基于模糊熵和结构特征的边缘检测方法

为了提高图像检测中的模糊边缘检测能力及抗噪性,提出了一种新的基于模糊熵与边缘结构特征的边缘检测方法.该方法首先利用非线性函数将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,以增强模糊边缘区域的对比;然后在像素的3×3邻域内定义12种有效的边缘结构,根据这些边缘结构提取图像中每个像素的结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列;最后对结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列实施非极大抑制,确定最终的边缘像素.实验结果表明,该方法具有较好的模糊边缘检测能力和抗噪性,所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确.

基于佳点集遗传算法的边缘检测

为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法。该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度。在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径。实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确。

基于连续预测的半监督学习图像语义标注

为了在图像底层特征与高层语义之间建立关系,提高图像自动标注的精确度,结合基于图学习的方法和基于分类的标注算法,提出了基于连续预测的半监督学习图像语义标注的方法,并对该方法的复杂度进行分析。该方法利用标签数据提供的信息和标签事例与无标签事例之间的关系,根据邻接点(事例)属于同一个类的事实,构建K邻近图。用一个基于图的分类器,通过核函数有效地计算邻接信息。在建立图的基础上,把经过划分后的样本节点集通过基于连续预测的多标签半监督学习方法进行标签传递。实验表明,提出的算法在图像标注中的标注词的平均查准率、平均查全率方面有显著的提高。

基于多模态关联图的图像语义标注方法

为了改善图像标注的性能,提出了一种基于多模态关联图的图像语义标注方法。该方法用一个无向图表达了图像区域特征、标注词以及图像三者之间的关系,结合图像区域特征相似性和语义间的相关性提取图像语义信息,提高了图像标注的精度。利用逆向文档频率(IDF)修正图像节点与其标注词节点之间边的权值,克服了传统方法中因高频词引起的偏差,有效地提高了图像标注的性能。在Corel图像数据集上进行了实验,实验结果验证了该方法的有效性。

基于互K近邻图的自动图像标注与快速求解算法

图像语义具有模糊性、复杂性、抽象性等特点,在提取图像语义时仅用低层特征进行描述是不够的,需要结合图像相关内容,以便提高图像标注的精确度。为此,提出了基于互K近邻图的图像标注方法,该方法用一个互K近邻图融合了图像的低层特征之间、标注词之间以及图像与标注词间的相互关系。利用互K近邻图实现了根据两个节点间的相互关系来提取语义信息,弥补了基于K近邻图的方法中单方向挖掘节点信息的不足,有效地提高了图像标注的性能。在对互K近邻图结构分析的基础上,结合重启随机游走,提出了一种快速求解算法,该算法在不明显降低图像标注精度下,实现了快速求解。在Corel图像数据集上进行了实验,结果验证了所提方法的有效性。

Peer-to-Peer对等网络可信性的分析和比较

对等网络(peer-to-peer,P2P)技术是目前新一代网络技术研究的活跃领域。随着基于对等网的应用越来越广泛,对P2P网络的可信性的研究具有现实意义。首先介绍了P2P网络的基本特征以及P2P网络的分类,提出了P2P网络可靠性评估方法,并从可靠性、可扩展性、适应性及完整性等几方面对各类不同类型的P2P网络的可信性进行了分析和比较,最后展望了P2P未来的发展方向。

基于CCA子空间和GMM的自动图像标注

为了避免图像分割,并提高图像标注精度,提出一种基于典型相关分析(CCA)和高斯混合模型(GMM)的自动图像标注方法。利用CCA对图像的全局颜色特征与全局局部二值模式(LBP)纹理特征进行特征融合。使用融合后的语义特征,对每一个关键词建立GMM模型来估计单词类密度,从而在特征子空间中得到每个单词的概率分布。采用贝叶斯分类器确定每个标注词和测试图像的联合概率,运用词间语义关系优化标注结果。实验结果表明,使用该方法后的图像标注性能有了较大程度的改善。

准宽带匹配网络计算机辅助设计

文章介绍了一种准宽带匹配ＣＡＤ方法。这一方法可按照通带内的极大－极小增益响应，用最优化方法直接寻找匹配网络策动函数，据此综合匹配网络，全部设计工作均由机助进行，避免了解析方法中选择最佳功率传输函数的困难和复杂的运算，并用实例说明ＣＡＤ方法优于解析方法。

B2C电子商务模式下顾客价值构成研究

B2C电子商务作为新兴行业,已呈现出蓬勃发展的势头,有着广阔的发展前景。本文通过分析B2C交易中消费者消费心理特征,总结得出B2C电子商务模式下顾客价值构成。

校园网络安全及其关键技术研究

校园网的普及,对加快信息处理,合理配置教育资源,充分利用优质教育资源提高工作效率,减轻劳动强度,实现资源共享都起到无法估量的作用。但同时校园网的网络安全问题也变得越来越突出起来。文章通过对校园网的安全现状的分析,从技术层面论述了校园网络安全建设的对策,并对一些关键技术作了深入的、全面的介绍。

宽带匹配网络的研究现状及其展望

文章系统地介绍了宽带匹配网络理论的发展过程 ,及宽带匹配网络的目前研究的现状 ,并提出了宽带匹配网络理论在工程技术上存在的问题 ,讨论了宽带匹配网络理论将来的研究方向。

iPhone商业运营模式市场调查研究

iPhone从2007年开始风靡全球,苹果公司凭借这样一款智能手机击败众多手机业巨头。如此成功的一款产品一定有许多成功的市场因素,以及独特的商业运营模式值得我们去研究。

基于P2P技术的对等网络关键技术研究与分析

介绍了基于P 2P技术的对等网络的基本特征、关键技术及对等网络的分类,详细分析了对等网关键技术对网络的可靠性、可扩展性、适应性及完整性等性能的影响,最后展望了对等网络未来的发展方向。

芨芨草染色体的核型分析

对芨芨草(Achnatherum splendens(Trin.)Nevski)体细胞染色体计数,并对其核型进行分析,结果表明:芨芨草的染色体数目为2n=48;核型公式为2n=2x=48=2M+20mm+26nsm;从核型类型来看为2B型。

安徽教育学院校园网建设与设计

结合当今计算机网络发展和新技术 ,针对安徽教育学院的自身条件和计算机应用基础 ,提出了安徽教育学院校园网的建设目标和完整的校园网建设方案。

保持粒子多样性的非退化粒子滤波方法研究

针对现有粒子滤波算法中的粒子退化问题以及重采样所引起的粒子多样性减弱问题,将自适应遗传算法与粒子滤波结合设计一种新的非退化粒子滤波算法.该算法通过对粒子使用遗传算子操作以保证粒子的多样性和有效性,根据粒子在前一时刻计算出来的先验信息自适应地实时调节当前时刻的遗传操作概率,有效增加了粒子对系统状态变化的适应性.实验结果表明,该算法可有效提高非线性系统状态的估计精度,尤其在系统状态发生突变的时候,可以得到较好的估计精度.

初始化独立的谱聚类算法

谱聚类作为一种新颖的聚类算法近年来受到模式识别领域的广泛关注。针对传统谱聚类算法对初始中心敏感的特点,通过引入对初值不敏感的k-调和平均算法,提出一种初始化独立的谱聚类算法。在人工数据和真实数据上的实验表明,相比于传统的k-means算法、FCM算法和EM算法,改进算法在稳定性和聚类性能上有了显著的提高。

基于自相关平方函数与小波变换的基音检测

在背景噪声干扰条件下,研究语音信号的基音周期,提出了一种基于自相关平方函数与小波变换结合的基音检测算法。该算法先用小波变换对带噪语音去噪,然后再求语音的自相关平方函数以突出真实基音周期的峰值,以获取较精确的基音周期。实验结果表明,与传统的自相关法相比,该算法鲁棒性好,具有更高的准确性,且计算复杂度低,利于语音合成和编码的实时处理。

C++中模板技术与动态数组

文章详细讨论了如何利用模板技术为Ｃ＋ ＋ 创建动态数组类，该类能使程序员很容易地在其他的程序中使用动态数组，从而帮助程序员有效地管理内存，提高程序效率。克服了Ｃ＋ ＋ 中不能使用动态数组的局限。

基于运动信息和相位一致性的运动目标提取

提出一种新的时空结合的运动目标分割方法。该算法首先在累积帧差图像上使用改进的高阶统计(HOS)算法检测出运动区域,用最大连通区域表示初始运动目标模板,利用基于Log-Gabor复小波变换的相位一致性边缘检测算法提取出每一帧的单边缘信息,结合初始运动模板与空域边缘图像得到更精确的运动目标模板,最后结合原图像分割出运动对象。实验结果表明该算法能从对比度较小和噪声较大的视频序列中精确地提取出运动目标,且不受光照变化的影响。