期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于检测的人体跟踪算法 被引量：2
1
作者 吴建宅 陈芳林 胡德文 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期113-117,共5页
传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体... 传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体区域。为了适应快速运动的目标,使用KLT跟踪和凝聚聚类将检测窗口连接起来形成人体轨迹。实验结果表明:使用多个检测算子明显地提高了跟踪性能;KLT跟踪对于快速运动目标具有适应能力。该算法基本满足实时性。 展开更多
关键词 目标跟踪 人体检测 KLT跟踪 凝聚聚类 实时性
下载PDF
基于深度学习的文本分类技术研究进展 被引量：41
2
作者 何力 郑灶贤 +2 位作者 项凤涛 吴建宅 谭林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期1-11,共11页
随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、... 随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展,分析多种典型分类方法的特点和性能,从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较,表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势,其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能力。在此基础上,指出当前深度文本分类模型存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。 展开更多
关键词 深度学习 文本分类 卷积神经网络 循环神经网络 注意力机制
下载PDF
深度神经网络解释方法综述 被引量：26
3
作者 苏炯铭 刘鸿福 +2 位作者 项凤涛 吴建宅 袁兴生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1-15,共15页
深度神经网络具有非线性非凸、多层隐藏结构、特征矢量化、海量模型参数等特点,但弱解释性是限制其理论发展和实际应用的巨大障碍,因此,深度神经网络解释方法成为当前人工智能领域研究的前沿热点。针对军事、金融、医药、交通等高风险... 深度神经网络具有非线性非凸、多层隐藏结构、特征矢量化、海量模型参数等特点,但弱解释性是限制其理论发展和实际应用的巨大障碍,因此,深度神经网络解释方法成为当前人工智能领域研究的前沿热点。针对军事、金融、医药、交通等高风险决策领域对深度神经网络可解释性提出的强烈要求,对卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等典型网络的解释方法进行分析梳理,总结并比较现有的解释方法,同时结合目前深度神经网络的发展趋势,对其解释方法的未来研究方向进行展望。 展开更多
关键词 可解释的人工智能 深度神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 生成对抗网络
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部