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1.
CBIR系统中的图象语义分割技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
随着数字图象技术,宽带网络技术和数字存储设备技术的发展,在网络上存储,传输大规模分布式数字图象库成为可能,因此研究基于内容的图象检索技术成为近几年热点,实现基于内容的图象检索系统的关键问题是实现图象的语义分割,该文分六类对现有的图象语义分割技术进行了全面的总结,为进一步研究基于内容的图象检索技术奠定了基础。  相似文献
2.
一种基于移动环境的语义缓存一致性维护技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
在深入研究缓存失效广播技术和语义缓存的基础上,提出了一种新的基于移动环境的语义缓存一致性维护技术——基于语义缓存的异步有状态(BSCAS)技术。BSCAS技术可以支持移动客户的各种断接方式,减少无线通信的开销,让移动客户有更好的自治性。  相似文献
3.
复制/缓存技术是为移动应用提供数据可用性的有效技术,但是,也存在数据大量冗余以及数据冲突等问题.以数据的语义片段为管理单位,将不同客户需要复制的数据进行合并管理,大大地减少了数据被复制的次数.同时,模拟传统数据库中锁的机制,提出了事务协调器方案,避免和解决数据冲突问题.  相似文献
4.
客户评论在人们的日常生活中越来越重要,人们希望从客户评论中获取商品的用户体验信息.客户评论数量的急剧增长使得用户快速、精准地获取有用的信息变得较为困难.为此,提出一种能够自动提取用户体验信息的方法.该方法通过语义片段过滤评论中的冗余信息,提取产品特征词及特征描述词,将其结合组成用户体验信息,自动获取信息能够迅速、准确地从客户评论中提取信息.实验结果证明了该方法的有效性,并且能够保证较高的准确率与查全率.  相似文献
5.
提出了一种基于语义的观点倾向分析方法。按照文本结构特点,依据语义相近的原则,将文本分割为若干语义段,对语义段采用条件随机场模型进行主观内容提取和观点倾向识别,计算各个语义段的权值,确定文本的观点倾向。实验表明,与传统机器学习方法相比,该方法能有效提高文本观点倾向分析的准确率。  相似文献
6.
图像语义分割方法大多基于点对条件随机场模型, 不能定位到单个目标, 并且难以利用全局形状特征, 造成误识。针对这些问题, 提出一种新的高阶条件随机场模型, 将基于全局形状特征的目标检测结果和点对条件随机场模型统一在一个概率模型框架中, 同时完成图像分割、目标检测与识别的任务。利用目标检测器和前背景分割算法获取图像中目标区域, 在目标区域上定义新的高阶能量项。新的高阶条件随机场模型就是高阶能量项和点对条件随机场模型的加权混合模型, 其最优解即为图像语义分割结果。在MSRC-21类数据库上进行的实验验证了该模型能够显著提升图像语义分割性能, 并定位到单个目标。  相似文献
7.
Web信息提取是在线旅游业务的重要技术。页面的主体语义块集中了最主要的信息量,它的正确提取是Web信息提取的基础。本文在对现有页面分割方案总结的基础上,提出了结合机器学习方法的Web页面主体语义块节点识别算法,并基于启发式规则对正结果集进行后续的校验,以定位最佳的主体语义块节点。通过实验,本文提出的方案达到了比较理想的准确率。  相似文献
8.
The problem of automatically selecting the pose of a 3D object that corresponds to the most informative and intuitive view of the shape is known as the best view problem. In this paper we address the selection of the best view driven by the meaningful features of the shape, in order to maximize the visibility of salient components from the context or from the application point of view. Meaningful features can be automatically detected by means of semantic-oriented segmentations: we tested several approaches with very pleasant results in the automatic generation of thumbnails for large 3D model databases.  相似文献
9.
随着老龄化社会的到来,独居老人的安全问题越来越引人关注.其中,跌倒是老人在家中最常见也是危害最大的风险之一.当前已经有许多关于老人跌倒检测的算法,它们大多应用在摄像头固定的场景下,并主要采用前景提取方法来获取人体轮廓.采用固定摄像头意味着需要为家中每一处独立的空间都安装监控设备才能保证对于老人的全面监控,这显然不实用.基于此,本文采用图像语义分割算法和CNN分类模型,提出了一种可用于移动摄像头上的老人跌倒检测算法.首先采用当前流行的全卷积神经网络(fully convolutional network)语义分割算法[1]分割出图像中的人体,对于满足面积比例条件的情况,直接通过宽高比特征判断人体是否处于跌倒状态;否则,提出一种融合的CNN人体姿态判别模型,将人体区域分成Stand、Fall、Half-Lying三种情况分别进行检测,最后根据三者的分类结果判定图像中是否包含跌倒人体.实验结果显示,文中的算法在具有较高的识别准确率(91.32%)的同时,具有较低的误报率(1.66%).  相似文献
10.
图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,是许多图像处理任务的预处理步骤.近年来,国内外学者主要研究基于图像内容的分割算法.在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将图像分割算法分为基于图论的方法、基于像素聚类的方法和语义分割方法这3种类型并分别介绍.对每类方法所包含的典型算法,尤其是最近几年利用深度网络技术的语义图像分割方法的基本思想、优缺点进行分析、对比和总结.介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价标准,并用实验对各种图像分割算法进行对比.最后总结全文,并对未来可能的发展趋势进行了展望.  相似文献
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