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排序方式: 共有127条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
常规推理机   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
2.
一个专家系统开发环境核心的设计与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
3.
提出一种基于混合距离树的高维书法字索引方法以加速检索.首先将n个书法字通过层次聚类聚成若干类,然后分别计算每个字对应的统一化始点距离和质心距离,最后将两者结合生成索引键值.给定一个查询字,借助混合距离树索引完成高维书法字的查询.实验证明,该方法能够取得较高的查询效率,特别适合海量书法字检索.  相似文献   
4.
鲁棒的镜头边缘检测融合算法   总被引:4,自引:3,他引:4  
对于镜头骤变检测,通过最小扩展树算法(MST)提取保留了视频帧空间信息的颜色聚合向量直方图、引入了动态自适应阈值和时间阻尼,使得骤变检测效率高;对于渐变检测,通过分析其数学产生模型,根据模型特性实现渐变镜头检测;最后,采用一个良好的融合策略同时完成骤变和渐变。  相似文献   
5.
基于数据网格的书法字k近邻查询   总被引:1,自引:0,他引:1  
庄毅  庄越挺  吴飞 《软件学报》2006,17(11):2289-2301
提出一种在数据网格环境下的书法字k近邻查询方法.当用户在查询结点提交一个查询书法字和k时,首先以一个较小的查询半径,在数据结点进行基于混合距离尺度的书法字过滤,然后将过滤后的候选书法字以“打包”传输的方式发送到执行结点,在执行结点并行地对这些候选书法字进行距离(求精)运算,最终将结果书法字返回到查询结点.当返回的书法字个数小于k时,扩大半径值,继续循环,直到得到k个最近邻书法字为止.理论分析和实验表明,该方法在减少网络通信开销、增加I/O和CPU并行、降低响应时间方面具有较好的性能.  相似文献   
6.
基于双摄像机的视频特征跟踪算法研究   总被引:5,自引:1,他引:5  
在视频动画中,特征跟踪结果决定了三维重建的运动信息是否逼真。提出一种基于双摄像机的视频特征跟踪算法,它采用卡尔曼滤波预测特征点的位置,然后利用子块模型进行特征匹配,最后利用极线方程指导跟踪和剔除跟踪误差大的特征点。该算法已经用于我们开发的VBHA系统中,实验结果表明,其速度和效率能够满足视频动画的要求,并且能够部分解决自遮挡的问题。  相似文献   
7.
基于支持向量机的视频字幕自动定位与提取   总被引:23,自引:4,他引:23  
视频字幕蕴含了丰富语义 ,可用于对相应视频流进行高级语义标注 .文中首先将原始图像帧分割为 N× N的子块 ,提取每个子块的灰度特征 ;然后使用预先训练好的 SVM分类机进行字幕子块和非字幕子块的分类 ;最后结合金字塔模型和后期处理过程 ,实现视频图像字幕区域的自动定位提取 .实验表明文中方法取得了良好的效果  相似文献   
8.
基于新型的竞争型神经网络的Web日志挖掘   总被引:10,自引:0,他引:10  
提出了一种基于竞争的自激励神经网络学习算法SIN,该算法综合了自适应谐振理论和竞争型神经网络的特点,并在隐含层采用了Hebb学习规则,既能保证原有记忆不受影响,又能对新的信息加以记忆,同时又克服了ART网络对噪音敏感的缺点,学习速度快,分类性能好,具有在线学习的功能.将该算法应用于Web日志挖掘能够有效地剔除噪音,得到很好的用户聚类和页面聚类的结果,为网站的管理者设计个性化的商务网站提供了有效的决策依据.  相似文献   
9.
面向对象软件的逆向工程   总被引:7,自引:0,他引:7  
在现代软件工程中,逆向工程是软件维护、软件重工程、软件重用和软件重结构中的起点,它本身是一个设计知识发现、知识抽象的过程,而面向对象软件和传统软件相比有着自己的语言特点和不同的设计知识内容.通过对面向对象程序中知识类别和逆向工程过程的分析,总结出了面向对象软件逆向工程的基本知识内容,并以此为分类线索,综述了目前此领域中具有代表性的技术、工具和研究方向.最后指出了本领域将来发展的方向.  相似文献   
10.
基于紧身衣的人体动画研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
朱强  庄越挺  潘云鹤 《软件学报》2002,13(4):601-607
传统人体动画技术计算量大,缺乏真实感,制作成本昂贵.为此,提出了一种基于紧身衣和相机定标的新的人体动画技术.将身穿紧身衣模特的运动拍摄成视频后,可在图像序列中自动跟踪人体关节信息,并建立透视投影下的三维人体运动骨架序列,最终通过自动生成BVH(biovision hierarchy)文件与当今流行的Poser, 3DMax等人体动画制作软件接口,将模特的运动信息赋予新的角色.该方法具有运动信息来源广泛、高效、制作成本低等特点,而且产生的人体运动非常真实.这不仅将动画师从枯燥的工作中解放出来,而且也可用于家  相似文献   
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