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梯度向量流蛇(GVF Snake)模型在处理图像分割问题上取得了较好的结果,但它对初始轮廓曲线的依赖程度较大且梯度向量场计算时间较长,故此提出一种基于GVF Snake模型和边界跟踪的轮廓提取图像分割算法。该算法利用边界跟踪算法进行粗糙的分割,获取边缘位置有效信息点,经采样后生成一条初始轮廓线。同时,基于拉格朗日法求解梯度向量场的方法,提出一个距离终止条件以提高计算速度。实验结果表明,与GVF Snake、手动GVF Snake和CV活动轮廓算法相比,该算法有效提高了图像分割的自动化程度和分割精度。 相似文献
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为解决图像采集中噪声和复杂背景对图片的影响以及深度神经网络的高耗时问题,基于可能性聚类算法与卷积神经网络,提出一种道路交通标识识别算法.该方法运用了图像分割技术,并结合卷积神经网络模型对道路交通标识进行更准确的识别.首先,通过色彩增强、图像分割、特征提取、数据增强和归一化等批量预处理操作,形成一个完整的数据集;然后,结合Squeeze-and-Excitation思想和残差网络结构,充分训练出MRESE(My Residual-Squeeze and Excitation)卷积神经网络模型;最后,将优化的网络模型用于道路交通标志的识别.实验结果表明,该方法使训练时间缩短了5%左右,识别精度可达99.02%. 相似文献
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研究模糊算子神经网络的函数逼近能力,首先提出传统神经网络和模糊神经网络的一般模型即模糊算子神经网络,又将其进一步推广为广义模糊算子神经网络,考虑这两种通用模型的代数结构和分析性质,给出其连续函数的一致逼近定理,其结论是传统神经网络逼近性质的推广,适用于由任何连续算子构成的多层神经网络(模糊神经网络)。 相似文献
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基于加速度传感器的步态特征身份识别是新兴的身份识别方法.提取有效的特征是提高现有识别方法的关键所在.为了进一步挖掘更加有效的特征,提出了一种基于步态轨迹曲线特征的提取方法.利用傅里叶描述子表示轨迹曲线的全局轮廓特征,方向角描述子表示轨迹曲线的局部特征,二者结合成一个联合轨迹曲线特征向量,利用随机森林分类算法完成分类.实验结果表明,不仅轨迹曲线特征的识别率较高,而且与统计特征结合后的最高识别率达到97.10%,说明轨迹曲线特征能够有效地用于步态身份识别. 相似文献
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基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)图像特征点的配准方法实现差异性的比较,提取模板图像和待检测图像特征点,对特征点描述的集合进行匹配,通过RANSAC算法消除错误的匹配点,根据匹配对计算最优旋转角度,计算变换矩阵,通过仿射变换实现模板图像与检测图像的配准。在轴承图像上经过不同特征点提取算法,分析运行时间和图像配准的情况。结果表明,基于ORB提取特征点进行轴承瑕疵检测的方法,检测精度达96%,运行效率为67 ms。 相似文献
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文章提出了一种粒计算和局部线性嵌入(LLE)相结合的图像处理方法.针对人脸研究领域中高维数据产生的复杂计算度问题,提出了图像粒的方法,并对图像进行处理;对高维数据进行了降维,从而达到降低计算复杂度的效果.实验在Frey人脸数据库上进行,在多个不同粒度的图像粒上分别应用LLE算法,给出人脸姿态和表情分布变化的实验结果,并分析了图像信息的损失情况.实验结果表明图像粒LLE算法对算法复杂度的降低和图像信息的保持是一个有效的方法. 相似文献
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针对基于关键词匹配的搜索引擎存在的问题,提出一种基于语义词典的局部查询扩展方法,首先利用共现分析法和语义相似度选取扩展词,再对原始查询词和扩展词加权,最后计算文档相似度从而获得排序后的扩展查询结果.该方法克服了其它局部扩展方法将大量无关词加入查询的问题.实验表明,该方法有效地提高了查询结果的查准率. 相似文献
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研究了沪深股市收益率序列中的长记忆性,通过经验分布的概率密度函数对收益率的非正态分布进行了实证研究,然后应用R/S非线性估计方法以及AR和MA模型对结果的显著性进行了检验。主要针对平均循环周期的测定问题,引入了支持向量回归机的方法帮助测定,能够比较清楚地给出沪深股市中3个重点行业的平均循环周期。分析结果表明,中国行业市场普遍具有分形特征,其变化具有循环性。 相似文献