TY -的A2 Yanez-Marquez Cornelio AU - Cai, Lei AU -罗,而非盟-周Guangfu盟——徐道盟——陈Zhenxue PY - 2020 DA - 2020/01/31 TI - Multiperspective光场重建法通过转移强化学习SP - 8989752六世- 2020 AB -与传统的成像技术相比,光场包含了更全面的图像信息,提高图像质量。然而,光场重建的可用数据有限,严重影响的数据和重复计算的准确性和multiperspective光场重建的实时性能。解决这些问题,本文提出一种基于转移multiperspective光场重建方法强化学习。首先,建立了相似性度量模型。根据源域和目标域的相似度阈值,强化学习模型或转移学习模式的特点是自主选择。其次,强化学习模型建立。该模型使用可替换主体(即。multiperspective) q学习的学习最相似的特性集源域和目标域和提要源域。这个模型源领域样本的容量也增加了光场重建的准确性。最后,功能转移学习模型。 The model uses PCA to obtain the maximum embedding space of source-domain and target-domain features and maps similar features to a new space for label data migration. This model solves the problems of multiperspective data redundancy and repeated calculations and improves the real-time performance of maneuvering target recognition. Extensive experiments on PASCAL VOC datasets demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm against the existing algorithms. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8989752 DO - 10.1155/2020/8989752 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -