期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
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
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
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
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:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于Dirichlet过程混合模型的指节偏移测度特征学习
被引量:
1
1
作者
杨世强
乔丹
+1 位作者
弓逯琦
李德信
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期2305-2313,共9页
针对人机协调装配光强相对稳定的室内环境,为获取指节图像特征,丰富手部位姿信息,提出基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法。在局部Markov假设的基础上,将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题;运用无穷Dirichlet过...
针对人机协调装配光强相对稳定的室内环境,为获取指节图像特征,丰富手部位姿信息,提出基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法。在局部Markov假设的基础上,将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题;运用无穷Dirichlet过程混合模型描述概率密度,将聚类数量表述为随机态;利用Gibbs采样方法,对分层概率形式的密度结构进行迭代学习;给出了基于Dirichlet过程混合模型的坍塌Gibbs采样算法,运用样本集进行了模型训练学习。最后,采用固定阈值对手部图像指节进行识别,验证了所提方法的有效性。
展开更多
关键词
无穷Dirichlet过程
GIBBS采样
图像识别
指节偏移测度
随机聚类学习
下载PDF
职称材料
题名
基于Dirichlet过程混合模型的指节偏移测度特征学习
被引量:
1
1
作者
杨世强
乔丹
弓逯琦
李德信
机构
西安理工大学机械与精密仪器工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期2305-2313,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51475365)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2017JM5088)~~
文摘
针对人机协调装配光强相对稳定的室内环境,为获取指节图像特征,丰富手部位姿信息,提出基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法。在局部Markov假设的基础上,将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题;运用无穷Dirichlet过程混合模型描述概率密度,将聚类数量表述为随机态;利用Gibbs采样方法,对分层概率形式的密度结构进行迭代学习;给出了基于Dirichlet过程混合模型的坍塌Gibbs采样算法,运用样本集进行了模型训练学习。最后,采用固定阈值对手部图像指节进行识别,验证了所提方法的有效性。
关键词
无穷Dirichlet过程
GIBBS采样
图像识别
指节偏移测度
随机聚类学习
Keywords
infinity Dirichlet process
Gibbs sampling
image recognition
knuckle offset measure
random clustering learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Dirichlet过程混合模型的指节偏移测度特征学习
杨世强
乔丹
弓逯琦
李德信
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019
1
下载PDF
职称材料
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
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部