多尺度空间特征提取的脊柱图像拼接算法

针对脊柱图像视野有限,提出一种基于优化MSFE的脊柱图像自动拼接算法。设计出一种基于尺度因子变化的高斯卷积模板尺寸自适应调整以及双向配对办法;相似性度量采用城市距离;利用RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数,最后利用加权平均对图像融合。对实际取得的多幅脊柱图像拼接结果表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性。     

基于模拟退火算法的三维人脸匹配方法

基于模拟退火算法,利用深度信息对三维人脸进行匹配和识别。通过具有全局优化能力的模拟退火算法搜索获取全局极值,选择合适的适应度函数MLESAC和SIM控制匹配过程获得识别结果。基于“由粗到细”的思想,分3步匹配三维人脸,并对精准匹配阶段进行改进,通过选择合适的区域和分类器能够更好地应对表情的影响。实验结果表明,模拟退火算法跳出了局部最优解而获得了全局优化解,同时通过选择MLESAC和SIM作为不同匹配阶段的适应度函数能够有效控制匹配过程,提高了识别精准率。     

Towards Japanese corpus-based semantic accessibility scale

A detailed analysis of semantic accessibility scale （SAS） based on Japanese corpus has been performed in this paper. Firstly, the method of systematic random sampling is devised for quicker comparison among six groups in きくに . Secondly, according to the direct result of comparison, different sampling ratios （SR） in groups show regular deviation. The more pages are extracted, the higher SR is involved. Thirdly, the values of SAS in groups are calculated and then contrasted with SR. The regular deviation of SR fails to bring fundamental variation of SAS even though minor difference of SAS in groups may be reflected. The irrelevance to SAS establishes the fact that SR can be used for literary critics to extract and analyze SAS in corpus-involved texts from semantic perspective.     

GSSAC:一种用于遥感影像配准的误匹配点检测方法*

遥感影像配准中,由于光照、成像角度、几何变形等因素的影响,无论采用何种配准方法,总会产生误匹配点,因此误匹配点检测也是一个非常重要的步骤。针对常用RANSAC (Random Sample Consensus)方法不稳定、无法准确检测分布不均匀匹配点的缺点,提出了分组排序采样一致性(Group Sorted Sample Consensus, GSSAC)方法来提高误匹配点检测的稳定性和精度。分组排序采样方法首先将匹配点分为若干组,在每组内计算匹配点的误差并排序,然后在每组中分别采样若干个匹配点组成估算模型参数需要的匹配点。实验结果表明,GSSAC方法可以稳定的获得高精度的检测结果。     

基于优化RANSAC算法的二次元快速稳定配准

针对检测零件缺陷的二次元光电检测仪的速度和稳定性要求,提出了一种加入预匹配的快速稳定的RASNSAC匹配方法.首先对零件图像轮廓区域矩分析以及轮廓多边形逼近以及对其CAD标准档进行解析计算得到图像轮廓和CAD图的重心、主轴方向以及特征点集,然后通过重心和主轴对零件图像和CAD图进行预匹配,最后利用RANSAC对预匹配后的特征点集进行快速匹配.实验结果表明,此改进算法显著地提高了图像的匹配速度和稳定性.     

罗拉刚度的可靠性研究

罗拉是纺织机械上的一个重要零件,其主要功能是牵引和喂入棉条,长径比16～22左右, 属于细长轴,要求具有足够的弯曲刚度。采用概率法计算,将载荷、尺寸、材料性能等参数视为随机变量,运用蒙特卡洛(Monte carlo)模拟法对罗拉弯曲刚度进行可靠性研究。     

基于相同保护度的随机化装置效率比较

早期关于不同随机化策略之间的效率比较的文献大多数只考虑估计量方差的大小却忽略了不同策略对个体隐私保护的差异。这就使得原有的一些效率比较是基于对个体不同保护度的不公平比较。本文在相同的保护度下,精确比较了已有的五种随机化策略,得到的结果表明:这些早期的随机化策略没有一种是无条件一致最优的。     

无锡市中小企业信息化建设的问题

随着信息通信技术(ICT)、电子商务的发展,几乎所有的企业都已经认识到,走信息化道路是增强其竞争力的必由之路。庞大的中小企业信息化市场无疑给向综合信息服务提供商转型的基础电信网络运营商带来了难得的历史机遇。无锡市具有数量庞大的中小企业,依据统计学理论和市场调查惯例,笔者对无锡市中小企业进行了企业信息化现状及需求的市场调研。本次调研采用随机抽样调查的方法,以问卷调查的形式,共发出问卷550份,收回有效问卷521份。利用SPSS统计软件对这些样本进行分析,获得了一些颇具价值的研究结果。这些结果对电信运营商进军中小企业信…     

Hadoop平台的海量数据并行随机抽样

在“信息爆炸”的当今社会,海量数据对数据挖掘提出新的挑战。在数据挖掘转向云计算平台实现并行化的同时,研究并行化数据随机抽样进一步降低处理的数据规模。提出一种单次扫描即可实现清理脏数据并实现等概率抽样的mapreduce并行抽样算法。在hadoop平台上实现并与普通随机抽样方法进行比较,得出其时间效率非常高,是一种行之有效的方法。为以后数据挖掘中的抽样研究和推动数据挖掘在海量数据下的发展奠定良好基础。     

基于结构相似的RANSAC改进算法

为了减少传统RANSAC（Random Sample Consensus,随机抽样一致性）算法的迭代次数和运行时间,提高算法的速度和精度,提出了一种基于结构相似的RANSAC改进算法。采用BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）算法提取和描述二进制特征点,用Hamming距离进行特征匹配,获得初始匹配点集,利用结构相似约束剔除误匹配点,得到新的匹配点集,用新的点集作为RANSAC的输入,求出变换矩阵。该算法在初始匹配后进行了匹配点提纯,能快速求得变换模型。实验证明该算法迭代次数和运行时间比传统RANSAC算法明显减少,因此改进的算法在速度和精度上优于传统的RANSAC算法。