一种基于数字图像的碎纸拼接算法设计

提出了一种数字图像拼接复原的算法。首先利用BP神经网络对所有碎片进行归类;然后利用同一行的碎片特征必然非常相似这一特征作为依据,对分类后的碎片构造特征相似度函数,计算使相似性判别函数最大的单位矢量与碎片的特征矢量的距离,进行最大相似性判别,选出碎片间的差异最小的进行拼接。结合人工干预,最后得到拼接结果。实验结果表明该算法有效可行。     

基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法研究

当前全景图像生成算法通常依据计算机图形实现,建模时间较长,且生成的全景图像效果不佳,无法满足人们的需求。为此,提出一种新的基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法,对图像中各像素点的Hessian矩阵行列式进行计算,获取SURF特征点值,通过特征点之间的欧氏距离对图像间的相似性进行衡量,实现特征匹配。通过正投影把所有待合成图像投影至圆柱面上,相邻图像将重合部分融合,获取投影图像后,通过特征匹配实现无缝拼接,将正投影过程生成的立体图像从某一位置剖开,并投影至某一平面上,获取视觉一致的全景图像。实验结果表明,采用所提算法生成的全景图像重叠区域之间几乎没有缝隙,亮度差异不大,可消除“鬼影”现象,且占用内存与消耗时间少。     

基于随机森林的公路隧道CO气体浓度预测模型

汽车尾气的主要成分是CO气体,是公路隧道通风设计的一项重要参数。准确、快速地预测隧道内CO气体浓度,能够为隧道通风控制提供有力参考,有助于CO气体浓度的及时控制,对保障隧道内人员的健康、安全和隧道绿色节能十分必要。采用公路隧道实地监测CO气体浓度数据,建立了以监测点位置、交通量、车速、风速为输入特征的公路隧道CO气体浓度预测随机森林模型。通过整理3 300 m长隧道CO气体浓度数据,对比了CO气体浓度实测数据与模型预测值,验证了模型的预测精度。结果表明,基于随机森林建立的CO气体浓度预测模型具有良好的预测精度,能够准确地预测隧道内CO气体浓度,测试集的均方根误差(root mean square error, RMSE)和决定系数R²分别为0.497 4和0.943 7;该预测模型性能显著优于线性回归模型和支持向量机模型;预测模型能够推广应用于其他隧道的CO气体浓度预测,对应的RMSE和R²分别为0.909 5和0.729 5,可以在已知测点位置、交通量、车速、风速的情况下预判隧道内CO气体浓度,为隧道通风控制或安全预警提供数据参考;特征重要...     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

一种面向中文依赖语法的观点挖掘模型

观点挖掘能自动对网络上大量的非结构化文本进行分析,得到有价值的观点态度,因为中文在机器语言处理中存在一些自身的特点和难点,相关研究进展较缓慢。本文提出了中文依赖语法的观点挖掘模型,介绍了文本爬取和文本预处理技术;采用了向量空间模型表示文本向量,介绍了基于中文依赖语法的特征抽取方法,在此基础上加入了评价对象提取的思想;采用知网情感词典作为判别主观字极性的基础,并对主观字极性评估方法做了相关改进。以建立一个全面、准确的中文观点分析模型为目标。     

基于BP神经网络的手写数字识别研究

将BP神经网络应用于手写数字识别,通过实验证实,该方法具有较高的识别率和可靠性．     

角点检测技术的研究

角点是图像的重要局部特征,通过处理图像的角点可大大减少图像处理过程中的计算量.角点检测在图像特征提取、图像配准、超分辨率重建等方面都有重要的应用;根据实现方法不同可将角点检测的方法分为三大类.指出角点检测技术的研究和发展方向.     

一种基于特征提取与追踪的视频复制粘贴篡改检测方法

提出一种基于特征提取与追踪的视频篡改检测方法.首先对视频序列按照一定帧间隔进行特征提取,寻找出首个篡改帧及其篡改区域;其次采用追踪算法对该篡改区域进行学习,并定位该帧之后的每个视频帧的可疑区域;最后对可疑区域再使用特征提取算法进行相似点匹配,确定出视频篡改帧的位置及其篡改区域.结果证明了方法的有效性和鲁棒性,以及在执行时间上相对于已有算法的优越性.     

基于小波分析和EMD的手写阿拉伯数字字符特征表示

经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构做出精确的分辨, 利用这一特点本文提出了一种基于小波变换和EMD的票据手写体数字特征抽取方法。 通过对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮廓, 进而对规范轮廓曲率序列作EMD分解,以获取浓缩曲率特征的主要信息,最后对此曲率特征数据进行聚类分析。 实验表明,与经典的字符特征提取算法相比,本文方法具有更好的聚类效果,提高了分类器的分类设计能力。     

基于免疫算法和支持向量机的入侵检测研究

在对网络数据分析和研究的基础上,提出了一种基于免疫算法和支持向量机的入侵检测方法。利用免疫算法对网络数据进行预处理,运用支持向量机对处理后的数据进行分类。实验表明,该方法是可行的、有效的。