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龙钢

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：浙江大学信息与电子工程学系更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇显著性检测
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇级联
  • 1篇海面
  • 1篇船只

机构

  • 1篇浙江大学

作者

  • 1篇龚小谨
  • 1篇任健强
  • 1篇龙钢

传媒

  • 1篇杭州电子科技...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于PCANet的海面船只检测算法被引量：1
2017年
以水面无人艇的视觉感知系统的研发为背景,使用级联主成分分析网络的深度学习框架,进行了海面船只检测算法研究.输入海面船只的可见光图像,通过显著性检测确定疑似目标区域,对检测出的疑似目标区域使用PCANet模型进行特征提取,将结果输入支持向量机中,得到最终二分类结果.实验结果表明,所设计的算法可以成功地输出海面船只检测结果,并通过与CNN算法的对比,验证了PCANet方法的高效性和准确性,证明了PCANet在特征提取方面的优越性.
龙钢任健强龚小谨
关键词：显著性检测支持向量机
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共1页<1>
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