云平台网络多重纹理图像匹配融合方法研究

传统的图像匹配融合方法在匹配多重纹理图像时,很容易出现误差匹配,融合后的图像清晰度不高,轮廓不鲜明,针对上述问题,在云平台网络上研究了一种新的多重纹理图像匹配融合方法。首先,计算多重纹理图像的匹配代价,分析图像像素的相似度和特异性,构建动态规划路径,在不同网络结构下匹配多重纹理图像;然后,建立树状图对图像进行融合;最后,利用视察矫正方法将匹配融合得到的误差点消除。为验证该方法的工作效果,与传统匹配融合方法进行实验对比,结果表明,给出的方法能够清晰地得到像素点云,使融合后的图像轮廓鲜明,画质清晰,适用于图像重构。     

电致变色器件可见光识别融入系统

针对可见光识别过程中单一摄像头视角不足的问题,本文将图像拼接技术应用到识别融入系统中,达到扩大视域、增大识别范围的目的,进一步实现对图像进行特定颜色的识别。识别结果通过驱动电路输出对应电压值以驱动电致变色器件变色,使其和背景颜色相融,完成可见光的识别融入。经实验效果验证,可见光识别融入系统性能良好、稳定。     

卷积神经网络用于关节角度识别与姿势评估

为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果，提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度，并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头，其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪，使用卷积神经网络识别人体关节二维位置，结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度，最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性，表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高，是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法，具有一定的科学意义和工程应用价值。     

正则化图形模糊聚类及鲁棒分割算法

针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题，提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项，嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数；同时，利用像素邻域所对应的均值信息辅助当前像素聚类并构造了空间信息约束正则项，采用拉格朗日乘子法获得正则化图形模糊聚类鲁棒分割算法。不同噪声干扰图像分割结果表明，所建议的分割算法是有效的，相比现有的鲁棒模糊聚类分割算法具有更强的抑制噪声能力。     

Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。