度量学习相关论文
敌我识别在现代战争中是十分关键的一环，有效的敌我识别可以避免攻击己方目标，能够实现更精准地打击。文章以指挥信息系统为背景，针对......
随着互联网的飞速发展和智能设备的不断更新,每天都有大量的视频出现在网络及社交媒体上,在这些视频数据中包含了丰富的信息,对这......
很多时候,餐饮行业主要的痛点在于人工结算的人力成本较高且效率较低。高成本使得餐饮店的收入减少,较低的结算效率影响顾客就餐体......
以深度学习为代表的人工智能技术是解决电磁目标识别问题的一种有效方法 .然而，在识别多模式电磁目标时，目标内部不同模式间数据的差......
行人再识别是对同一行人不同视图进行相似性匹配的技术，针对匹配过程中出现的不同相机、相机角度以及行人姿势、有无光照和障碍物等......
近年来,深度学习技术在很多应用领域中均获得了突破性的进展,其优异性能取决于大量标记数据训练的监督学习,由于在实际场景中,大量......
近十多年来,基于深度学习的智能信号与信息处理技术高速发展,人类提前进入了智能时代。在智能信息处理技术中,信息分类是最基本也......
近年来，凭借大规模数据集和庞大的计算资源，使得以深度学习为代表的人工智能算法在诸多领域取得成功。其中计算机视觉领域的图像分类......
数据驱动的深度学习方法在高压断路器机械故障诊断中取得了一定的成效，然而这些方法实现优异性能的前提是可获取海量训练样本，在现场......
期刊
面对生活中来自各行各业的海量数据,如何从中有效地获取关键性的精简信息成为了人们的迫切需求,计算机进行信息处理研究的目标正是......
通信辐射源个体识别技术是指从通信信号中提取差异化特征,实现对信号发射设备的区分和识别的技术。随着人工智能理论和技术的发展,......
遥感图像作为人类对地观测的主要手段,遥感图像变化检测任务对植被覆盖、城市规划和抢险救灾等工作有着重要的指导作用。随着遥感......
面部动作单元（Action Units,AU）是一组用于描述面部肌肉运动的编码,AU识别在微表情识别、疼痛检测、测谎等方面有广泛的应用。但受情......
皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient,PCC）是度量基因间共表达相似性的最广泛使用的方法.但是,由于生物过程的多样性和......
随着计算能力的提升和大型标注数据集的开源,深度神经网络模型在图像分类任务上取得了巨大成果。但是,由于深度神经网络模型往往具......
随着计算机技术的飞速发展,以及嵌入式摄像头等各类数码设备的流行,网络和生活生产中无处不在的视觉数据呈现出井喷式增长,使得图......
行人重识别（Person Re-Identification，简称Re-ID）旨在研究多个不相交摄像头间特定行人的匹配问题。文中首次以复杂场景中需要克服的......
人物社交关系是一种抽象且非直观的心理关系,其实质是反映人类个体之间的心理距离。在判断具体的社交关系时,往往是根据人类个体的......
跨视角图像地理定位任务是将描述未知地点的无人机视角或者地面视角的查询图像与参考数据集中带有GPS标签的卫星航拍图像进行匹配,......
深度学习技术近年来得到了飞速的发展,被广泛的应用到生活的方方面面。然而,当可供模型训练样本很少时甚至只有几个时,模型的性能......
随着现代城市的不断建设和发展,智慧监控系统在城市建设中起着越来越重要的作用。在经济社会高速发展的同时,人们对社会安全的要求......
虽然目前基于深度学习的图像分类算法在大规模数据上取得优异的成绩,但是目前主流的深度学习算法主要基于批量训练,而批量训练算法......
度量学习主要研究数据样本间准确的距离关系度量方法。深度度量学习将度量学习与深度学习相结合,通过神经网络强大的函数拟合能力,......
随着现代社会发展,城镇人口膨胀,城市安全综合治理压力日益剧增,行人检测,跟踪,重识别的需求越来越迫切。基于计算机视觉和深度学......
为准确感知机场场面运行环境，提出基于度量学习的交通态势弱监督评估方法。首先，根据机场场面航空器的时空分布类型，从交通流量、起降......
针对现有的度量学习方法存在训练参数多,容易导致过拟合和鲁棒性差的问题,提出一种成对约束组合度量学习方法(pairwise constraine......
行人重识别主要应用在监控视频,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术.传统的行人重识别算法主要基......
为解决经典的多度量学习算法从预先获得的样本划分中学习度量时,样本划分不精确所导致局部度量拟合能力不足的问题,基于约束分层加......
传统的推荐模型主要根据用户偏好等信息,向用户推荐其可能需要的项目,在缓解“信息过载”问题上起到重要的作用,被广泛应用于各个......
推荐系统在互联网的数据海洋中主动搜寻用户需要的信息,推荐系统的核心是推荐模型,研究推荐模型具有重大的工程意义。矩阵分解推荐......
基于自然语言描述的行人图像检索研究指的是给出一段自然语言形式的文本描述,从行人图像数据库中检索出与文本描述最相符合的行人......
文档图像的版面分析在信息数字化时代下有着巨大的存在意义与价值,越来越多的OCR结果更加依赖版面分析的结果,它是OCR中最重要的部......
行人再识别,即行人检索,是一项利用机器学习算法从大量视频监控数据中检索给定行人的技术。向行人再识别系统中输入若干张行人图像......
在计算机视觉领域,图像分类任务的待分类样本通常来自不同的基础类别（如车、狗、鸟、树等）,然而在很多实际应用场景下需要对这些基础......
近年来,利用深度神经网络（Deep Neural Networks,DNNs）进行医学图像分割取得了显著的进展。然而,深度神经网络通常需要大量的数据和......
作者身份归属,是指将作者身份未知的文本归属于某一候选作者的过程。事实证明,计算机和互联网的普及从根本上改变了人们的生活方式......
目前深度学习已经在图像分类,目标识别等多个领域取得了巨大的进步。由于标注数据的缺乏,深度学习算法依然不能像人类一样,凭借少......
多标记学习是传统单标记分类的一个自然扩展,通过为每一个样本赋予标记空间的一个子集来表示具有的标记信息,因此对该学习范式的研......
近年来,深度学习模型已在医疗领域的预测任务上得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,深度学习模型常会面临带标签训练数据不足、......
异常检测是一个经典的机器学习任务。异常也称为离群点,通常定义为与其他数据具有明显差异的样本。异常检测的目标是学习一个能够......
近年来,深度学习方法在计算机视觉中取得了巨大的成功,使用深度学习模型实现灾害图像分类成为一种新的思路。然而由于自然灾害发生......
在社会发展的过程中,文字作为信息记录工具发挥了重要的作用,伴随着时代的发展,对信息的管理利用提出了更多的要求。大量的手写文......
摄像机拍摄同一个行人受到光照、行为姿态等因素的影响,导致其外观出现明显的差别,为行人再识别研究带来一定的挑战.依托深度及度......
近年来,随着信息科学技术的不断发展,生物识别技术的应用也越来越广泛。其中,步态识别由于其具有非受控识别、远距离识别以及难以......
