内容提供者
基于CNN与SVM融合的步态识别方法.pptx
2024-10-07
20金币
6.2MB
25页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共25页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于CNN与SVM融合的步态识别方法.pptx
基于CNN与SVM融合的步态识别方法01添加章节标题CNN与SVM融合的步态识别方法概述步态识别的定义和重要性CNN和SVM的基本原理CNN与SVM融合的步态识别方法简介CNN在步态识别中的应用CNN的基本结构CNN在步态识别中的优势CNN在步态识别中的训练和优化SVM在步态识别中的应用SVM的基本原理和分类器设计SVM在步态识别中的优势SVM在步态识别中的训练和优化CNN与SVM融合的步态识别方法实现数据预处理和特征提取CNN与SVM的融合方式融合模型的训练和优化实验结果和性能评估CNN与SVM融合的步
2024-10-07
20
6.2MB
基于CNN和SVM融合的脑肿瘤检测和分割.docx
基于CNN和SVM融合的脑肿瘤检测和分割基于CNN和SVM融合的脑肿瘤检测和分割摘要：脑肿瘤是一种严重威胁人类健康的疾病。准确快速地检测和分割脑肿瘤对于诊断和治疗至关重要。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的脑肿瘤检测和分割方法。首先，使用CNN进行脑肿瘤的初步检测，得到候选区域。然后，对这些候选区域应用SVM进行分类，进一步提取出真正的肿瘤区域。最后，使用图像分割算法对得到的肿瘤区域进行精确的分割。实验结果表明，我们提出的方法具有高准确性和良好的分割效果。1.引言脑肿瘤是一种
2024-10-27
5
11KB
基于多轮廓特征融合的步态识别方法.pdf
本发明公开了基于多轮廓特征融合的步态识别方法，涉及机器视觉技术领域，使用了目前步态识别中常见的基于非模型的方法提取特征，该方法简单有效，所有的特征在同一组图像序列中获取，使得特征方便提取，而且本发明提取的特征维度较低，因此识别时反应时间较短。本发明的方法在90度的视角下取得98.33％的识别率，同时在其他角度下也有着90％以上的识别率。
2023-09-01
10
238KB
基于多分类器融合的步态识别方法.docx
基于多分类器融合的步态识别方法摘要本文提出了一种基于多分类器融合的步态识别方法。该方法利用多种机器学习算法构建不同的分类器，将其融合成一个集成分类器，以提高分类的准确性和稳定性。将该方法应用于步态识别上，实现了对不同人员的步态进行识别。通过实验表明，本文所提出的方法具有较高的识别准确率和稳定性，可以实现准确的步态识别。关键词：多分类器融合；步态识别；集成分类器；机器学习AbstractAmulti-classifierfusionbasedgaitrecognitionmethodisproposedin
2024-10-20
5
12KB
基于全局和局部特征融合的步态识别方法.pdf
本发明提供了一种基于全局和局部特征融合的步态识别方法。该方法包括：通过三维卷积神经网络从标准化轮廓图中训练出全局步态特征；通过三维卷积神经网络从局部轮廓图中训练出局部步态特征；通过串行组合的方式对所述全局步态特征和局部步态特征进行串行融合，获得组合步态特征，利用所述组合步态特征进行步态识别。本发明利用全局和局部的特征融合派生出最佳特征子集，进行步态特征提取模型的建立，统一解决现有的步态识别方法中存在的特征集不够有价值的问题，从而可以获得较好的步态识别结果。
2023-08-29
10
446KB