基于鱼眼图像的全景漫游模型

介绍了如何利用鱼眼镜头所拍摄的图像建立起在固定视点上沿空间任何方向的全景漫游模型的方法,它克服了使用普通镜头需要拍摄多幅照片,经过拼结,缝合处理后才能形成全景图的缺点,试验结果证明了该方法的有效性.     

多模板优化算法在基于图像的交通肇事现场测距系统中的应用

交通肇事的勘测主要涉及路面两点间距离的测量,因而在路面不平整的情况下,如何确保测量的精度是基于图像的交通肇事现场测距系统所要解决的一个关键技术问题。该文针对这个问题展开了一系列的研究。首先分别给出了单模板算法和多模板优化算法的理论推导;其次对每种算法都做了数值模拟试验,并分析和比较了实验结果。结果表明利用多模板进行优化的算法比单模板算法更加鲁棒。最后还给出了真实图像的实验结果。     

一种基于颜色直方图的图像检索方法

随着社会和科技的发展,人们对基于内容的图像检索(CBIR)的要求越来越高,但因研究起点比效晚,技术上还不是很成熟.文中就图像检索所用到颜色、纹理、形状、轮廓的基本颜色特征中比较重要的颜色特征为主要研究对象,从传统的基于颜色直方图及其后来发展的主要面积直方图和平均面积直方图等思路出发,分析其优缺点,提出一种基于图像分割主要面积直方图方法,提高了图像检索的性能.     

基于输入法的通用存储结构

输入法的实现具有递增解码的特性,因此设计一种存储结构来描述这种特性.随着用户的输入,插入对应的节点来构造整个空间,由遍历算法可无一遗漏的将所有的可能均记录下来,等待后期的处理,而当用户进行删除时,无需重构状态空间,只需删除对应的相关节点.整个空间随用户输入和删除操作不断变化,且变化均匀.该结构空间在手写笔画输入法、整句输入法、歧义音节切分等应用中体现出其描述问题状态空间的清晰性、解决问题的方便性和针对输入法领域的通用性.     

基于Petri网的UML形式化建模应用分析

UML是功能强大的图形化建模语言,但存在缺乏精确的语义描述的特点,因此UML形式化研究一直是一个热点。Petri网既有直观的图形表示,又有坚实的数学基础,拥有许多成熟的分析方法可以直接用于分析模型的性能。结合一个图录编纂应用系统,使用基于Petri网的建模方法,对该系统的UML状态图和序列图进行了形式化分析。排除UML模型中的缺陷,在软件设计阶段发现错误,降低软件开发的花销,最终达到提高了软件的质量的目的。     

灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用

针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。     

基于样本期望训练数的BP神经网络改进研究

BP算法是神经网络中最常用的算法之一.标准BP算法存在的最主要问题就是易于陷入局部极小、收敛速度慢等问题.针对BP算法的这些问题,出现了许多改进的措施,如引入变步长法、加动量项法等.提出了一种基于样本期望训练数的改进BP算法,仿真实验说明了该算法可以明显提高BP网络学习速度,并且具有简单通用性,可以和其他方法结合,进一步提高算法的收敛速度.     

基于最优子序列双射的骨架树匹配

基于图描述的骨架图匹配大多考虑骨架图的拓扑结构,使得匹配精度受到影响。先通过骨架构造以骨架中心为根节点的骨架树,使用骨架中心到骨架端点测地路径等信息来描述骨架树的叶子节点,利用改进的最优子序列双射时序匹配算法来确定两幅骨架树叶子节点的匹配关系,该算法不考虑骨架树的拓扑结构,只匹配骨架树的叶子节点。通过匹配实验结果和检索实验结果,表明该方法有效地提高了匹配精度。     

基于近似度的不完备信息系统属性约简

在容差关系下,针对属性集P在分类中的不同个体贡献,引入粗糙集的近似度概念,结合属于/不属于集合Rp(x)的元素贡献的不确定性,定义一种新的知识熵,从而实现基于近似度的不完备信息系统属性约简算法。仿真结果表明,与IEARA算法相比,该算法具有较高的约简效率。     

多小波在一维有限元方法中的应用

有限元方法（FEM）是建立在变分原理基础上的一种频域数值计算方法。其基函数的选取相当重要,既影响到计算结果的精度也影响到计算效率。通常情况下,都是利用拉格朗日线性插值函数作为基函数。文中利用了多尺度函数。由于多尺度函数及它的偏导数的差值特性,可以快速逼近某个函数。同时这个新的基函数的一阶偏导数在相邻节点上是连续的。最后得到的数值结果显示：在保证一定计算效率的基础上,使得精度大幅度提高。因此采用多尺度函数作为基函数具有很多优势。