法首先对特征进行条件概率计算,并依据条件概率划分特征区域,按照区域内的联合条件概率进行编码;然后将CZT编码算法与one-ho...


基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类

买买提阿依甫; 吾守尔·斯拉木; 艾斯卡尔·艾木都拉; 杨文忠; 帕丽旦·木合塔尔, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-12 15:32 期刊

针对传统机器学习的情感分类方法存在长距离依赖问题,深度学习存在忽略情感词库的弊端,提出了一种基于注意力机制与双向长短记忆网络和卷积神经网络模型相结合的维吾尔文情感分类方法。将多特征拼接向量作为双向长短记忆网络的输入捕获文本上下文信息,使用注意力机制和卷积网络获取文本隐藏情感特征信息,有效增强了对文本情感语义的捕获能力。实验结果表明,该方法在二分类和五分类情感数据集上的F1值相比于机器学习方法分别提高了5.59%、7.73%。...


基于深度学习的代码审查意见有效性评估

段雨佳;鞠婷;, 电子科技 2020年01期 , 期刊

针对代码审查过程中的代码审查意见对于开发者可能无价值的问题,文中提出了一种基于深度学习长短期记忆网络的代码审查意见有效性评估方法。该方法通过提取代码审查意见中与审查意见有效性相关的特征,并根据这些特征构建评估模型,从而评估审查意见对于开发人员是否有价值。为了验证方法的有效性,文中选取了GitHub上开源Eclipse项目中的审查信息作为实验数据,并将所提方法与其它机器学习方法对比。实验结果表明,该方法可以有效评估审查意见的价值。...


基于深度学习的人脸识别算法研究

胡亚洲; 周亚丽; 张奇志, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-13 10:50 期刊

基于深度学习的人脸识别技术是目前人工智能领域研究的热点之一。考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度,对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进,同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作,并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明,改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%,高于原始网络结构的99.05%;在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%,高于原始网络结构的97.10%;在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.4...


模糊熵和深度学习在精神分裂症中的应用研究

田程; 胡廷; 曹锐; 相洁, 计算机工程与应用 发表时间:2019-03-13 15:31 期刊

...的前提。针对以上问题,提出一种基于大脑复杂性和深度学习的精神分裂症脑电信号(EEG)分类方法,旨在发现隐藏在数据中的分布式特征。与忽略空间信息的标准脑电数据分析技术相反,首先将脑电信号的时间序列进行分频处理,并将每个频段的时间序列用模糊熵(FuzzyEn)进行特征提取,按照电极的空间位置构成特征向量,并将特征向量输入到卷积神经网络(CNN)中训练分类模型,自动识别受试者是否患病。实验结果表明,基于模糊熵和卷积神经网络的分类方法是有效的,分类准确率达到了99.16%。...


基于改进的深度残差网络的表情识别研究

何俊; 刘跃; 李倡洪; 沈津铭; 李帅; 王京威, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-14 10:33 期刊

提出了一种基于改进的深度残差网络(residual network,ResNet)的表情识别算法。采用小卷积核和深网络结构,利用残差模块学习残差映射解决了随着网络深度的增加网络精度下降问题,通过迁移学习方法克服了因数据量不足导致训练不充分的缺点;网络架构使用了线性支持向量机(SVM)进行分类。实验中首先利用ImageNet数据库进行网络参数预训练,使网络具有良好的提取特征能力,根据迁移学习方法,利用FER-2013数据库以及扩充后的CK+数据库进行参数微调和训练。该算法克服...


基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法

凌兴宏;李杰;朱斐;刘全;伏玉琛;, 计算机学报 发表时间:2019-03-14 17:29 期刊

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一。传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,由于庞大的计算量导致其训练时间过长。虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和图像特征。针对上述问题,提出了一种基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法。新算法利用特征注意力机制和视觉注意力机制来改进传统的异步深度强化学习模型。其中,特征注意力机制为卷积神经网络卷积后的所有特征图设置不同的权重,使得智能体聚焦于重要的图像特征;...


基于联合卷积自编码网络的多聚焦图像融合方法

罗晓清; 熊梦渔; 张战成, 控制与决策 发表时间:2019-03-19 11:30 期刊

...积神经网络强大的特征提取能力,设计了具有公共分支和私有分支的联合卷积自编码网络学习多源图像的特征,公共分支学习多幅图像之间的公共特征,每幅图像的私有分支学习该图像区别于其他图像的私有特征,基于私有特征计算图像的活动测度,得到图像聚焦区域映射,据此设计融合规则融合两幅多聚焦图像最终得到全聚焦的融合图像。在公开数据集上的对比实验结果显示:主观评测,该方法较好的融合了聚焦区域,视觉效果自然清晰;客观指标上,该方法在多个评价指标上优于对比方法。...


基于动态采样和迁移学习的疾病预测模型

胡满满;陈旭;孙毓忠;沈曦;王晓青;余天洋;梅御东;肖立;程伟;杨杰;杨焱;, 计算机学报 发表时间:2019-03-19 13:39 期刊

...合,将诊断结果作为输出标签,在此基础上利用机器学习算法训练疾病预测模型。不同疾病发病率的差异性导致医学样本具有不均衡、小样本特点,难以训练高效、准确疾病预测模型。采样技术是目前解决样本不均衡问题的常用手段,其主要采用一定的策略生成均衡训练集,在均衡训练集上训练疾病预测模型,但是采样技术独立训练不同疾病的预测模型,没有考虑不同疾病模型之间的知识迁移性,限制了模型效果。迁移学习可以实现相似任务之间的知识迁移,如果将迁移学习运用到疾病预测模型训练过程中,在已有疾病诊断模型的基础上...


基于深度学习的颜值估计及其在电商精准营销中的应用

吴安波; 葛晨晨; 孙林辉; 张云; 李刚, 工业工程与管理 发表时间:2019-03-26 17:00 期刊

近年来,随着机器学习和人工智能领域的不断发展,使得人脸颜值估计的研究得到广泛关注。本文提出一种基于深度学习的颜值估计框架,利用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)提取人脸图像的特征向量,并采用回归分析计算方法评估人脸颜值,为充分发挥深度卷积神经网络提取特征的能力,提出了优化后的人脸特征提取损失函数。最后,利用该颜值估计算法构建消费者颜值与服装购物偏好相关性模型。结果显示:消费者颜值与服装购物偏好存在一定的相关关系...


深度学习视阈下MOOC学习者流失预测及干预研究

林鹏飞; 何秀青; 陈甜甜; 吴华君; 何聚厚, 计算机工程与应用 发表时间:2019-03-27 10:11 期刊

...pen Online Courses)课程在为学习者提供优质课程的同时,低完成率成为影响其有效推广的重要因素。通过对edX开放数据集分析发现,学习者的逐渐流失是导致MOOC课程低完成率的因素之一,且学习行为与成绩之间存在复杂的相关性;基于线性回归和深度神经网络(Deep Neural Network,简称DNN)预测学习者的成绩,实验证明,DNN能够更好地拟合学习行为与成绩之间复杂的相关性,实现对成绩更加精准的预测,预警学习者流失;对预测的潜在流失学习者迭代进行个性化的教学...


基于深度学习的OFDM系统窄带干扰消除方法研究

马涛; 李悦; 杨峰; 丁良辉, 计算机应用研究 发表时间:2019-04-02 15:31 期刊

...扰(narrowband interference,NBI)引起的性能下降,提出了两种基于深度学习(deep learning,DL)的窄带干扰消除结构。在两种结构中,首先分别对接收信号进行预处理,然后利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)从时域上对经过预处理的数据进行特征提取并获得干扰估计。最后将干扰估计量从接收信号中消去。仿真结果显示,两种结构可以有效学习出OFDM系统中的窄带干扰,并提升系统性能。...


缺陷检测技术的发展与应用研究综述

李少波;杨静;王铮;朱书德;杨观赐;, 自动化学报 发表时间:2019-04-02 15:44 期刊

...测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点;对比分析了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉检测的主流缺陷检测技术和基于深度学习的缺陷检测技术的研究现状;然后,梳理了缺陷检测技术在电子元器件、管道、焊接件、机械零件和质量控制中的典型应用;最后,对缺陷检测技术的研究情况进行了总结和展望,指出该研究领域亟需解决的问题和未来发展的方向,并从高精度、高定位、快速检测、小目标、复杂背景、被遮挡物体检测、物体关联关系等几个方面总结近...


基于随机森林误分类处理的3D人体姿态估计

蔡轶珩;王雪艳;马杰;孔欣然;, 自动化学报 发表时间:2019-04-02 16:19 期刊

...的误分类问题,提出一种基于自适应融合特征提取和误分类处理机制的改进算法.该算法利用自适应融合特征提取方法自适应提取深度融合特征,此特征可表达图像距离信息和部位尺寸信息,增强特征的表征能力;针对识别部位误分类问题,分别从识别部位误分点聚集情况和迭代整合思想出发,提出误分类处理机制,改善部位识别结果;最后提出可进一步处理误分点的改进主方向分析算法,自适应计算出部位主方向向量,实现3D人体姿态估计.结果表明,该算法能有效去除部位误分点,并显著改善了3D人体姿态估计....


轻量级卷积神经网络的机器人抓取检测研究

马倩倩; 李晓娟; 施智平, 计算机工程与应用 发表时间:2019-04-03 10:22 期刊

卷积神经网络在基于视觉的机器人抓取检测任务上取得了较好的检测效果。但是,它们中的大多数方法都有太多的计算参数,不适合资源有限的系统。针对这个问题,基于SqueezeNet轻量级神经网络,结合DenseNet多旁路连接加强特征复用的思想,提出了轻量级抓取检测回归模型SqueezeNet-RM(SqueezeNet-Regression Model),并使用SqueezeNet-RM从RGB-D图像中提取多模态特征,预测二指机器人夹持器的最佳抓取位姿。在标准的康奈尔抓取数据集


基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型

李文宽; 刘培玉; 朱振方; 刘文锋, 计算机应用研究 发表时间:2019-04-03 11:32 期刊

传统句子分类模型存在特征提取过程复杂且分类准确率较低等不足,利用当下流行的基于深度学习模型的卷积神经网络在特征提取上的优势,结合传统句子分类方法提出一种基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型。该模型首先利用卷积神经网络提取文本特征,其次利用主成分分析法对文本特征进行降维,最后利用贝叶斯分类器进行句子分类。实验结果表明在康奈尔大学公开的影评数据集和斯坦福大学情感分类数据集上,所提出的方法优于只使用深度学习的模型或传统句子分类模型。...


基于时空权重姿态运动特征的人体骨架行为识别研究

丁重阳;刘凯;李光;闫林;陈博洋;钟育民;, 计算机学报 发表时间:2019-04-03 13:59 期刊

...几十年里一直都是备受关注的研究热点。近些年来,深度传感器的普及以及基于深度图像实时骨架估测算法的提出,使得基于骨架序列的人体行为识别研究越来越吸引人们的注意。已有的研究工作大部分提取帧内骨架不同关节点的空间域信息和帧间骨架关节点的时间域信息来表征行为序列,但没有考虑到不同关节点和姿态对判定行为类别所起作用是不同的。因此本文提出了一种基于时空权重姿态运动特征的行为识别方法,采用双线性分类器迭代计算得到关节点和静止姿态相对于该类别动作的权重,确定那些信息量大的关节点和姿态;同时...


基于深度学习的多目标跟踪关联模型设计

侯建华;张国帅;项俊;, 自动化学报 发表时间:2019-04-03 15:48 期刊

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