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图像识别研究-基于CNN与HOG特征的决策级融合.pdf

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简介：
本论文探讨了结合卷积神经网络(CNN)和 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征在图像识别中的应用，通过决策级融合方法提升模型的整体性能。 基于CNN与HOG特征的决策级融合图像识别研究在计算机视觉领域广泛应用。自深度学习热潮兴起以来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种典型模型，在该领域取得了显著进展。

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  • 图像识别研究-基于CNN与HOG特征的决策级融合.pdf
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    本论文探讨了结合卷积神经网络(CNN)和 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征在图像识别中的应用，通过决策级融合方法提升模型的整体性能。 基于CNN与HOG特征的决策级融合图像识别研究在计算机视觉领域广泛应用。自深度学习热潮兴起以来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种典型模型，在该领域取得了显著进展。
     
  • 基于特征级与决策级融合的语音情感识别
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    本研究探讨了结合特征级和决策级信息融合技术在提高语音情感识别准确率方面的方法及效果。通过优化算法实现对多维度情感的有效辨识。 本段落提出了一种新的基于特征级与决策级双层融合的语音情感识别方法。该方法可以在特征级上结合统计特征和局部频谱特征，并在决策级通过SVM（支持向量机）和ANN（人工神经网络）集成多个不同的识别系统，然后对使用不同声学特征的分类器输出结果进行融合，从而得出最终的情感判断结果。实验表明，在汉语情感语音数据库上的测试显示，该双层融合算法显著提升了语音情感识别的效果。
     
  • 基于类决策树的特征层融合识别算法
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    本研究提出了一种创新的基于类决策树的方法，专注于图像或数据中的特征层融合与智能识别，旨在提升复杂模式下的分类准确性。 针对雷达组网量测数据的不确定性大、信息不完备等特点, 我们借鉴决策树分类算法的思想, 提出了类决策树的概念，并设计了一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法。该方法无需使用训练样本，采用边构造边分类的方式进行操作，选择信息增益最大的属性作为分类依据对量测数据进行处理，从而实现目标识别的功能。此外，此算法能够应对含有空缺值的数据，并能充分利用量测数据中的特性信息。通过仿真实验验证了类决策树分类算法是一种简单且有效的特征层融合识别方法。
     
  • 基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法
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    本研究提出了一种结合HOG与LBP特征，并利用SVM进行分类的人脸识别方法，有效提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 采用LBP和HOG特征提取融合以及SVM分类的人脸识别程序。
     
  • 人脸识别的论文研究—基于自适应特征融合.pdf
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    本文针对人脸识别技术中的挑战，提出了一种基于自适应特征融合的方法，以提高模型在不同场景下的识别准确率和鲁棒性。 为了应对单一人脸特征在人脸识别中的局限性和二维主成分分析（PCA）人脸特征缺乏判别性的问题，本段落提出了一种改进的算法：通过结合二维线性鉴别分析（2DLDA），利用互补思想对原始图像进行处理，并采用一种自适应加权融合方法。具体步骤包括使用离散余弦变换（DCT）压缩和重建原始的人脸图像以去除人眼不敏感的部分，然后应用PCA提取人脸特征；接着通过2DLDA从原始图像中抽取具有判别性的信息；最后将两种特征依据提出的自适应权重选择策略进行融合。实验结果表明，在ORL和Yale数据库上使用该方法能够显著提高人脸识别的准确性。
     
  • 图像的特征级融合
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    图像的特征级融合是指在计算机视觉领域中，通过结合多个图像或数据源的特征信息来提高目标识别、分类和场景理解精度的技术。这种方法可以有效整合多模态数据的优势，提升算法鲁棒性和性能。 本段落介绍了图像的特征提取及融合方法，有助于你更深刻地理解这些算法。
     
  • 基于CNN的Cifar10图像识别研究
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    本研究探讨了利用卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行图像分类的有效性，旨在提高大规模图像识别任务中的准确率和效率。 这段文字描述了一个使用Jupyter Notebook编写的Python代码示例，该代码利用卷积神经网络（CNN）来识别图像集Cifar10。代码包含详细的注释，非常适合初学者学习和理解如何构建及测试模型。
     
  • 关于决策级融合下的掌纹与掌静脉多重特征匹配算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了在决策级融合框架下，结合掌纹和掌静脉双重生物特征进行身份识别的有效算法。通过优化特征匹配技术，提高了系统的准确性和安全性。 本段落针对单一模态生物特征识别系统的固有缺陷，提出了一种新的基于决策级融合的掌纹与掌静脉多特征融合匹配算法。首先，该方法对掌纹和掌静脉进行分析处理。
     
  • 基于特征级和像素级融合的SAR与光学图像结合方法
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    本研究提出一种创新性的SAR与光学图像融合技术，通过特征级和像素级双层策略，显著提升多模态遥感影像分析精度与应用价值。 SAR图像与可见光图像由于成像机理的不同，在视觉效果上存在较大差异，使得两者融合较为困难。本段落针对目标识别任务，通过深入分析两种类型的影像生成原理，首先在NSCT（非下采样轮廓波变换）框架内将SAR图像中的关键信息融入到可见光图像中，并力求最大程度保留源图的边缘及细节特征；随后结合数学形态学与多尺度空间理论提取亮暗特征并进行融合处理。实验表明该方法成功地整合了SAR影像的目标数据，强化了原始图片的细节表现力，从而提升了整体视觉效果和目标检测识别效能。
     
  • 基于特征级的可见光与SAR图像融合技术
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    本研究探讨了一种创新的特征级可见光与合成孔径雷达(SAR)图像融合方法，旨在提升多源遥感数据在军事侦察、环境监测等领域的应用效能。通过提取和整合两种传感器的独特信息，该技术能够生成更为全面且精确的地表覆盖图，为决策提供关键支持。 为了克服单一传感器在光谱和空间分辨率等方面的限制，通过多传感器融合技术可以最大限度地获取目标场景的信息描述。首先采用不同的边缘提取算法来处理同一场景的光学图像和SAR（合成孔径雷达）图像，得到各自的边缘特征图。接着利用不变矩和轮廓矩等方法对两幅边缘特征图中的边缘进行匹配与融合，从而获得比单一图像更完整、清晰的边缘特征图，并获取更多关于目标场景的信息描述。