A Robust Rectangular Object Detection Method using Multiple Features", 2019 8th International Conference on Computer and Communication Engineering (ICCCE) 链接

这是一篇2019年的论文，提出了一种使用多个特征进行矩形物体检测的方法。论文中提出了一种新的特征描述符，并将其与传统的HOG、LBP等特征进行组合，以提高检测精度和鲁棒性。该方法在公开数据集上进行了测试，并与其他方法进行了比较。论文提出的方法在准确率和鲁棒性方面都表现出色，可以在实际应用中得到广泛的应用。以下是论文的链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8868563

相关问题

a robust gsc beamforming method for speech enhancement using linear micropho

鲁棒的GSC波束形成方法是一种用于语音增强的方法，它使用线性麦克风阵列。GSC（Generalized Sidelobe Canceller）是一种常见的用于语音增强的方法，它能够优化麦克风阵列的波束形成性能。

在这种方法中，首先使用线性麦克风阵列采集到的原始语音信号。然后，通过对麦克风信号进行预处理和声学模型建立，可以建立起麦克风阵列的声学特性。

在预处理阶段，可以使用一些降噪算法来去除噪声对语音信号的影响。例如，常用的算法包括谱减法、短时时域幅度估计（STSA）等。这些算法可以通过对麦克风阵列中的信号进行频谱分析和幅度估计来实现噪声的去除。

在声学模型建立阶段，通常会使用一些机器学习算法，例如统计模型（如高斯混合模型）或神经网络模型，来建立麦克风阵列的声学特性模型。这些模型可以通过对语音信号进行建模和预测来优化麦克风阵列的波束形成性能。

最后，在语音增强阶段，通过对预处理后的信号应用波束形成算法，可以将麦克风阵列的指向性增强到语音源的方向，从而增强语音信号的清晰度和质量。这样，用户在接收到语音信号时，可以更清晰地听到对方的声音，减小噪声对语音信号的干扰。

总之，通过采用线性麦克风阵列和GSC波束形成方法，我们可以实现对语音信号的鲁棒增强，提高语音清晰度和质量。同时，该方法还可以有效抑制噪声对语音信号的干扰，提高语音通信的可靠性和质量。

a fast and robust convolutional neural network-based defect detection model

快速而稳健的卷积神经网络缺陷检测模型是一种基于卷积神经网络的算法，用于检测产品或图像中的缺陷。该模型能够有效地处理大量的图像数据，并能在很短的时间内进行高精度的缺陷检测。

该模型的快速性来源于卷积神经网络的并行计算能力。卷积神经网络通过多个并行的卷积核来提取图像的特征，从而在保持高精度的前提下实现了较快的处理速度。此外，该模型还利用了GPU加速等技术，进一步提升了处理速度。

该模型的稳健性体现在其对数据的鲁棒性。通过大规模的训练数据集和多层网络的堆叠，该模型可以在复杂的背景和噪声环境下准确地检测缺陷。此外，该模型还可以通过数据增强和批次归一化等技术来降低网络对数据的依赖性，提高对不同场景的适应能力。

为了提高该模型的性能，可以采用多种方法。例如，可以利用迁移学习技术将预训练的模型应用于缺陷检测任务中，从而加快训练过程并提高检测准确率。此外，还可以通过调整网络结构、优化损失函数和超参数，进一步改善模型的性能。

总之，快速而稳健的卷积神经网络缺陷检测模型是一种高效、准确的缺陷检测方法。它可以广泛应用于工业生产和图像分析等领域，提高生产效率并减少质量缺陷。