基于阈值的脑白质纤维概率跟踪算法

概率跟踪算法仅对行走概率最大的方向进行跟踪,忽略了纤维走向概率较大的方向,且运算速度较慢。为此,提出一种基于阈值的快速概率跟踪算法。设定纤维走向的概率阈值,以找到更多交叉和分叉的纤维,在不影响纤维跟踪效果的情况下,对计算参数进行简化,从而提高运算速度。实验结果表明,与概率跟踪算法相比,该算法能更好地反映脑白质内神经纤维的分布情况,且缩短运算时间。     

基于层叠条件随机场的旅游领域命名实体识别

针对旅游领域,提出了一种基于层叠条件随机场模型的旅游领域命名实体识别方法。该方法在低层条件随机场中以字为切分粒度,结合旅游景点常用字表、景点常用后缀表、地名常用字表等特征词典,实现简单旅游命名实体的识别;其识别结果传递到高层模型,以词为切分粒度,结合复杂特征,实现嵌套景点、特产风味、地点的识别。最后进行了两组相关实验,结果表明,在开放测试中,层叠条件随机场模型相比于单层模型,F值提高了8个百分点;相比于HMM模型,正确率提高了8个百分点,召回率提高了22个百分点,F值提高了15个百分点。     

基于彩色图像边缘差分的运动目标检测算法

针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响、易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法。首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓。提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标。实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪能力强,且鲁棒性好。     

随机服务质量感知的Web服务信誉度量模型

为了根据公告服务质量随机性和实际服务质量随机性之间的一致性来计算服务质量的信誉,首先利用分布函数表示服务质量随机性,并给出一种服务质量经验分布函数的增量式更新方法。通过将服务质量公告值和实际观察值视为随机变量,并以随机优势理论为基础,设计结合随机服务质量公告及实际观察值的信誉度量模型。模型考虑了公告服务质量随机性和实际服务质量随机性之间不同的优势关系,以及服务质量观察值波动对信誉的影响。理论分析与实验验证了模型的合理性及其在服务选择中应用的有效性。     

基于交叉累计剩余熵的多谱磁共振图像配准

针对传统互信息(MI)图像配准容易产生局部极值的问题,提出一种基于交叉累计剩余熵(CCRE)的多谱磁共振图像配准方法.首先,将参考和浮动图像压缩至5位和7位灰度级;然后,采用哈宁窗Sinc插值计算5位灰度图像的CCRE,并用Brent算法搜索CCRE得到预配准的变换参数;最后,从该变换参数出发,采用部分体积(PV)插值计算7位灰度图像的CCRE,用Powell算法进行优化,得到最终的变换参数.实验结果表明,该方法的鲁棒性相比直接采用PV插值的CCRE配准得到提高;配准时间比直接采用哈宁窗Sinc插值的CCRE配准节省了90%左右,且配准精度有所提高.该方法兼顾了鲁棒性、效率和精度,适合用于多谱图像配准.     

面向短文本情感分类的特征拓扑聚合模型

由于短文本极稀疏性和特征分散的特点,短文本的情感分类效果总是不及篇章文本的情感分类,针对此问题,该文提出面向短文本情感分类的特征拓扑聚合模型。模型首先从特征点互信息,情感指向相似度,主题归属差异值三个维度整合计算情感特征的关联度,然后根据特征关联度建立拓扑聚合图模型,通过在图上求解强联通分量聚合高关联度情感特征,从大量未标注语料中提取相似特征对训练集特征进行补充,同时降低训练空间维度。实验将模型应用于短文本情感分类,与基准算法对比能提高分类准确率和召回率分别达0.03和0.027。验证了模型在缓解短文本极稀疏性和特征分散问题上的效果。
     

基于感兴趣区域的边缘结构相似度图像质量评估

目前常用的评估算法忽视了图像中携带重要信息的边缘特征。基于感兴趣区域的双尺度边缘结构相似度算法虽然考虑了边缘信息的重要性,但对边缘信息的识别效果不理想。针对以上问题,提出边缘结构相似度图像质量评估算法,将图像分为感兴趣区域与不感兴趣区域,分别用边缘结构相似度算法和结构相似度算法对2种区域进行质量评估,并实现加权组合。实验结果表明,该算法对边缘信息的识别能力更强,对图像质量的变化更加敏感。     

基于HMM的中文旅游景点的识别

针对旅游领域,提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的旅游景点实体识别方法。该方法采用HMM学习算法,选取句子各态顺序遍历模型,结合词性特征和校正规则实现了旅游景点的自动识别。最后进行了旅游景点实体识别测试实验,结果表明所提方法取得了较好的效果。其中,开放测试识别准确率、召回率、F值分别达到了83.4％、95.7％、89.1％。     

全局—局部特征优化的时尚服饰搭配

目的 由于现有时尚服饰搭配方法缺乏服饰图像局部细节的有效特征表示,难以对不同服饰间的局部兼容性进行建模,限制了服饰兼容性学习的完备性,导致时尚服饰搭配的准确率较低。因此,提出一种全局—局部特征优化的时尚服饰搭配方法。方法 首先,利用不同卷积网络提取时尚服饰的图像和文本特征作为全局特征,同时在卷积网络基础上构建局部特征提取网络,提取时尚服饰图像的局部特征;然后,基于图网络和自注意力机制构建全局—局部兼容性学习模块,通过学习不同时尚服饰全局特征间和局部特征间的交互关系,并定义不同时尚服饰的权重,进行服饰全局和局部兼容性建模;最后,构建服饰搭配优化模型,通过融合套装中所有服饰的全局和局部兼容性优化服饰搭配,并计算搭配得分,输出正确的服饰搭配结果。结果 在公开数据集Polyvore上将本文方法与其他方法进行对比。实验结果表明,利用局部特征提取网络提取的时尚服饰图像局部特征能有效地表示服饰局部信息;构建的全局—局部兼容性学习模块对时尚服饰的全局兼容性和局部兼容性进行了完整建模;构建的时尚服饰搭配优化模型实现了全局和局部兼容性的优化组合,使时尚服饰搭配准确率（fill in the blank,F...     

基于视觉的多点触摸基本技术实现方法

高性能的图像处理技术是基于视觉的多点触摸技术的关键,对于特征点的检测和跟踪是完成多点触摸系统的基础.文中主要介绍了几种算法用来解决特征点的识别和跟踪的问题.首先,图像轮廓变换算法用来分析手指与屏幕的接触区域,以及在此基础上采用中心计算算法确定特征点的中心坐标;再次,最小距离优先(MDF)算法对在两个相邻图像中的相应的特征点进行识别和跟踪,为随后的事件检测和手势识别提供了前提条件.实验结果表明,算法的性能满足多点触摸系统的实时要求.