研究论文 在上共享 使用线性时变叠加层系统进行三维物体识别作者:穆罕默德 索拉比·纳斯拉巴迪,雷扎 萨法巴赫什作者信息和声明IET计算机视觉,体积15,问题5页380-391https://doi.org/10.1049/cvi2.12029出版:2021年4月9日 出版历史 获取引文提醒新增引文提醒！此警报已成功添加，将发送到：只要您选择的记录被引用，您就会收到通知。新引文提醒！拜托登录到您的帐户 目录IET计算机视觉体积15,问题5以前的文章SASO公司上一个摘要工具书类信息和贡献者文献计量学和引文视图选项工具书类媒体桌子分享摘要目标识别是计算机视觉中一项具有挑战性的任务，有着众多的应用。面临的挑战是选择具有可承受计算成本的适当健壮特征。特征学习试图通过使用各种对象样本的学习过程来解决特征提取问题。本研究提出了一个两阶段优化框架，以识别一阶线性非齐次差分方程的结构，该方程是构建图像的线性时变叠加层系统（LtvoL）。第一阶段是通过应用遗传算法确定一组有限的脉冲，称为叠加层。第二阶段定义了从中导出的相应差分方程的系数L（左）2正规化。通过专门为此模型设计的新过程，可以对测试图像进行分类。在华盛顿RGB‐D数据集和ETH‐80上的实验显示出了可喜的结果，这些结果可与基于RGB-D的对象识别的最先进方法相媲美。工具书类[1]Dash，M.，Liu，H.：分类的特征选择。智力。数据分析. 1(1‐4), 131–156 (1997)谷歌学者[2]Guyon，I.，Elisseeff，A.：变量和特征选择简介。J.马赫。学习。雷斯. 3, 1157–1182 (2003)谷歌学者[3]Unler，A.，Murat，A.：一种用于二进制分类问题中特征选择的离散粒子群优化方法。欧洲药典。雷斯. 206(3), 528–539 (2010)谷歌学者[4]Liu，Y.等：一种改进的粒子群特征选择算法。J.拜恩。工程. 8(2), 191–200 (2011)谷歌学者[5]Chang，H.C.等人：利用混合田口遗传算法求解带总工期优化的柔性作业车间调度问题。IEEE接入. 3, 1740–1754 (2015)谷歌学者[6]Kuo，P.H.等人：采用模糊逻辑和自适应分区进化遗传算法开发了一个自动情感音乐伴奏系统。IEEE接入. 3, 815–824 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