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With the deepening of social information, the panoramic image has drawn a significant interest of viewers and researchers as it can provide a very wide field of view (FoV). Since panoramic images are usually obtained by capturing images with the overlapping regions and then stitching them together, image stitching plays an important role in generating panoramic images. In order to effectively evaluate the quality of stitched images, a novel quality assessment method based on bi-directional matching is proposed for stitched images. Specifically, dense correspondences between the testing and benchmark stitched images are first established by bi-directional SIFT-flow matching. Then, color-aware, geometric-aware and structure-aware features are respectively extracted and fused via support vector regression (SVR) to obtain the final quality score. Experiments on our newly constructed database and ISIQA database demonstrate that the proposed method can achieve comparable performance compared with the conventional blind quality metrics and the quality metrics specially designed for stitched images. 相似文献
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该文以阿里小蜜为例,对智能客服系统中的情感分析技术进行比较全面的介绍,包括情感分析算法模型的原理及其在智能客服系统的多个应用场景中的实际落地使用方式和效果分析。智能客服在解决客户高频业务问题的同时,也需要给客户提供多维度的、具有类人能力的助理、导购、语聊和娱乐等服务,提高客户对智能客服机器人的整体满意度。在此过程中,情感分析技术在机器人类人能力建设中起到了至关重要的作用。该文围绕智能客服系统中人机结合的服务形式,从六个维度总结和介绍了情感分析技术在智能客服系统中的应用场景,包括用户情感检测、用户情感安抚、情感生成式语聊、客服服务质检、会话满意度预估和智能人工入口。 相似文献
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箭猪坡矿床是丹池成矿带南端的一个以铅锌锑为主的矿床,随着2012-2014年在箭猪坡矿床钻孔中石英脉型锡矿体的首次发现,打开了箭猪坡矿床新的找矿空间。新发现的锡矿体矿石矿物组合类型主要为锡石+闪锌矿+脆硫锑铅矿+黄铁矿+石英及锡石+脆硫锑铅矿+石英+方解石。箭猪坡矿床锡石呈自形-半自形粒状,锡石粒径多在0.1~0.2mm,少数0.02~0.05mm,分布在含硫化物的石英脉裂隙中。物相分析显示箭猪坡矿床锡主要赋存在锡石中,锡石物相占83.33%~100%。阴极发光(CL)图像显示箭猪坡矿床中的锡石经历了两期结晶作用:早期锡石(Ⅰ)和晚期锡石(Ⅱ),早期锡石CL荧光亮度较小,呈暗灰色至黑色;晚期CL荧光亮度较大,呈白色至浅灰色。锡石单矿物SnO2含量91.623%~96.288%,平均94.03%,杂质主要有Fe、W、In等,其中FeO含量0.02%~0.52%,WO3含量多在0.02~1.34%,In2O3含量在0.476%~0.954%,Sn与FeO、In2O3呈负相关,锡石中FeO、WO3、Ta2O5、Nb2O5、MnO含量指示箭猪坡锡形成于中低-中温热液环境,成矿热液来源于高度分异演化的花岗质岩浆。通过与大厂矿田西矿带上部脉状锡矿体的类比分析,具有相似的成矿条件及矿物组合,推测所揭露到的脉状锡矿(化)体相当于西矿带上部脉状锡矿(化)体,而下部的网脉状、似层状锡矿体尚未揭露到,由此预测箭猪坡矿床深部找矿空间及找矿潜力大。 相似文献
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目的 针对现有服装搭配系统中,提取服装图像深度特征进行搭配所需时间过长的问题,提出了一种新的FMatchNet网络提取哈希特征进行服装快速搭配的方法。方法 首先采用快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)方法检测出图像中的服装,用此服装进行搭配可以最大限度地保留服装信息并消除背景信息的干扰。然后用深度卷积神经网络提取服装的深度特征并产生服装的哈希码,采用查询扩展的方法完成服装搭配。模型采用Siamese网络的训练方法使哈希码尽可能保留服装图像的语义信息。另外,由于目前国际上缺少大型时尚服装数据库,本文扩建了一个细粒度标注的时尚服装数据库。结果 在FClothes数据库上验证本文方法并与目前流行的方法进行对比,本文方法在哈希长度为16时,上、下服装搭配方面的准确度达到了50.81%,搭配速度相对于基本准线算法提高了近3倍。结论 针对大规模服装搭配问题,提出一种新的FMatchNet网络提取特征进行服装快速搭配的方法,提高了服装搭配的精度和速度,适用于日常服装搭配。 相似文献
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为了解决尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题,提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先,利用快速旋转不变性特征(ORB)算法对图像进行预匹配,对预匹配的特征点采用网格运动统计(GMS)来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分;然后,采用改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选,并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理,进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比,实验结果表明,所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上;与GMS、SIFT、ORB等算法相比,该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点,说明它能有效剔除误匹配点,进一步提高图像匹配精度。 相似文献