基于直线生成的卷积霍夫线段检测

直线检测作为计算机视觉的上游任务,为下游包括工业视觉、遥感图像分析等任务提供支撑。直线检测的一大方向是霍夫直线检测,但现有霍夫检测基于近似原理设计计票器,直线检测准确度不高。为提高霍夫变换线段检测的准确度,利用卷积改进霍夫直线检测的计票器并提出基于直线生成的卷积霍夫线段检测方法。利用中值滤波对原始图像中的复杂纹理平滑处理后检测图像中的边界;通过按位异或卷积去除边界检测结果中的噪点并保留候选的线段端点;将候选的线段端点两两组合并使用布雷森汉姆算法进行线段生成,由利用卷积改进的计票器判断生成的线段是否存在于边界上;确认端点所构成线段位于边界后求取端点对之间的参数并合并参数相似的加检测结果,得到最终线段检测结果。对比实验中该方法的F1指标为0.7626,优于对比方法中最高的0.6523,证明该方法保留了霍夫变换较高鲁棒性的同时提高了检测结果的准确性。

跨模态数据实体分辨研究综述

实体分辨广泛地存在于数据质量控制、信息检索、数据集成等数据任务中.传统的实体分辨主要面向关系型数据,而随着大数据技术的发展,文本、图像等模态不同的数据大量涌现催生了跨模态数据应用需求,将跨模态数据实体分辨提升为大数据处理和分析的基础问题之一.对跨模态实体分辨问题的研究进展进行回顾,首先介绍问题的定义、评价指标;然后,以模态内关系的保持和模态间关系的建立为主线,对现有研究进行总结和梳理;并且,通过在多个公开数据集上对常用方法进行测试,对出现差异的原因和进行分析;最后,总结当前研究仍然存在的问题,并依据这些问题给出未来可能的研究方向.

那一刻,我长大了

有人说,能为下班回家的爸爸泡一壶茶,那时你就长大了;有人说,能帮妈妈分担一些力所能及的家务活,那时你就长大了;可妈妈却对我说,当我做了家庭的调解员时,我已经长大了。去年的一天傍晚,爸爸妈妈因为一件小事吵了起来,他们越吵越激烈,声音也越来越高。我怕极了,坐在沙发上大哭,一边哭一边说:“你们不要吵了,不要吵了……”爸爸妈妈的争吵声戛然而止。爸爸直接摔门出去了,妈妈也待在卧室里不出来。