公共文化服务平台

共 4 条记录，以下是 1-4

全选清除导出

排序方式：

基于两方向动态时间规整的无分割手写汉字检测被引量：3: 2016年; 中文文本布局复杂、汉字种类多、书写随意性大,因而手写汉字检测是一个很有挑战的问题。针对上述问题,提出了一种无分割的手写中文文档字符检测的方法。该方法用SIFT定位文本中候选关键点,然后基于关键点位置和待查询汉字大小来确定候选字符的位置,最后用两个方向动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法来筛选候选字符。实验结果表明,该方法能够在无须将文本分割为字符的情况下准确找到待查询的汉字,并且优于传统的基于DTW字符检测方法。; 黄志敏姚舜奕熊玉洁; 关键词：SIFT 动态时间规整

结合倒置特征金字塔和U-Net的高光谱图像分类被引量：2: 2021年; 目的地物分类是对地观测研究领域的重要任务。高光谱图像具有丰富的地物光谱信息,可用于提升遥感图像地物分类的准确度。如何对高光谱图像进行有效的特征提取与表示是高光谱图像分类应用的关键问题。为此,本文提出了一种结合倒置特征金字塔和U-Net的高光谱图像分类方法。方法对高光谱数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,获取作为网络输入的重构图像数据,然后使用U-Net逐层提取高光谱重构图像的空间特征。与此同时,利用倒置的特征金字塔网络抽取相应层级的语义特征;通过特征融合,得到既有丰富的空间信息又有较强烈的语义响应的特征表示。提出的网络利用注意力机制在跳跃连接过程中实现对背景区域的特征响应抑制,最终实现了较高的地物分类精度。结果分析了PCA降维方法和输入数据尺寸对分类性能的影响,并在Indian Pines、Pavia University、Salinas和Urban数据集上进行了对比实验。本文方法在4个数据集上分别取得了98.91%、99.85%、99.99%和87.43%的总体分类精度,与支持向量机(support vector machine,SVM)等相关算法相比,分类精度高出1%~15%。结论本文提出一种结合倒置特征金字塔和U-Net的高光谱图像分类方法,可以应用于有限训练样本下的高光谱图像分类任务,并在多个数据集上取得了较高的分类精度。实验结果表明倒置特征金字塔结构与U-Net结合的算法能够高效地实现高光谱图像的特征提取与表示,从而获得更精细的分类结果。; 程嵩阳熊玉洁熊玉洁李庆利; 关键词：高光谱图像分类

基于边缘共生特征与字对辅助的文本无关书写人识别: 书写人识别是生物特征识别和手写文档分析的研究热点之一,在金融、保险、公安、司法等诸多领域有广泛的应用需求,受到学术界和工业界的持续关注。文本无关书写人识别,是在不限定书写内容的情况下,通过计算机自动分析自然书写笔迹的书写...; 熊玉洁; 关键词：生物特征识别文本无关位移场

结合双金字塔特征融合与级联定位的车牌检测被引量：1: 2023年; 为了解决复杂环境中不同因素干扰车牌检测精确度的问题,提出了一种基于双金字塔特征融合的复杂环境下车牌检测算法。通过采用Mish激活函数的残差网络(ResNet101-M)对输入图像进行初级特征提取;在传统特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)的基础上,提出了一种改进的双金字塔特征融合网络(siamese feature pyramid network,SFPN)。被提取的初级特征被送入该网络进行多层特征融合。融合后的特征被送入基于形状先验的锚点设置网络来确定感兴趣区域。将所生成的感兴趣区域送入级联定位网络从而得到准确的车牌检测结果。实验结果表明,该算法在AOLP与CCPD车牌数据集上均能够有效提升检测性能。; 张俊青熊玉洁熊玉洁孙宪坤; 关键词：车牌检测

全选清除导出

共1页<1>

熊玉洁

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

熊玉洁

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈