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311.
鲁棒性多视图三角化方法通常借助重投影误差经验阈值来剔除图像对应中的错误匹配,该经验阈值的选取直接影响三维重构场景点的数量和精度。在分析图像特征点定位噪声及对极传递几何原理的基础上,建立对极传递过程不确定性的传递模型,提出一种基于核密度估计的最优噪声尺度估算方法,并将该噪声尺度作为多视图三角化中错误匹配筛选的依据。实验结果表明,该方法可以获得准确的噪声尺度估计,从而有效提升多视图三角化方法的三维重构质量。 相似文献
312.
313.
314.
315.
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现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。 相似文献
317.
多元变化检测是目前遥感领域重要的研究主题之一,在军事侦察方面有着广泛应用。考虑到目前常用的卷积神经网络中感受野对于提取变化特征的局限性,提出了一种基于孪生Transformers的多元变化检测模型。设计了基于多级Transformers融合结构的编码器进行远距离上下文建模,引入了残差连接的轴向注意力机制对变化特征信息进行解码,从而生成准确完整的多元变化图。并在针对飞机和舰船军事目标变化检测的遥感数据集上进行了训练与测试以及消融实验。结果表明:该方法的平均IoU和F1分数分别达到68.69%和80.43%,其性能优于其他流行的变化检测方法。 相似文献
318.
针对以往"角方向对几何"同类技术[6~8]提出了新的基于直线基元的几何不变特征关系,并使用该关系针对目标线集建立特征关系多维直方图,作为目标的几何不变特征,通过多维直方图匹配进行目标识别。实验证明该模式关系对于较规则的形体,其检测精度优于以往方法,可用于基于内容与结构的图像分析与目标识别系统中。 相似文献
319.
320.
对心理问题的正确识别是心理服务工作者和思想政治教育工作者应具备的重要技能,也是人们在工作中关注较多的问题之一。心理问题的识别一般可分为归类鉴别和程度区别两个方面。归类鉴别主要区分是不是心理问题;程度区别主要区分是何种程度的心理问题。 相似文献