智能车跑道图像的大津阈值分割算法

智能车跑道环境复杂多变,传统的大津阈值分割法无法完成跑道图像的准确分割.在分析传统大津法二值化的基础上,提出了适合智能车跑道图像处理的分块大津法二值化,准确快速地完成了跑道阈值的分割,并有效地完成路径的识别.     

基于多特征的洞库类目标识别方法

针对洞库类目标自动识别研究较少、识别率较低、识别方法成本较高等问题,设计了基于多种特征的洞库类目标识别算法.探讨了典型洞库类目标的模型并总结其主要特征;其次利用HOG特征对输入图像进行初步筛选,筛选出包含有洞库类目标的图像;然后基于洞库类目标的灰度特征提出了一种图像局部自适应阈值生成算法Wiblack提取图像中的疑似目标;最后搭建了洞库类目标的数学模型,并提出了基于形状相似度的目标判别算法,采用圆形相似度与椭圆形状相似度二次相似度判别方法,最终得出识别结果并描述目标轮廓,完成目标识别.实验结果表明该方法在洞库类目标的识别应用中有效可行,基于本文实验数据的识别准确度为92.6%.      

移动机器人门牌号识别算法研究

以门牌号为对象，利用现代图像处理技术，研究移动机器人门牌号识别算法．将彩色图像转换成R-G图像，利用正交投影获得了门牌号定位．基于大津阈值分割方法，提出了图像二值化阈值选择算法．针对细化后的二值图像，综合利用端点、叉点、欧拉数和端点斜率，提出了门牌号识别算法．仿真结果证明了所提算法的有效性。     

改进的SIFT特征人脸识别方法ADSIFT

针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.     

一种频率增强的语句语义相似度计算

目前,在基于HowNet进行语句语义相似度计算的算法中,没有考虑语句中的不同词语对语句之间相似度值的不同贡献程度,以致计算结果不理想.为了更好地解决上述缺陷,提出了一种频率增强语句语义相似度算法.该算法利用HowNet作为词典库,在同时考虑义原距离和义原深度的条件下,进行词语相似度计算;在此基础上算法进一步将词语在语料库中的频率函数作为权重值,引入至语句的语义相似度计算中,以降低高频率词语在语句相似度值中的比重.实验表明,改进的算法在语句相似度计算结果上与人们的主观判断更接近,结果更合理.     

基于特征词匹配的政策文本分类算法研究与实现

在基于特征词遍历匹配的文本分类算法中,字符串匹配算法的选取及相似度阈值控制对文本分类结果起着决定性的作用。针对三种常用的字符串匹配算法做了分析及对比实验,选取了最适合政策文本分类的一种字符串匹配算法。并通过研究政策文本具有的特征提出了一种基于特征词加权的相似度阈值计算方法,经实验证明相似度阈值符合分类要求。     

基于改进型VSM-HowNet融合相似度算法研究

随着信息科学技术的发展和互联网技术的普及,社会上出现了越来越多的以博取观众的眼球为目的的“标题党”现象。为了识别“标题党”新闻,给出了一种基于改进型的VSM 结合余弦相似度的文本相似度计算方法和《知网》( HowNet) 文本相似度计算方法,并研究了基于改进型VSM-HowNet 融合相似度算法,用这些文本相似度的计算方法分别和已有研究中的王氏主题-词形文本相似度计算方法做对比。此方法对“标题党”新闻识别的总准确率、总召回率及总F1值均高于其他文本相似度计算方法,对于识别一篇未知类型的新闻,改进型VSM-HowNet 融合相似度算法相比于其他文本相似度计算方法更有优势。     

一种多属性的时空数据聚类算法分析研究

时空聚类(spatial-temporal density based spatial clustering of applications with noise,ST-DBSCAN)算法只能处理固定属性的时空数据,且其人为设定阈值的方法具有较大随机性会导致聚类结果不理想.基于ST-DBSCAN算法存在的不足,提出了一种改进的多属性时空聚类算法.改进后的新算法采用绘制时空对象距离频数柱状图来设定自适应阈值,通过引入Gower相似系数、Dice相似系数与欧几里德距离来构建多属性相似度模型,计算多个事务对象之间属性特征的相似度大小,从而将ST-DBSCAN时空聚类算法扩展到更多属性的时空数据聚类分析中.以北京市计算机行业职位招聘信息数据进行实验仿真,实验结果表明,新提出的阈值设定方法可以有效识别部分低密度簇,提高聚类的准确性和有效性;改进后的算法具有较好的普适性与包容性,能对多属性的时空数据进行很好的聚类分析.     

基于阶段递进的综合本体相似度计算方法

针对传统的语义相似度计算方法计算量过大、 计算过程较复杂等问题, 提出了一种基于阶段递进的综合本体相似度计算方法。该方法把计算相似度的过程分为4个阶段, 每个阶段根据实际情况设定一个阈值, 如果此阶段计算的相似度大于阈值, 则计算下一阶段的相似度; 如果小于阈值, 则认为该对概念间不相似, 不必再计算以下各阶段的相似度, 可大大减少相似度的计算量, 使计算过程清晰可控。通过实验数据可知, 该算法与Glue算法相比, 其查全率、 查准率分别提高4.78%和3.05%, 而计算效率提高50%以上。     

基于自动编码器的句子语义特征提取及相似度计算

句子特征提取与相似度计算是自然语言处理中的重要问题.目前汉语句子相似度计算方法不能全面考虑句子语义,因而导致相似度计算结果不够准确.提出了基于深层稀疏自动编码器的句子语义特征提取及相似度计算算法.首先将句子表示为高维、稀疏向量,进一步利用深度无监督学习句子非线性特征,即将高维、稀疏向量变换到低维、本质特征空间,此过程是一种更为纯粹的端到端的学习,避免了建立停用词表、分词等工作,最终得到可直接用于句子相似度计算的低维特征表示.实验结果表明,提取到的句子特征应用于句子相似度计算,与基于关系向量模型的句子相似度计算方法相比,提高了相似度计算准确率,计算的时间复杂度仅为O(n).     

基于深度学习的化妆品塑料瓶缺陷检测

提出一种基于深度卷积神经网络的化妆品塑料瓶表面缺陷检测算法。采用百万像素级别的工业相机采集大量的塑料瓶图像样本,并通过HSV(hue,saturation,value)颜色空间变换和Otsu阈值分割等方法对图像进行预处理。采用随机图像变换法对数据集进行增强,并对图像进行标准归一化处理。在卷积神经网络模型中应用深度可分离卷积和Dropout技术以减少参数量,从而避免过度拟合。使用训练样本集训练该模型,并在测试集中将结果与几种经典图像识别算法进行比较分析,结果显示,本文算法的识别准确率高达约0.97。由此表明本文算法的效果优于其他经典算法,有望将其应用于化妆品塑料瓶缺陷检测的工业自动化系统,以提升缺陷识别效果,从而提高生产效率。     

面向车辆牌照的L快速二值比算法

就车辆牌照灰度图像的二值化问题，比较Otsu算法和全局动态阈值算法，讨论将字符从车牌背景中分割出来的最佳阈值选取问题。从汉字字符识别角度出发，通过引入光照强度因子L，对全局动态阈值算法进行改进，提出L快速二值化算法。实验结果表明，L快速二值化算法的处理效果，优于Otsu算法和全局动态阈值算法。二值化处理后的车辆牌照字符笔划清晰、饱满、无断裂，克服了光照因素的影响，更有利于汉字字符的识别。     

基于改进马尔可夫随机场探地雷达有效信号提取方法

针对探地雷达图像背景含有大量噪声，有效信号提取识别困难等问题。提出一种基于改进马尔可夫随机场结合大津算法的探地雷达去噪的方法。该方法首先使用大津算法，将探地雷达图像数据二值化，划分出前景和后景图像。后对图像使用改进马尔可夫随机场结合迭代条件模式算法（Iterated Conditional Mode，ICM）进行降噪处理，得到只含有效信号的二值图。将二值图像与带噪图像结合比对，使用中值滤波法降噪，得到优化后的探地雷达图像。根据实验得结果得出，该方法在探地雷达数据降噪和有效信号提取两个方面均具有较好的效果。同其他传统降噪方法相比，该方法在探地雷达信号单道波波形对比、峰值信噪比和结构相似度等评价方法中表现更优。同时得到二值图像结合滤波后图像后，对图像波形识别更清晰。在使用探地雷达进行探测、探伤工程项目中有一定实用价值。     

二维Otsu拟合线阈值图像分割方法

针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.     

基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法的研究

提出了一种改进的Otsu阈值分割方法,该算法结合了最小类内离散度与最大类间方差.类内方差越小,类的内聚性就越好,据此提出分类的类内离散测度,综合最大类间方差,定义了新的阈值识别函数.实验结果表明:该方法克服了传统Otsu阈值分割信息不完备的缺陷,具有更强的抗噪能力,分割效果明显.     

一种藻类养殖区自动化提取的Otsu优化算法

针对传统Otsu算法在藻类养殖区分布信息的自动化提取过程中存在欠/过分割、计算量大和运算效率低等问题,提出一种优化的藻类养殖区自动化提取Otsu算法(GA-Otsu).GA-Otsu算法在最大类间方差的基础上,引入类内方差,共同参与阈值选取,提高藻类阈值选取的准确性,并用遗传算法代替遍历法快速搜索最优解,实现藻类养殖区...     

基于HSV色彩空间和Otsu算法的无人机影像植被覆盖度自动提取

随着无人机遥感技术的不断发展和普及,其在生态学等领域中的应用已成为当前研究热点。植被覆盖度信息提取是无人机遥感的重要应用领域之一,然而目前无人机影像的植被覆盖度提取存在阈值难以选取、耗费时间过长等问题。为提高植被覆盖度提取的精度和速度,本文提出一种基于HSV色彩空间与Otsu算法的图像分割方法。该方法将无人机影像进行色彩空间变换,在HSV色彩空间中提取H分量并结合Otsu阈值分割方法,全程快速自动地完成植被覆盖度提取。实验结果表明,Otsu算法能显著缩短植被覆盖度提取时间,且提取精度较高,并且在结合HSV色彩空间时,准确度更高,对比传统植被覆盖度阈值提取有较为明显的优势,提高了植被覆盖度提取的时效性。     

基于Otsu准则的TDCS自适应判决门限算法

提出了一种基于Otsu准则的TDCS自适应门限选择方案,该方法首先对信道感知的频谱幅值进行灰度映射,然后利用Otsu准则将频谱灰度分为背景噪声和干扰2类,同时确定出最佳的分类阈值作为TDCS剔除干扰的判决门限。该方法能够根据对信道的感知结果动态地搜索最佳判决门限,具有很强的自适应能力。仿真结果表明:文中所提方法在信道背景噪声变化时表现出比传统方法优异的性能,尤其是当背景噪声升高到一定程度时,传统固定门限值方法的通信系统将不能正常工作,而文中所提方法还具有良好的通信性能。