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基于FlowNet2.0和LIBLINEAR的IDT行为识别研究
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作者 袁启营 费树岷 《工业控制计算机》 2020年第4期46-48,共3页
传统方法中的IDT,对于行为识别效果最好,但其中的光流计算太缓慢。将FlowNet2.0引入光流估计替代Farneback方法,在保持性能的同时,计算速度提高近7倍。LIBLINEAR的使用,提升了SVM的速度,在UCF-101、KTH、Weizmann数据集上均取得较好效果... 传统方法中的IDT,对于行为识别效果最好,但其中的光流计算太缓慢。将FlowNet2.0引入光流估计替代Farneback方法,在保持性能的同时,计算速度提高近7倍。LIBLINEAR的使用,提升了SVM的速度,在UCF-101、KTH、Weizmann数据集上均取得较好效果,IDT方法得到进一步优化。 展开更多
关键词 行为识别 IDT FlowNet2.0 liblinear
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LIBSVM,LIBLINEAR,SVM^(muticlass)比较研究 被引量:8
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作者 崔萌 张春雷 《电子技术(上海)》 2015年第6期1-5,共5页
SVM是Vapnik等人在统计学习理论基础上针对线性分类器提出的一种最佳分类准则,被广泛应用于文本、图像、语音等多个领域的分类问题。LIBSVM、LIBLINEAR、SVMmulticlass是基于支持向量机(SVM)原理集成的两类或多类分类器工具包,这三种工... SVM是Vapnik等人在统计学习理论基础上针对线性分类器提出的一种最佳分类准则,被广泛应用于文本、图像、语音等多个领域的分类问题。LIBSVM、LIBLINEAR、SVMmulticlass是基于支持向量机(SVM)原理集成的两类或多类分类器工具包,这三种工具均实现了对数据的最优化分类,但彼此之间也有各自的特点。对于不同规模的数据集,即样本数与特征数比例不同的数据集的分类结果会存在差异。因此,本文从训练时间(Training Time),分类准确率(Precision)和采用的线性核函数(Kernel Function)这三个方面对各个工具包的分类性能进行详细分析,从而给出三种工具的各自的优缺点,以便为使用这三种工具的研究者们提供一些经验支持。实验结果表明,针对线性可分的数据,LIBLINEAR工具包具有训练时间短,分类准确率高的特点,非常适用于大规模数据的分类。 展开更多
关键词 LIBSVM liblinear SVMmulticlass 比较研究
原文传递
特征融合的JPEG图像隐写分析方案
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作者 闫屾 赵耀 倪蓉蓉 《中国科技论文在线》 CAS 2011年第1期76-82,共7页
提出了一种针对JPEG图像隐写术的检测方案。针对现今比较流行的F5、model based steganography(MB1)、MB2、OutGuess等隐写算法进行了检测。利用基于图像像素间相关性的空域预测算法、剪裁算法、二维统计直方图等方法,结合马尔可夫转移... 提出了一种针对JPEG图像隐写术的检测方案。针对现今比较流行的F5、model based steganography(MB1)、MB2、OutGuess等隐写算法进行了检测。利用基于图像像素间相关性的空域预测算法、剪裁算法、二维统计直方图等方法,结合马尔可夫转移概率矩阵,对JPEG图像进行特征提取,进而利用Liblinear分类器作线性分类。实验结果表明:新方法对上述4种隐写术具有较强的分辨能力,并且比其他算法快速、简便。 展开更多
关键词 隐写分析 JPEG图像 liblinear 高阶矩 马尔可夫转移概率
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