基于蒙特卡罗数据集均衡与鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注

针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过提出的基于综合距离的图像特征匹配算法进行自动匹配以形成不同类别的训练集.针对公共数据库中不同标注词的数据规模相差较大,提出了蒙特卡罗数据集均衡算法使得各个标注词间的数据规模大体一致.然后针对单一特征描述存在的不足,提出了多尺度特征融合算法对不同标注词图像进行有效的特征提取.最后针对传统极限学习机存在的隐层节点随机性和输入向量权重一致性的问题,提出了鲁棒性增量极限学习,提高了判别模型的准确性.通过在公共数据集上的实验结果表明：该模型可以在很短时间内实现图像的自动标注,对低频词汇具有较强的鲁棒性,并且在平均召回率、平均准确率、综合值等多项指标上均高于现流行的大多数图像自动标注模型.     

热水循环采油工艺的影响参数研究

为了解决稠油高黏度和结蜡问题,采用空心抽油杆热水循环采油工艺,对稠油进行加热降黏、防蜡。运用传热学与流体力学理论,构建多物理场耦合计算模型,对井筒温度场进行数值计算。研究影响循环水注入流量和注入温度与空心杆沿程温度和油管沿程温度的关系曲线。结果显示,循环水注入流量与循环水注入温度对井筒温度场的影响较大,增加循环水注入流量对井筒温度提升显著; 提高循环水注入温度,井筒沿程温度得到相同幅度提升。     

JPEG图像隐写及隐写分析算法设计与实现

在介绍信息隐藏技术以及JPEG图像隐写发展现状的基础上,讨论了JPEG图像格式以及JPEG图像隐写算法,并实现了F5隐写算法。在实现F5算法的同时,还介绍实现了算法采用的混洗、矩阵编码等提高算法安全性的技术。     

多尺度特征融合与极限学习机的玉米种子检测

目的 玉米种子等农作物检测是农业信息化领域中一个关键问题,为了能够快速和准确地实现对其检测,提出基于多尺度特征融合与极限学习机的玉米种子无损检测算法.方法 首先对种子特征的描述采用局部特征和全局特征相结合的特点,局部特征采用多尺度方向梯度直方图特征,而在全局特征上则提取HSV颜色模型特征.其次,针对传统的BP神经网络以及SVM等存在训练时间长、检测速度慢的不足,采用极限学习机作为其检测算法.此外,为了避免样本在训练时带来的过多时间消耗,该检测模型上采用了并行训练算法.再次,针对原始图像分辨率过高问题所带来的检测时间以及内存消耗较大的问题,采用一种基于局部均值的图像缩小算法.最后,针对该文采用的滑动窗口扫描可能带来的同一对象多窗口重叠的问题,提出了一种基于模糊聚类的局部窗口融合算法.结果 仿真结果表明,提出的方法可实现对玉米种子的准确检测,对检测样本的测试精度达到97.66%,同时误差控制在0.1%.结论 相比传统的方法,提出的方法在检测速度、检测准确率上均有所改善,无需严格的硬件设备要求并且对玉米种子检测时不会产生任何损伤.     

基于数据均衡的增进式深度自动图像标注

自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,本文提出了基于栈式自动编码器（SAE）的自动图像标注算法,提升了标注效率和标注效果.全文主要针对图像标注数据不平衡问题,提出两种解决思路：对于标注模型,我们提出一种增强训练中低频标签的平衡栈式自动编码器（B-SAE）,较好地改善了中低频标签的标注效果.并在此模型基础上提出一种分组强化训练B-SAE子模型的鲁棒平衡栈式自动编码器算法（RB-SAE）,提升了标注的稳定性,从而保证模型本身具有较强地处理不平衡数据的能力;对于标注过程,我们以未知图像作为出发点,首先构造未知图像的局部均衡数据集,并判定该图像的高低频属性来决定不同的标注过程,局部语义传播算法（SP）标注中低频图像,RB-SAE算法标注高频图像,形成属性判别的标注框架（ADA）,保证了标注过程具有较强地应对不平衡数据的能力,从而提升整体图像标注效果.通过在三个公共数据集上进行实验验证,结果表明,本文方法在许多指标上相比以往方法均有较大提高.