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传统指纹纹型分类算法的准确率直接受到相应特征提取算法的影响.在海量指纹库中,同类纹型指纹形态变化明显增大,不同类纹型界限变得模糊,仅通过人工定义的特征进行分类很难适应全部指纹数据.为解除纹型分类问题与人工定义的特征提取问题的耦合,提出一种直接在指纹原图上进行纹型识别的算法.利用卷积神经网络自动特征提取的能力从大量指纹数据中学习得到纹型特征,并通过对训练数据的设计使网络能够适应指纹的多样性,提升算法的鲁棒性.此外,多尺度网络模型平均方法使分类准确性得到进一步提升.在国际公开指纹数据集NIST DB4上测得纹型四分类准确率达94.2%. 相似文献
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合成孔径雷达( SAR)目标识别在军事和民用领域都具有重要的研究价值。但由于SAR数据获取成本高、样本数目少,传统的卷积神经网络提取目标特征的能力不足,准确率低下。提出结合卷积注意力和胶囊网络的分类模型,利用胶囊网络中的多维向量神经元表示目标更多的特征;同时,考虑到少样本情况下目标特征信息缺乏,为提高神经网络的学习效率,对胶囊网络加入注意力机制,通过学习不同特征的重要程度,引导分类网络重点关注对分类结果贡献大的特征,弱化对分类结果贡献小的特征,提高神经网络的学习效率。针对MSTAR数据集和实测车辆数据集的实验结果表明,该算法的准确率高于传统的卷积神经网络和胶囊网络算法。 相似文献
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传统的机器学习方法需要大量的含标注数据集来训练模型,并且容易引发过拟合,而生成对抗网络可以无监督地进行训练。此外,互信息约束能够让模型生成指定类别的数据,可用于扩充数据集。提出InfoCatGAN和C-InfoGAN两种模型,前者在CatGAN的基础上增加了互信息约束,使得生成的图片更加逼真;后者使用InfoGAN模型中的辅助网络Q做分类,能够在生成高质量图片的同时,达到较好的分类准确率。二者均能通过隐变量控制生成图片的类别,这对数据增强具有一定意义。另外,在加入少量标签信息之后,模型的准确率能有所提升。 相似文献
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地表水面精确提取是研究地表水质和水量变化的重要基础。斯里兰卡是"21世纪海上丝绸之路"的重要参与国，年降雨量丰富，但时空分布不均，斯里兰卡人民长期用水困难，研究斯里兰卡地表水体有助于斯里兰卡民生问题的解决。斯里兰卡国内散布着大量的小型水库和坑塘，这些小面积水体易受周边环境因素影响而提取困难。基于2017年7月斯里兰卡中东部地区的哨兵（Sentinel）1/2号卫星影像，对比分析单波段法、水体指数法和监督分类等水体提取方法的精度和存在的问题。结果表明，归一化水体指数法NDWI的准确率最高，分类精度达94%。 相似文献
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《湖北函授大学学报》2019,(11):40-41
教育政策在核心概念、政策界定标准、资源信息方面都呈现复杂与动态性,而政策的运行又是在复杂性的网络中与各种因素发生互动。一方面会影响政策的效率目标和价值目标的精确实现;另一方面也可以更加清晰精确地认识政策运行的复杂性。理解高校家庭经济困难学生认定政策的文本及运行机制的复杂性属性,有助于我们合理分配公共资助资源,实现精准资助和促进教育公平。 相似文献
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坦桑尼亚是"一带一路"倡议通向非洲、辐射非洲内陆的重要门户，它在快速城市化过程中面临交通基础设施严重短缺问题。基于坦桑尼亚公路、铁路、机场、港口、人口和城市分布数据，运用GIS空间分析技术，结合交通通达指数模型，从县域与城乡两个层面对坦桑尼亚交通通达水平的空间格局特征进行定量分析。研究发现：1）坦桑尼亚县域交通通达水平空间分布极不均衡，高值连片区主要位于东北沿海和维多利亚湖沿岸，低值连片区主要位于中央铁路线中段以北、中央铁路线南部的广大地区；2）受地理区位、资源禀赋、殖民历史、政府政策等影响，城市与乡村地区之间的交通通达水平差异十分显著。研究结果有助于坦桑尼亚制定区域交通发展政策和优化资源配置，同时对中-坦产业精准对接和产能转移具有一定的促进意义。 相似文献
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经济开放与快速城镇化对村镇地区产生深远影响，已有研究在宏观尺度上对村镇产业类型和城乡关系展开探讨。基于村域尺度的微观研究，有利于揭示行政村实际特征和要素差异，从而识别村镇发展模式并形成参考意见。以福建省沿海村镇东山县60个行政村为实证研究对象，通过亮点分析法区分亮点村与一般村，选取社会经济与地理指标构建多元回归模型，分析村际发展分异要素及影响程度。结果表明，东山县村际发展差异与地理区位、人口、产业发展、财政制度等要素有关联，其中海岸可达性、距县城距离、外出务工人口、渔业产值、人均财政支出对亮点村有显著性影响。东山县亮点村形成了两类发展模式：一类是城镇化影响下非农产业多元发展的"城镇化带动型"；另一类是依托海洋资源，以海洋渔业及其附加产业为主导的"特色产业发展型"。在这两类发展模式下城镇化村和新型渔（农）村正在形成。从微观视角研究东山县村镇发展模式的特征与不足，并探讨福建省在多要素作用下产生的多样化村镇发展模式的共性和差异性。结果可为沿海地区村镇结合自身优势条件因地制宜选择发展措施提供科学依据。 相似文献
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针对光电图像中舰船分类检测困难的问题,提出一种基于改进循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)的舰船目标识别方法。该方法中的VGG19采用多个卷积层提取图像特征,注意建议网络(attention proposal network,APN)通过全连接层的输出定位特征区域,然后采用尺度依赖池化(scale-dependent pooling,SDP)算法选择VGG19中合适的卷积层输出进行类别判定,最后引入多特征描述特征区域,交叉训练VGG19和APN来加速收敛和提高模型精度。利用自建舰船数据集对方法进行测试,识别准确率较VGG19和RA-CNN有较大提升,识别准确率最高可达86.7%。 相似文献
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在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。 相似文献
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针对SAR图像特点,在传统SIFT算法的基础上,结合ROEWA和OTSU算法,提出一种改进的SIFT算法。该方法首先通过ROEWA和OTSU算法分别检测图像的边缘区域和阴影区域,再与SIFT算法相融合检测特征点、寻找匹配点并计算变换矩阵实现图像配准。与原算法相比,该方法消除了DoG算子的边缘响应和阴影的影响,使提取到的特征点更加精确,可提高正确匹配率,增强算法的稳定性,并提升图像配准的精度。 相似文献
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结合K-means算法和谱聚类方法的优点,提出一种新的高光谱图像聚类方法。该方法在对高光谱图像数据进行特征降维的基础上,采用K-means算法对图像进行粗聚类处理,然后采用谱聚类方法对粗聚类结果进行较高精度的聚类。与K-means聚类算法相比,该方法有效提高了高光谱图像聚类的分类精度。对模拟数据和真实的高光谱数据的对比实验表明,相对于K-means和谱聚类方法,该方法具有良好的聚类性能。 相似文献
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公安机关刑事执法特指其在刑事司法中执行法律的活动,在公安机关刑事执法实践中,存在滥用刑事执法权的现象,我国现行公安机关刑事执法质量监督机制主要通过公安机关内部监督和检察机关外部监督的方式实现,但现行的监督机制存在缺陷,由于监督不力出现的执法违法现象时有发生,降低了刑事执法质量,必须进行观念的转变并从内外两个方面完善公安机关刑事执法质量监督机制。 相似文献
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牛永芹 《安徽职业技术学院学报》2005,4(2):19-22
在会计信息系统中,数据库作为数据和信息的主要存储方式,其安全控制问题是系统构建的关键。文章从技术角度讨论数据库的安全问题,提出采用身份识别、存取控制、加密技术等技术手段消除安全隐患。 相似文献
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王庆 《重庆工贸职业技术学院学报》2006,(1)
信息时代个人在网络中的身份认证,是重要的网络信息安全技术之一,本文在对现有各种认证方式进行认真归类分析的基础上,提出采用生物行为特征识别技术,特别是书写行为特征识别技术,这是在各方面都优于其它各种技术并最具发展前途的新技术,能从根本上有效地解决现今网络安全技术方面的许多难题,从而大大提高个人身份网络认证的准确性和安全性。 相似文献