自学考试中试卷笔迹证伪系统的设计

本文从自学考试试卷笔迹一致性检查的实际问题出发，通过场记实验，发现人在笔迹识别过程中是从篇章全局特征、字局部特征和笔划局部特征三个层次上，从粗到细逐步进行的，从而提出人机笔迹证伪系统的设计方案。     

基于神经网络的多种文字识别系统的集成方法

基于神经网络对于写体文字多种特征的良好适应性，提出以现有的多自特征分别作为输入，构成多个神经网络识别子系统，将这些子系统有机地结合，以期集成系统具有较高的识别率和很低的误识率，文中给出串联和并联２种集成系统结构，同时分析了２处识别系统的性能，最后通过实验进行了验证。     

基于球泡模型的大气湍流光束漂移Monte Carlo模拟

大气湍流光束漂移会降低大气光通信系统的性能.把大气湍涡建模为三维空间中随机分布的空气球泡,其折射率和尺寸分别服从正态分布和均匀分布.使用Monte Carlo方法,根据几何光学理论分析光线在球泡中及球泡之间传播时的三维轨迹,并计算在接收面上光线偏离真空传播时的到达点的距离.最后通过模拟大量光线的传播,统计得出不同大气参数和传播距离条件下的光束漂移半径均方值.对比Monte Carlo模拟结果和理论计算结果,发现二者之间具有一致性.     

改进的M2det内窥镜息肉检测方法

结直肠癌是一种致命的疾病,作为息肉的肠腺瘤被认为是结直肠癌的主要病因,因此在临床诊断中发现肠息肉是一项至关重要的任务.息肉检测通常由医生操作内窥镜来实现,由于肠道环境复杂,息肉影像数据量大,小尺度息肉不易辨识,息肉检查过程除了极其依赖医生经验之外,工作压力和强度也给医生带来了极大的负担,因此需要借助计算机辅助诊断技术来...     

一种改进项目多属性类别划分的推荐算法

针对传统度量相似性方法中忽略项目多属性类别差异的问题,提出一种改进项目多属性类别划分的推荐算法,首先构建项目—用户隶属矩阵挖掘用户间的隶属关系,并创建相似邻居FP-Tree以提取最近邻居集;然后分析用户间共同项目相似性和项目多属性类别划分的差异性,通过权重因子将共同项目和多属性类别融合,构建CNB度量模型度量邻居相似程度;最后对所得相似用户进行降序排列,获取更加精准的相似用户,完成推荐工作。结合医药数据集验证该算法的有效性,结果表明其时间复杂度、推荐准确性和平均精度均值均有较好的提升。     

基于MapReduce编程模型的改进KNN分类算法研究

采用一种属性约简算法,将待分类的数据样本进行两次约简处理--初次决策表属性约简和基于核属性值的二次约简。通过属性约简方法来删除数据集中的冗余数据,进而提高KNN算法的分类精度。在此基础上应用MapReduce并行编程模型,在Hadoop集群环境上实现并行化分类计算实验。实验结果表明,改进后的算法在集群环境下执行的效率得到很大提升,能够高效处理实验数据。实验执行的加速比也有明显提高。     

一种基于采样的蓝屏抠像方法

蓝屏抠像技术广泛地应用于虚拟演播室、影视制作等领域。抠像质量的好坏,是影响图像真实感的主要因素。蓝屏抠像中的色度溢出是指在前景目标与合成背景之间的一条单色边,它的存在会严重影响抠像质量。并且,现阶段对色度溢出的处理需要大量的用户交互,过程繁琐,费时费力。本文研究一种基于采样的蓝屏抠像方法,该方法仅需要简单的输入,即可自动地完成抠像工作,避免了大量的人工操作。通过实验对比经典的色度抠像算法,即使对于色度溢出现象较为严重的图像,提出的方法也能获得较好的合成效果。     

基于点云的膝关节胫骨三维CT与MRI图像配准

同时利用CT和MRI图像对膝关节及胫骨疾病进行诊断和治疗,是目前临床上的常规方法。精确配准膝关节胫骨部分三维CT和MRI图像可以更有效地利用这两种图像中的组织信息。目前,基于图像特征或者图像灰度值的方法可以实现图像间的配准,但是都存在一些配准精度低或者时间复杂度高的缺陷。针对膝关节胫骨组织的刚性特征,采用一种基于骨组织表面重建的点云配准方法。首先对数据集进行骨表面重建,通过重建后的结果提取点云数据,对点云数据进行下采样并利用重心进行初始变换,最后利用ICP算法对点云数据进行配准。对该方法进行配准结果分析及配准精度实验,表明这种方法简单可靠并且配准精度较高。