基于多种算法融合的个性化定制陶瓷图像识别应用研究

目前,在个性化定制陶瓷产品中,有着众多图像一致但局部文本不同的情况出现(例如:班级聚会合影留念的纪念瓷盘,仅是落款姓名不同),通过传统的图像识别技术难以进行有效识别。提出一种基于CTPN和CRNN两种深度学习模型的陶瓷图像中文本的识别方法,同时辅以传统SIFT算法,实现对无文本或文本识别难度高的图像识别。具体识别流程为,系统通过调用CTPN和CRNN模型,对其中的文本进行识别,并将文本信息与存储在数据库中的文本信息进行匹配并返回最佳结果。如果识别文本效果不佳,则利用SIFT算法提取出图像的特征点,并与库中的图像进行逐一对比,返回相似度较高的结果。通过研究实验测试,对于个性化定制陶瓷产品的图像识别,在性能上提升9倍以上,既解决了个性化定制陶瓷图像识别中识别耗时较长的问题,又解决了对只有局部文字不同的定制图像识别效果较弱的问题。

基于OBE理念依托科研平台的实践教学探索

“十四五”期间,国家对于高校的人才培养和产学研融合工作有了新的要求,高校要为地方培养更多应用技能型人才,并将更多的创新科研成果落地,服务于地方经济发展。基于OBE理念开展科研实践教学,教学过程依托科研平台,结合教师的科研项目,通过引导学生开展科研实践教学活动,有效地提高了学生的创新实践能力,激发学生全面发展的潜质,对于地方本科院校开展科研实践教学活动和应用型人才培养有着积极的作用,也为其他院校开展类似工作提供一种参考。

基于微博的本地化营销推荐

在移动互联网由3G向4G、5G升级高速发展过程中,微博已经成为人们日常沟通和交流的重要的社交媒体平台之一。本文以新浪微博平台数据为基础,采用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型挖掘微博用户的兴趣点,建立用户模型并进行本地化智能推荐研究。