采用像素配对的自适应对比增强灰度化法

对比了像素间高斯随机配对、伪随机数距离配对及不同固定距离配对对灰度化效果的影响,对Grundland脱色法进行改进,同时自适应地得到更适合给定彩色图像的对比度增强系数增强灰度图像.实验表明:不同的像素配对方法适合不同主题特色的彩色图像,在改进的脱色法中采用自适应对比度增强系数,可使更多的图像种类获得更加突出的灰度化效果.     

网上多媒体华文教学系统的信息管理技术

研究以海外华人为主要对象的网上华文教学系统的信息管理技术,实现了包括学生的基本信息,课件的有关信息,学生的学习进度及练习测试情况等信息的技术管理,利用所管理的教学信息和ASP的动态网页生成技术,对学生的学习提供有针对性的指导信息,提高学习效果。     

结合情感词典的主动贝叶斯文本情感分类方法

提出一种改进的结合情感词典的主动贝叶斯情感分类方法(SLAB).为了证明提出方法的有效性,选用康奈尔影评数据集和互联网电影资料库(IMDB)数据集作为实验数据,并与基于不确定性采样策略的主动学习方法进行比较.结果表明:文中提出的方法在较少的标注训练集下,能够取得更高的分类准确率,一定程度上解决了基于不确定性采样策略的主动学习方法中的误差累积问题.     

在线机器学习跟踪算法的研究进展

分类介绍在线机器学习跟踪算法的研究现状,比较各种算法的优缺点.研究表明:每一种跟踪算法都有其自身的优点和缺点,通常情况下只能处理某一些特定类型的变化,很难确保某一特定类型的跟踪算法能够处理复杂跟踪场景中的所有不确定因素.最后,针对在线学习算法容易产生误差积累,最终发生目标漂移的问题,提出使用多跟踪器的融合,实现鲁棒跟踪等相应的解决方案.     

采用循环神经网络的情感分析注意力模型

针对目前情感分析中的循环神经网络模型缺乏对情感词的关注的问题,提出一种基于循环神经网络的情感词注意力模型,通过引入注意力机制,在情感分类时着重考虑文本中的情感词的影响.在NLPCC 2014情感分析数据集及IMDB影评数据集上进行试验,结果表明:该模型能够提高情感分析的效果.     

基于随机森林的中医数据可视化研究

中医诊疗研究引入机器学习方法存在交互性差和特征值离散性两大缺陷。引入基于随机森林(Random Forest,RF)的可视化技术,对原始数据进行基于RF的特征变换,使样本在新特征空间的类可分性增强;采用主坐标分析法对变换后的数据进行降维,将高维数据的关系信息变换到适合人类视觉认知的低维空间里;在低维空间里采用散点图和平行坐标图对数据进行可视化。在中医慢性胃炎数据集上的实验结果表明,通过RF处理后,各类数据聚集在不同的区域空间中,呈现良好的可分性。这些图形图像视觉信息能帮助用户准确理解数据集的分布规律以及隐含的发展趋势,进而深入探讨这些信息蕴含的中医学意义。     

一种融合LBP纹理特征的多姿态人脸跟踪方法

提出一种改进的Camshift算法,它融合目标人脸的局部二值模式(LBP)纹理特征的T分量,以及肤色的HSV色彩空间的H分量的统计直方图来生成概率分布图像,实现纹理与肤色特征的有效融合;然后,利用Kalman滤波器来预测目标人脸的运动信息,快速地跟踪到目标人脸.实验表明,在复杂的跟踪条件下,这种算法比原始的仅采用颜色直方图信息的Meanshift和Camshift算法,在跟踪速度和精度上有显著的提高.     

嵌入尺度可变均值漂移算法的粒子滤波方法

将尺度可变均值漂移算法嵌入到粒子的扩散过程中,引导粒子扩散到后验概率密度函数的高密度区,提出一种嵌入尺度可变均值漂移算法的粒子滤波跟踪方法.利用对数极坐标图像的尺度不变性,在粒子扩散过程中同时进行位置、尺度空间漂移.实验表明,该方法不仅能顺利跟踪非连续尺度变化目标,而且需要更少的粒子数.     

面向实时虚拟游戏的GPU真实感草地绘制

在满足虚拟游戏实时性要求的前提下,绘制具有一定视觉真实感的草地,以增强游戏场景的真实感.将草地抽象成一块均匀、连续的透明体,提出一种简化层状算法,利用图形处理器(GPU)支持功能,计算穿过草丛的光的能量衰减,高效地模拟草的自阴影效果,并通过加入Perlin噪声进一步增加草地阴影杂乱交错的效果.结果表明,该方法能以极小的性能代价绘制草地阴影,实现具有一定真实感的大面积草地的实时绘制.