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因为基于Web数据挖掘的商品价格预测的准确率都不高,所以为了提高价格预测的准确率,提出了一种基于线性插补与自适应滑动窗口的商品价格预测方法,给出了将线性数据插补方法与自适应滑动窗口结合的商品价格预测模型,并将该商品价格预测模型应用于手机与黄金价格的预测。实验结果表明,该预测模型获得了99%以上的预测准确率,提高了网页商品价格数据抽取的抗噪性能,解决了现有销售商只有历史销售价格数据没有基于多个销售商的预测价格问题,可以为商品的市场预测与分析提供依据。 相似文献
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基于显著性区域的图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
在经典的Chan-Vese模型中结合显著性分析,提出了一种有效的目标分割方法.即首先利用频谱残差方法提取图像的显著性区域,针对阈值分割方法的缺点使用改进的自适应阈值分割方法获取目标的大致轮廓,并以此轮廓作为Chan-Vese模型中初始曲线.该方法使得活动轮廓可以从靠近目标物体的位置进行演化,去除复杂背景的干扰.这样就解决了背景复杂时无法得到较为准确的边缘的问题;同时,也减少了CV模型的迭代次数.实验结果表明无论是背景复杂的灰度图像还是医学彩色图像,该算法的分割精度和运行效率都优于CV模型. 相似文献
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文章首先比较了两种流行的网络操作系统NetWare和WindowsNT的性能差异,并列出各自新版本NetWare5和NT5.0所包含的新特性,最后介绍了它们的互连方法。 相似文献
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面向鲁棒视觉监控的热红外与可见光视频融合运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
在非受控环境中,由于背景的动态变化或光照、阴影的影响,执行高效、实时的运动目标检测具有很大的挑战性,联合长波红外(LWIR 8~14μm)和可见光相机构成一个多模视觉系统可以显著提高运动目标检测的鲁棒性和完整性。提出了一种先检测后融合的运动目标检测算法,首先对可见光视频采用混合高斯建模方法检测运动目标,对热红外视频设计了基于背景差分和时间差分相结合的加权算法提取运动区域,然后对可见光与热红外视频中运动目标进行特征级融合。实验结果表明:该方法利用热红外与可见光图像的直观互补特征,在满足实时性要求的同时,可实现运动目标的精确、完整、鲁棒性检测。 相似文献
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对疑似火焰区域提取纹理特征时,用局部三值模式描述火焰静态纹理特征不利于区分火焰与其他纹理均匀的干扰物,用KNN算法(k-nearest neighbor algorithm)分类效率较低。针对这些问题,提出用三正交平面局部混合模式(three orthogonal planes local mixed pattern,LMP-TOP)描述火焰的静动态纹理,再输入维度加权的支持向量机进行分类识别。LMP-TOP是对第一维XY平面,采用八邻域的均匀局部二值模式(uniform local binary pattern,LBPu2)三正交平面局部混合模式表示火焰的静态纹理特征;对第二维XT和第三维YT平面,则采用局部三值模式(local ternary patter,LTP)融入火焰在时间维度上的变化信息,这样在得到火焰的静态特征的同时也融入了其动态特征。根据3个维度单独用于识别的准确率,赋予其相应的权重,用维度加权的支持向量机进行分类识别。实验结果表明,相比Sthevanie等算法,本文所提出的方法火焰识别率和检测效率均较高。 相似文献
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针对 MRC-Boosting方法中的弱分类器二值化以及鉴别矢量不正交等问题,提出一种自适应最大拒绝鉴别分析(AdaMRDA),进一步提高分类性能。通过已抽取的鉴别特征到期望中心的距离,设计一种自适应权重调整方法,使得后面得到的鉴别矢量更加有利于分类,并且给出最佳正交鉴别矢量集的求解方程。最后,通过在2个数据库上的实验证明,AdaMRDA方法在分类性能上明显优于MRC-Boosting方法及相关方法。 相似文献
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目前基于视频图像的火灾识别系统是大空间场景中预防火灾的有效方法。为了提高检测性能,基于火焰特定的纹理结构,使用多尺度纹理特征,以获得更全面的特征信息。首先使用火焰的明亮特性定位到疑似火焰区域;然后针对这些区域,采用局部二值模式(local binary patterns, LBP)方法提取多尺度纹理特征;最后将多尺度LBP纹理特征输入到支持向量机(support vector machine, SVM)中进行识别。实验结果表明,该方法计算简单,火焰的检测率较高,误警率较低。 相似文献