人工智能研究

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《人工智能研究》系开放获取期刊,主要围绕人工智能领域,关注产业政策,报道研究前沿,传播技术趋势,刊载应用案例,推动成果转化,服务我国制造业转型升级发展。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论人工智能领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。
ISSN: 3078-9753
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基于改进SVR的眼睛中心定位方法 下载:76 浏览:430
摘要:
眼睛中心定位技术无法摆脱图像分辨率较低、光照条件较差、侧脸及眼睛状态不定等问题对定位精度的影响.为了解决这一问题,文中提出改进的支持向量回归(SVR)的眼睛中心定位方法,基于面部特征定位中心,同时尝试几种图像预处理技术,用于提高定位精度.实验表明,结合高斯滤波器的SVR可以获得较好的中心定位精度.
复杂气象条件下的机器人视觉 下载:81 浏览:434
摘要:
文中系统地总结了近年来团队提出的雨雪及散射的建模与去除算法,包括基于近场光照散射成像模型的深度估计和散射去除算法、基于远场平行光照散射成像模型和区域优化的远场图像去雾算法及基于低秩分解的雪花去除算法和基于矩阵分解的雨雪去除算法.
基于区域建议网络和残差结构的导丝跟踪 下载:74 浏览:448
摘要:
X光影像导航成为提高机器人介入手术操作精度和安全性的关键突破点.因此,文中提出基于区域建议网络、残差结构和Canny边缘检测的导丝跟踪框架.在图像标定方面,采用多尺度标记策略,使检测网络可以学到更准确的特征.在图像增强方面,采用多滤波器融合策略,增加导丝的可识别性,提高跟踪准确率,改善系统鲁棒性.选取22组X射线视频序列进行实验,验证文中算法在速度、准确率及系统鲁棒性方面的优势.
实时更新的全局一致三维栅格建图 下载:81 浏览:438
摘要:
在未知的三维环境中,移动机器人自主导航通常需要实时构建与环境全局一致的栅格地图,而现有大部分系统缺少地图更新策略,构建的栅格地图与实际环境不一致.文中将同步定位与建图模块获得的环境信息以点云形式提供给栅格建图模块处理,同时提出基于关键帧的高效数据结构和地图实时更新策略,实时构建可用于移动机器人自主导航的全局一致的地图.室内动态的实验数据测试表明,文中方法可以有效实时更新地图,生成与环境一致的三维栅格地图,支持其后续的自主导航操作.
基于最小p-范数的宽度学习系统 下载:71 浏览:444
摘要:
在宽度学习系统的基础上,以误差矢量的p-范数为损失函数,结合固定点迭代策略,提出基于最小p-范数的宽度学习系统.通过灵活设置p的取值(p≥1),提出的最小p-范数宽度学习系统能较好应对不同噪声的干扰,实现对不确定数据的建模任务.数值实验表明,在高斯、均匀、脉冲噪声干扰环境下,文中系统均能保持良好性能.将该系统应用于脑电图分类任务,在大多数被试上都能取得较高的分类精度.

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