思想政治工作如何在基层生根发芽

思想政治工作对社会人的成长和时代的进步具有引航灯、风向标的带动引领作用,在越来越复杂的社会发展大背景下,它的作用也变得越来越突出。如何在思想政治工作领域取得主动权,赢得新胜利,促进企业、个体和社会发展,便成了当前大家探索的热点,本文便对此进行浅析,侃谈了做好思想政治工作的重点。     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取. 实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取.实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

基于Deep Web Search 技术的主题式爬虫模块研究与设计

 随着Web技术的飞速发展,海量数据的管理与搜索变得尤为重要。海量信息的异构性和动态性特点要求信息集成需要Web爬虫来自动获取这些页面,以便进一步处理数据。而一些企业内部的资料既要保密又要供不同的内部职员使用,这种既开放又保守的特点成为企业发展的瓶颈。为了帮助用户完成这样的任务,本文改变传统的资源共享形式,为企业提供了一个高效便利保密的资源共享管理平台——企业搜索引擎(ESE),提出了一种基于主题式爬虫的Deep Web页面的企业搜索引擎(ESE)的和基于开源Java Lucene的索引企业搜索系统设计与实现方法。通过在电信行业Deep Web站点部署实验,经运行检验,结果达到了设计指标要求,为电信行业搜索发挥了作用。并对搜索的精度、速度,以及垃圾网页反舞弊等方面研究进行了展望。     

基于仿生学信任信誉模型BTRM的无线传感器网络的信任协作研究与实现

 无线传感器网络通常部署在无人维护、不可控制的环境中,除了具有一般无线网络所面临的信息泄露、信息篡改、重放攻击、拒绝服务等多种威胁外,无线传感器网络还面临传感节点容易被攻击者物理操纵,并获取存储在传感节点中的所有信息,从而控制部分网络的威胁.通过研究蚁群系统中的协作,把基于生物激励信任模型(BTRM)中的信任协作机制应用于无线传感器网络.分析了当前常见的信任协作模型研究现状,归纳出常见的几种信任模型,并提出基于BTRM的无线传感器网路的信任协作模拟系统的功能及体系结构.重点论述了基于BTRM模型的无线传感器信任协作原理和信任协作模拟系统的设计和实现,通过把BTRM中的信任协作机制应用到WSN环境中,模拟显示,该机制在输出平均路径长度、平均满意度、平均满意偏差等方面均有较大的改进.     

主颜色提取算法及其在服装图像检索中的应用

本文提出一种主颜色提取算法用于服装图像的颜色特征提取。该算法的基本思想是:首先根据服装的主颜色占比情况判断该服装是花色还是非花色,将花色服装用特征值进行标记。接着,将颜色直方图中的特征值按占比大小降序排列,去除占比较小的部分特征值,保留主颜色特征值。在进行服装检索时,先对数据库中的图像进行第一轮筛选,将花色与非花色服装进行分类;然后再对分类后的服装根据主颜色特征值进行第二轮筛选,得到最后的检索结果。实验结果表明,无论对于简单背景还是复杂背景的服装,无论是花色还是非花色服装,本文提出的算法相比于现有的其他算法,服装检索的查全率和查准率都得到了显著提高。