物理质心思想下综合评价区间数指标点值化方法

该文研究了评价单元多指标变量是区间数情况下的信息点值化方法。与以往的区间数点值化研究不同的是主要考虑了变量区间上的分布情况。假定了变量分布情况是随意的,即不同评价单元在相同变量指标上的分布可以不同,同一评价单元的不同变量区间上分布也可以不同,且分布形式可以有偏也可以有峰,包括多峰情况。提出了寻找评价单元信息空间上信息聚集点——质点,并利用累积分布计算质点的评价信息含有量——质量,通过质点、质量合成的区间信息点值化方法。

基于球形网格划分的二值化点云特征描述子

针对现有大部分三维特征描述子应用于低成本传感器获取的低质量点云数据时,在抗噪性、时间效率和内存占用等方面存在的问题,提出了一种局部参考坐标系构建方法。本文利用该局部参考坐标系设计了一种基于球形网格划分的二值化特征描述子。所提的局部参考坐标系基于消除二义性的法线确定Z轴,将特征点球邻域重心与特征点构建的向量在法平面上的投影作为X轴。Z轴的可重复性和球邻域重心的唯一性,使得所提局部参考坐标系对高斯噪声和点密度变化具有极强的鲁棒性,所提局部参考坐标系具有极佳的泛化性和时间效率。二值化特征描述子无论是对高质量模拟数据,还是对低质量实测点云都具有较好的描述性,对各数据集均能获得次优的性能。二值化特征描述子具有极高的时间效率,且仅占用616 bit的存储空间,极小的时间和内存开销使其更适用于需要实时响应的应用场景。

一种面向聚焦爬虫的自然场景文本定位技术

各类视频设备采集的图像中包含了高质量的海量主题信息.尽可能全面地找到自然场景中的文本,对聚焦爬虫具有重要意义.提出一种具有较高召回率的文本定位技术,充分注意到角点强度极大、极小值对自然场景文本定位的重要作用,运用提出的角点强度增强技术和三值化方法,能够有效地分离出极大、极小值区域,从而,能够将图片中的大部分文字从复杂的背景和各种噪声中凸显出来.实验表明,该方法能够大幅提高基于角点特征的定位算法的召回率,为聚焦爬虫从大量的自然场景图片中获取重要的主题信息提供了可能.