一种改进的高斯混合模型的玻璃缺陷分割方法

针对传统玻璃缺陷检测技术准确率较低、时间长、精度低等难点,提出了一种改进高斯混合模型的玻璃缺陷图像分割方法。首先,基于分数阶微分运算获取灰度特征,并利用灰度共生矩阵提取纹理特征,构建玻璃缺陷完整的双特征观测数据;然后,引入相邻像素间的空间关联性和约束性,通过交替进行基于双特征随机场评估像素点与标号场之间的对应关系和空间约束来完成玻璃缺陷分割;最后,在不同温度系数参数β下对分割算法进行了性能测试实验,同时,与当前流行的分割算法对4种不同类型的玻璃缺陷进行了性能比较实验。实验表明该算法能够提高图像分割的鲁棒性和精确性。     

基于RFID技术的跟踪与追溯系统研究

针对游客游览过程中游客游迹跟踪和追溯的需求,给出了游客游迹可追溯单元的语义描述,提出了使用事件处理机制处理游客身份标签数据并完成相应信息的转换,建立了基于射频识别语义事件的游迹跟踪模型和追溯方法,通过并发射频识别事件优先级处理策略机制,设计了游客游迹跟踪与追溯系统的功能架构、网络结构和查询。     

计算机网络安全策略分析

由于计算机网络具有联结形式多样性、终端分布不均匀性和网络的开放性、互连性等特征，致使网络易受黑客、怪客、恶意软件和其他不轨的攻击，所以网上信息的安全和保密是一个至关重要的问题。无论是在局域网还是在广域网中，都存在着自然和人为等诸多因素的脆弱性和潜在威胁。故网络的安全措施应当是能够全方位针对各种不同的威胁和脆弱性，才能确保网络信息的保密性、完整性和可用性。     

融合高阶多尺度特征的路面裂缝图像分割算法

针对裂缝图像的光照不均匀、斑马线等复杂背景使得传统的裂缝图像分割算法容易丢失细微及末梢裂缝等问题,本文提出了一种基于泰勒级数和多尺度特征的裂缝图像分割算法.首先,采用瑞利和高斯分布构成的有限混合模型对裂缝背景和目标进行建模,并使用期望最大化算法求解混合模型的参数;然后,通过泰勒级数的展开式描述裂缝的梯度方向,利用尺度变换构造裂缝图像的高阶多尺度特征;最后,将灰度有限混合模型和裂缝高阶多尺度特征融合到马尔科夫随机场模型,通过条件迭代算法优化求解裂缝标号场最大后验概率来实现图像分割.性能测试和不同算法对比分析实验表明,本文算法在保证裂缝几何参数不变的前提下能够抑制非裂缝目标并保留低对比度、细微和末梢裂缝,分割准确率达到85.93%、灵敏度达63.87%,衡量指标优于其他算法.     

一种改进的舰船合成孔径雷达图像分割方法

针对舰船合成孔径雷达(SAR)图像识别中的图像分割问题,运用数理统计领域的方法,以舰船合成孔径雷达图像为研究对象,在深入分析经典K–Means聚类算法以及高斯混合模型之后,提出一个改进的高斯混合模型,用来对舰船合成孔径雷达图像进行分割。该方法采用马氏距离对经典K–Means方法进行改进,同时,将传统高斯混合模型的每一个概率分布,进一步再细分成单个的概率成分,在辅助变量计算过程中,采用梯度上升算法。仿真实验结果显示,研究得到了比使用经典K–Means算法和普通高斯混合模型的分割方法精确度更高、稳定性更好的分割结果。     

一种利用花粉算法优化的遥感图像分割方法

为提高遥感图像分割的准确性与抗噪性,以学生t分布混合模型为基础,结合K-means与花粉算法的特点,将K-means算法局部寻优能力强以及花粉算法全局寻优能力强的优点相结合,提出一种基于K-means的学生t分布混合模型,用于遥感图像分割。该方法中,根据学生t分布与高斯分布以及柯西分布比较接近的特点,对花粉算法的执行过程进行改进。将K-means算法与改进后的花粉算法结合以提高聚类效果,从而快速确定混合模型参数初始值。混合模型最终参数的求解主要采用EM算法,以提高算法最终的图像分割效果。仿真图像和实际图像实验结果显示,该研究得到了比对比方法分割精度更高、稳定性更好的分割结果。     

基于RFID技术的游客游迹跟踪与追溯系统

针对游客游览过程中游客游迹跟踪和追溯的需求．分析了无线射频识别系统数据产生和应用系统需求信息之间的不匹配,给出了游客游迹可追溯单元的语义描述,提出了使用事件处理机制处理游客身份标签数据并完成相应信息的转换,建立了基于射频识别语义事件的游客游迹跟踪模型和追溯方法,通过并发射频识别事件优先级处理策略机制,设计了游客游迹跟踪与追溯系统的功能架构、网络结构和查询。     

RFID不确定数据流中的Top-K查询研究

在游客游迹跟踪与追溯系统中,产生大量不确定数据,有效的Top-K查询处理是不确定性数据管理中一项重要技术。研究了运用Top-K检索不确定数据的问题,定义了不确定数据流元组的查询语义,提出了一种在记录向量的基础上的不确定数据查询算法,并利用实例演示了查询的过程。该算法按照元组的得分值进行降序排列,概率值最高的前k个元组集合就是Top-K的查询结果,实验结果表明,本文的算法更具高效性和实用性。     

一种有效的不确定数据流Top-K查询算法

Top-K查询处理是不确定性数据管理中一项重要技术。本文在分析不确定性数据模型和可能世界模型的基础上,定义了不确定数据流元组的查询语义,提出了基于记录向量的Top-K查询算法,该算法根据K值,计算并返回分值最高前K个结果,其查询结果评价综合考虑了查询结果在可能世界语义下的概率大小。实验结果表明,与CSQ和SCSQ算法相比,本算法更具高效性和实用性。