《基础会计》教学的创新与探索

根据自己在教学一线20多年的教学经验,摸索出对财会专业《基础会计》课程的一种“快速方式”教学法,通过该方法让就业学生能比较轻松的掌握该课程的知识点,学生普遍不再反映《基础会计》“太难学,学不懂”了,有效地克服了教学中的难点,同时对职业学校对口升学的教学方法也提出了自己的见解,在教学中极大地调动和激发了学生的学习兴趣和积极性,从而提高了教学质量。     

基于高斯金字塔与双边滤波的隐藏目标检测

隐藏目标通常处于视觉静止状态,其存在的微小运动不易被发现.当视频中存在隐藏目标时,其微小运动很难被检测到.针对该问题,提出一种将高斯金字塔算法和快速双边滤波相结合的隐藏目标微小运动检测方法,首先对视频图像的序列做多尺度的空间分解,然后对采样数据图进行滤波去噪,再经过视频重建后利用帧差法获取差分图像.实验结果表明,该方法与帧差法等相比,检测速度达到56.76帧/s,检测速度平均提高了4.14倍.帧差结果图的相似度最低,对隐藏目标的检测效果最显著,能在保证检测性能的同时提高检测速度.     

基于改进的RetinaNet医药空瓶表面气泡检测

医药空瓶在生产过程中瓶身表面会产生大量的气泡缺陷,但现有的方法对医药空瓶表面气泡检测存在各种问题,例如对复杂场景变化的鲁棒性不强,抗噪声干扰能力弱等.针对现有医药空瓶表面的气泡缺陷,提出了一种改进的深度学习目标检测算法RetinaNet对瓶身气泡进行检测.对原始RetinaNet算法中的特征金字塔网络结构进行了优化,在特征融合过程中引入了特征增强模块,用来提高网路对图像语义特征的提取,增强网络特征提取能力.为了减少模型的参数数目和计算时间,考虑到空瓶表面气泡均为小目标缺陷,去掉原始特征金字塔网络中用于检测大目标的网络结构,提高了算法检测速度.通过对标准的ResNet50网络进行重新组合,并引进了膨胀卷积模块,扩大特征图感受野,提高了模型检测的精度.通过在注塑空瓶数据集上对本文的方法进行了验证,其准确率为99.72%,漏检率为0.12%,误检率为016%,mAP为99.49%,相比原始的RetinaNet的mAP提高了接近2.4%.     

《大灾难》中的权力金字塔

如果将贝克特的短剧《大灾难》中的权力关系比作一座金字塔,那么,剧中的三个主要人物在这座权力金字塔里占据着他们各自的位置：导演占据着金字塔的顶部,是最有权力的人;主角处在最底部,没有任何权力;助理恰好在金字塔的中部,是一个拥有半权力的人。通过对《大灾难》中这种权力关系的分析,最后得出结论：这部短剧反映了贝克特创作《大灾难》时期的政治现实。     

火山岩上的神秘古建筑群

在土耳其首都安卡拉东南约300千米的地方,有一面积近4000平方千米的高原,人们称它为“卡巴杜西亚”。它是由远古时代的5座火山喷发出来的火山岩形成的。在漫长的岁月中,大自然的神奇力量把这里的火山岩切削成几百座金字塔形状的岩柱、山峰,它们伴随着无数悬崖、深谷构成了这里荒凉不毛、毫无生息的自然景观。     

基于融合特征的真实环境笑脸分类

探讨了一个能够代表真实环境的数据集GENKI,构建笑脸分类系统,并采用支持向量机结合GentleBoost来学习.讨论了数据预处理,Gabor特征提取,PHOG特征提取,局部二值模式特征提取.给出了GENKI数据集上的实验结果并进行详细讨论.实验表明了所给方法的有效性.     

基于谱聚类和多示例学习的图像检索方法

针对基于对象的图像检索问题,提出一种新的谱聚类多示例学习算法.该算法将图像当作包,将分割区域的视觉特征当作包中的示例,针对正包示例集合进行谱聚类,按聚类中心点数最大原则选择潜在正示例中心和潜在正示例代表,并采用径向基函数和金字塔核分别度量潜在正示例间和其它示例间的相似性,最后利用支持向量机和相关反馈实现图像检索.采用S...     

基于TLD改进的人脸检测跟踪算法

机器学习和模式识别技术目前在军事以及日常生活中应用越来越广泛,该文主要是基于TLD（Tracking Learning Detection）算法的改进完成人脸检测后的自学习与跟踪。TLD算法是一个高效的检测、在线学习、跟踪的系统,其主要是由三部分组成,学习器,跟踪器,检测器当输入一段视频序列后,同时送入三个部分,当观测到物体的外部特征时检测器对其进行定位,而且修正跟踪器也是其功能之一;跟踪器利用帧到帧变化的运动信息跟踪目标：学习器对检测器进行评估并且更正避免发生同样的错误。跟踪器主要是应用金字塔光流法,而学习器是通过随机森林算法完成在线实时学习。该文的创新之处就是摒弃原TLD算法的通过鼠标选择感兴趣区域的初始化．而采用基于OpenCV的harr特征人脸检测进行初始化。即当在第一帧第一张人脸检测后便对其进行自学习与跟踪。     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取的图像特征点经常出现"扎堆重叠"现象,其分布较为密集且缺乏尺度不变性,因而容易造成图像特征点误匹配的问题.为了解决该问题,提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法.首先对图像建立尺度金字塔,然后使用四叉树划分图像并限制划分深度.用加速...     

预决策金字塔层数的欧拉视频微弱运动放大算法

欧拉视频放大算法(EVM)将受人眼局限而观察不到的微弱运动放大;但放大视频质量随使用的金字塔层数及微弱运动幅值的不同而有明显差异。为提高视频放大效果,放大之前对输入视频提取运动前景,找到黑色像素数最大图像帧,求出该帧非0像素数占图像帧总像素数的比例;根据阈值判断金字塔层数,再进行EVM处理。研究表明,根据视频运动前景中非零像素与总像素比例,预判断欧拉视频放大金字塔层数,有效改善了单一金字塔层数EVM算法的放大效果。