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1.
针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流行排序算法对图像进行前景提取,提取的前景区域作为贝叶斯模型的先验概率;其次,利用颜色增强的Harris角点检测算法检测图像在RGB,HSV,CIELab 3个颜色空间中的特征点,分别构造RGB,HSV,CIELab空间的凸包,求取3个颜色空间下的凸包的交集;再次,通过贝叶斯模型根据先验概率、凸包与颜色直方图结合得到的观测似然概率计算获得显著性区域图;最后,将新算法在两大公开数据集MSRA和ECSSD中进行测试。结果表明,新算法能够有效抑制背景噪声,完整检出显著区域,F-measure值在MSRA和ECSSD数据库中的测试结果分别为0.87和0.71,准确率-召回率曲线在复杂图像数据库高于传统经典算法。新算法改进了传统经典算法的检测效果,进一步提高了显著图检测的准确性。 相似文献
2.
利用Matlab软件平台,以双线性变换法设计的五阶IIR数字低通滤波器为例,推导其阶数与通带最大衰减、阻带最小衰减、通带边界角频率、阻带边界角频率的关系式,并结合系统函数、Z域分析等理论,以及仿真结果对滤波器的过渡带和阻带进行深入分析.结果表明,五阶IIR数字低通滤波器是一个稳定的系统,相位在通带和阻带内出现延迟.当频率为0.25π rad/s时,相位状态存在反向突变,传输的信号包络崩溃并进入过渡带,此时,相位呈现超前状态;当阻带内幅度响应衰减为0后,系统信号仍存在相位变化,且有微量信号通过. 相似文献
3.
为保证隧道的安全施工及运营,及时掌握隧道变形情况尤为重要.针对传统隧道监控量测方法中存在的测量效率低、精度有限以及需布置监控量测点等问题,引入三维激光扫描技术采集隧道全断面三维数据,通过色谱分析法对整体变形进行定性分析,更加直观、自动化地获取各部位变形情况,同时自动处理算法对重点区域进行平面特征拟合获取其形心坐标,通过分析形心位置变化情况定量获取隧道内部变形情况,且变形量测精度达到相关规程要求,同时通过与隧道设计BIM(building information modeling)模型的对比,快速检测施工质量及偏差,研究成果具有重要理论意义及实际价值. 相似文献
4.
崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。 相似文献
5.
为了解决核相关滤波跟踪算法在复杂场景下跟踪效果差的问题,提出了一种融合深度特征和尺度自适应的相关滤波目标跟踪算法。首先,通过深度残差网络(ResNet)提取图像中被跟踪区域的深度特征,再提取目标区域方向梯度直方图(FHOG)特征,通过核相关滤波器学习,分别得到多个响应图,并对响应图进行加权融合,得到跟踪目标位置。其次,通过方向梯度直方图(FHOG)特征,训练一个PCA降维的尺度滤波器,实现对目标尺度的估计,使算法对目标尺度发生变化有很好的自适应能力。最后,根据响应图的峰值波动情况改进模型更新策略,引入重新检测机制,降低模型发生漂移概率,提高算法抗遮挡能力,在标准数据集OTB100中与其他7种目标跟踪算法进行比较。结果表明,相比原始KCF算法,改进后的KCF算法精准度提升了29.4%,成功率提升了25.9%。所提算法实现了对跟踪目标位置的精准估计,提高了尺度自适应能力和算法速度,增强了算法抗遮挡能力。[JP] 相似文献
6.
提出一种基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型. 模型采用更为简单高效的池化层替代传统的卷积层来提取关键的 $n$-grams 作为重要语义特征, 同时构建双向门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)获取输入文本的全局依赖特征, 最后将两种特征的融合模型应用于文本分类任务. 在多个公开数据集上评估模型的质量, 包括情感分类和主题分类. 与传统模型的实验对比结果表明: 所提出的文本分类模型可有效改进文本分类的性能, 在语料库 20newsgroup 上准确率提高约 1.95%, 在语料库 Rotton Tomatoes 上准确率提高约 1.55%. 相似文献
7.
为了解决并行处理中同步阻塞会浪费系统资源和影响程序性能的问题,提出了一种基于CompletableFuture异步机制的自动重构方法。首先,使用WALA静态程序分析工具进行访问者模式分析、逃逸分析、别名分析以及数据流分析等静态程序分析技术,确定共享变量数据的操作方式;然后,基于CompletableFuture机制设置4种异步重构模式;最后,根据不同模式实现异步机制的自动重构。基于此方法,在Eclipse平台下开发了自动重构工具AsynRef,并对HSQLDB,Jenkins, JGroups和SPECjbb2005等4个大型实际应用程序进行自动重构,从重构个数、改变的代码行数、准确性和重构后程序性能等方面对AsynRef进行评估,对4个程序所包含的919个同步方法共完成387个异步机制转换。结果显示,使用AsynRef进行异步机制重构后,程序执行性能有8%到39%的不同程度的提升。AsynRef可以有效完成代码异步化自动重构,与传统手动重构相比,有效提升了异步化的重构效率。 相似文献
8.
针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。 相似文献
9.
以传统工艺矿物学研究方法为基础,结合化学分析、XRD,SEM及MLA等手段,对微细粒钛铁矿物料的化学组成、矿物组成、粒度分布、矿物嵌布特征进行了研究,在此基础上,对物料分选特性进行了讨论分析.研究结果表明:物料中67.04%的有价元素Ti赋存在钛铁矿中,脉石矿物主要为钛辉石、绿泥石和长石;物料中-19μm粒级产率达74.33%,其中各矿物粒度分布差别较大,有用矿物粒度较脉石矿物细;钛铁矿矿物单体解离度为90.43%,与钛辉石紧密连生.该研究结果为攀西微细粒钛铁矿物料的高效回收提供了依据. 相似文献
10.
由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference,EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。 相似文献