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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像,提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步:基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联,在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像;接下来在图像扩展检索中,采用基于SIFT特征的相似图像检索,利用之前得到的“种子”图像作为查询条件,在网络图像库中进行扩展检索,并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出,最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性,在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验,实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果,并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。 相似文献
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社会经济的不断发展壮大使我国交通网络不断建设,给人们的生活带来了便利。但是在设计方案初期,受到施工环境、地形地貌的影响,增加了测量工作的难度,这时采用传统的测量方法取得的数据存在准确度不高、存在误差等问题,从而导致施工图纸存在诸多问题,无法确保施工质量,不利于公路交通事业的稳定长期发展。目前,一种基于CORS的高精度GPS测量技术已被广泛应用于公路测量中,该技术具有准确度高、效率高等优点。该文将针对基于CORS的高精度GPS测量技术进行分析。 相似文献
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针对基于位置服务中连续查询情况下,用户自身属性信息很容易被攻击者获取,并通过关联获得用户位置隐私的情况,提出了一种利用粒子群聚类加速相似属性用户寻找,并由相似属性匿名实现用户位置泛化的隐私保护方法。该方法利用位置隐私保护中常用的可信中心服务器,通过对发送到中心服务器中的查询信息进行粒子群属性聚类,在聚类的过程中加速相似属性用户的寻找过程,由相似属性用户完成位置泛化,以此实现位置隐私保护。实验结果证明,这种基于粒子群属性聚类的隐私保护方法具有高于同类算法的隐私保护能力,以及更快的计算处理速度。 相似文献
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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
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针对目前LDPC码偏移最小和算法的偏移因子的选取方式不够准确灵活等问题,提出了一种基于密度进化理论改进的最小和算法,称为DOMS算法。该算法首先根据密度进化理论计算BP算法和MS算法在每次迭代译码过程中,校验节点传递给变量节点的信息的概率质量函数,然后由两者的差值得出每次迭代对应的偏移因子βm,m表示第m次迭代,再对偏移因子序列βm做加权平均处理得到新的偏移因子β,通过使用该偏移因子DOMS算法与经典的OMS算法相比。仿真结果表明大约可以取得0.2dB的增益。此外,当对比与BP算法译码性能相近的LMMSE Min Sum算法时,DOMS算法在获得相似译码性能的基础上,可以节省大约28.29%的逻辑元器件和34.33%的内存。 相似文献