自适应模板大小的Gabor指纹增强方法

对一幅图像而言,现有的Gabor增强方法对各个分块使用的增强模板大小是定值,这可能会破坏纹线方向变化较大的分块的纹线信息。提出了自适应模板大小的Gabor指纹增强方法,使增强模板的大小与块内纹线方向的稳定程度成正相关。实验表明,相比固定模板大小的方法,该文方法具有更好的连接断线和去除粘连的能力,同时不会破坏纹线方向变化较大的分块的纹线信息。在FVC2004的3个指纹库上分别进行了实验,ROC曲线显示,将该文方法用于指纹增强能够提高系统的识别率。

相关衰落信道下的一种层间联合自适应SR-ARQ传输机制

传统自适应传输机制在相关慢衰落信道下有较差的系统性能。针对相关衰落信道,提出了一种层间联合自适应传输机制。利用有限状态马尔可夫链来描述相关衰落信道,同时通过构建一个多状态马尔可夫系统模型来分析系统吞吐性能,并对调制方式和传输分组大小进行优化。另外,推导了系统平均吞吐性能的表达式。仿真结果显示所提出的自适应传输机制在相关衰落信道上能获得更好的系统性能。

基于自适应二级网格的二次曲面点云滤波方法

针对激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性等问题,提出了一种自适应大小的二级网格和二次曲面相结合的滤波方法。根据坡度滤波粗提取地面点构建自适应大小的二级网格,由二级网格内的地面点拟合二次曲面,再以地面点拟合前后高程差的2倍均方根误差作为阈值分类地面点和非地面点。根据国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提出的误差分析指标,该方法在两种地形数据试验中,1类误差、2类误差和总误差与较常用的坡度滤波和形态学滤波相比有明显改善。

邻域自适应SMOTE算法研究

针对SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)等基于近邻值的传统过采样算法在处理类不平衡数据时近邻参数不能根据少数类样本的分布及时调整的问题,提出邻域自适应SMOTE算法AdaN_SMOTE。为使合成数据保留少数类的原始分布,跟踪精度下降点确定每个少数类数据的近邻值,并根据噪声、小析取项或复杂的形状及时调整近邻值的大小;合成数据保留了少数类的原始分布,算法分类性能更佳。在KEEL数据集上进行实验对比验证,结果表明AdaN_SMOTE分类性能优于其他基于近邻值的过采样方法,且在有噪声的数据集中更有效。

自适应最优邻域尺寸选择的三维激光点云分类研究

针对三维激光点云分类中点特征提取邻域大小选择困难问题,本文基于自适应最优邻域尺寸选择实现三维激光点云精细分类。首先使用局部邻域协方差矩阵特征值得到的线性特征、平面性特征和散射性特征构造局部邻域熵函数,通过局部邻域熵函数取最小值时的最佳邻域尺寸计算点云特征描述参数;基于特征描述参数提取点云特征;最后根据递归特征消除法(RFE)筛选出最优特征子集,采用随机森林算法对特征子集进行分类。利用公开标记的Oakland三维激光点云数据集进行实验,结果表明本文点云分类方法的总体分类精度达94.1%,平均F_(1)分数达到76.8%。

一种基于改进置信度传播的个性化推荐算法

基于RWR的方法作为一种TOP-N推荐解决了传统推荐算法遇到的大多数问题,但它只考虑了均匀结点,并且在矩阵分解时需要极大的空间代价。若将置信度传播算法引入则不会存在这些问题,然而传统置信度传播算法用全局结点来计算目标结点置信度,时间复杂度较大,因此,提出将置信度传播算法改进优化后应用于个性化推荐算法中,以用户和项目为两个结点集合,通过自适应大小区域内的结点计算目标结点的置信度,根据最终结点置信度推荐相应项目给目标用户。通过与传统置信度传播算法的对比实验,得到了在最优精度下的相应参数设置,然后与基于RWR的方法和基于项目的协同过滤算法进行比较,实验结果表明,提出的算法要优于上述算法。

Java消除类游戏设计的实现技术

采用Eclipse开发平台,用Java语言开发一款多彩字符消消乐游戏软件,也适合键盘指法练习。基于此,通过介绍Java游戏开发的可行性和消除类游戏的开发种类,阐述了用Java语言设计开发游戏软件的关键技术。其技术包括:背景图片的自适应大小显示、初始化游戏界面的主窗体、控制随机数产生和显示字符的方法、键盘响应事件处理、线程的启动和运行等。

基于Java的图片连连看游戏设计研究

采用Eclipse开发平台,用Java语言开发一款单机圣诞卡通图片连连看游戏.介绍了图片连连看游戏规则,设计游戏界面的主窗体,并阐述了用Java语言设计图片连连看游戏的关键技术,包括游戏界面图片的自适应显示、初始化棋盘网格生成地图、消除图片的算法分析以及游戏音效和背景音乐设置等.该游戏用户界面友好、操作简单,受众面广,具有选择不同难度关卡、显示消除图片连通轨迹、消除图片的音效提示、显示游戏进度、游戏得分、排行榜和设置背景图片等功能,并添加了菜单操作.