【摘 要】
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针对原始C3D卷积神经网络参数量庞大,以及在压缩网络参数的同时进一步提高视频数据集中人体行为的识别率的问题,提出一种改进型C3D卷积神经网络模型。首先,采用全局平均池化和卷积分类操作取代全连接层,形成全卷积网络形式,之后在模型中分别引入卷积核为(3×3×3)和(1×1×1)的三维卷积层,并在此基础上采用卷积核为(3×1×7)和(3×7×1)的三维卷积层对多个(3×3×3)卷积层合并。最后,将所提方
【机 构】
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哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001
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针对原始C3D卷积神经网络参数量庞大,以及在压缩网络参数的同时进一步提高视频数据集中人体行为的识别率的问题,提出一种改进型C3D卷积神经网络模型。首先,采用全局平均池化和卷积分类操作取代全连接层,形成全卷积网络形式,之后在模型中分别引入卷积核为(3×3×3)和(1×1×1)的三维卷积层,并在此基础上采用卷积核为(3×1×7)和(3×7×1)的三维卷积层对多个(3×3×3)卷积层合并。最后,将所提方法在数据集UCF101和HMDB51上进行训练测试,并与当前深度学习现有流行算法进行比较。实验结果表明,
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针对非相干分布式信源的不相关散射分量会造成信号空间的扩展从而使阵列最大可估计信源数下降的问题,利用四阶累积量的阵列扩展特性,本文提出了一种基于四阶累积量的非相干分布式信源测向算法.该算法首先利用泰勒级数展开对接收信号的四阶累积量矩阵进行化简;之后根据化简后的矩阵重新划分噪声空间,并利用其和新的阵列流形构造谱峰搜索函数;最后给出算法的自由度及复杂度分析.仿真结果表明,该算法可以有效地提升阵列的最大可识别信源数,同时在低阵元数低信噪比情况下估计误差较小.
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针对常用的图像特征匹配算法对具有视差的图像在图像特征匹配阶段会产生大量误匹配点的问题,提出了一种AKAZE(accelerated-KAZE)算法结合自适应局部仿射匹配的特征匹配算法。首先,采用AKAZE算法提取特征点;接着,采用二进制描述符M-LDB(modified-local difference binary)进行描述并进行暴力匹配产生粗匹配点对;最后,基于图像的仿射变换可以提供较强的几何
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