基于DSP的电子行走辅助系统的设计与实现

为帮助视障者独立行走，基于DSP设计一套电子行走辅助系统。介绍系统的功能和基本结构，详细描述各模块的硬件设计和系统软件工作流程。该系统以实时图像处理为基础，能够完全脱离 PC机实现视频图像的采集、处理和语音提示等功能，帮助视障碍者独立行走。该系统具有小巧、便携、使用方便的特点，与传统助盲设备相比提高了导盲精度，与大型电子盲道或全球定位系统相比节省了成本，实验验证了其有效性。     

一种挖掘最大频繁项目集的优化算法

提出一种与Apiori算法思想截然相反的算法,称为组分解挖掘算法GDMA(Grouping-Decompo-sition Mining Algorithm).该算法通过分解较大的非频繁项目集来产生较小候选项目集,使得扫描数据库次数明显减少,同时产生的候选项目集的数据量也大大减少,大大提高了挖掘效率.     

基于COM/DCOM的机器人远程控制系统

为了实现机器人的远程控制,本文提出一种基于COM/DCOM技术的机器人远程控制系统实现方法.该方法利用可连接对象,建立了服务器与客户机的双向通信,具有实现简单、使用灵活,能够适应多种应用环境的特点.测试表明依照该方法开发的通信服务器组件和客户端软件工作稳定,能较好的满足机器人远程控制的要求.     

基于电子商务应用的协同过滤技术改进综述

电子商务个性化推荐具有重要的意义。协同过滤是电子商务个性化的重要实现技术之一。本文针对UBCF和IBCF方法在应用实践上的问题,总结了目前文献对于协同过滤技术的改进思路,归纳了对于CF推荐技术的各种新型算法技术文献,总结了目前对于CF技术不同的改进思路。     

基于选择竞争的自适应并行模拟退火方法

基于选择竞争的自适应并行模拟退火方法彭玉青，沈雪勤（河北工业大学计算机系）ＡＰＡＲＡＬＬＥＬＡＤＡＰＴＩＶＥＳＩＭＵＬＡＴＥＤＡＮＮＥＡＬＩＮＧＡＬＧＯＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤＯＮＳＥＬＥＣＴＩＶＥＣＯＭＰＥＴＩＴＩＯＮ￥ＰｅｎｇＹｕｑｉｎｇ；ＳｈｅｎＸ...     

结合蚂蚁算法的K-Means聚类分析

蚂蚁算法是一种新的基于种群的模拟进化算法,K-Means、基于密度的聚类是常见的基于分割的聚类方法,本文将蚂蚁算法、K-Means算法、密度思想结合在一起,提出了一种基于密度蚂蚁思想的K-Means算法,它利用蚂蚁算法的随机性,很大程度上解决局部最优问题,而且克服了K-Means算法初始参数的敏感性,提高了聚类的质量.再结合密度思想,使蚂蚁有选择地遍历,提高了算法效率,并克服了基于密度的算法不能发现任意形状聚类的问题.     

基于颜色纹理信息的盲道识别算法

针对现有盲道识别率低,处理方式单一,且容易受光照、阴影的影响等问题,提出一种改进的盲道识别算法。该方法针对盲道颜色、纹理特性,分别利用颜色直方图特征的阈值分割结合改进的区域生长分割,灰度共生矩阵特征的模糊C均值聚类分割,结合Canny边缘检测和Hough变换算法,使得盲道区域与周围人行区域分开,确定出盲道的偏移方向。实验结果表明,该算法能够更加精准地分割多种类型盲道,检测出盲道区域的边界与行进方向,而且解决了部分光照和阴影问题,能够自适应选择速度最快而且高效的分割方法,可以应用在电子导盲等多种设备中。     

基于蚂蚁算法的物流配送计划的生成

物流配送计划的生成本质上是一个涉及多种影响因素、多个目标要求的最优化的问题.为了减少成本更快更好生成运输路线的计划,本文基于织网法构建地理数据库,在地理数据库的基础上,把配送点分成几个配送区域,单车送货采用查表法优化,合车送货采用改进的蚂蚁算法优化,在这个基础上生成运输线路计划,这样大大减少生成计划的时间并使运输的成本大大降低,实验证明该方法是有效可行的.     

同步融合视觉与语义信息的图像描述模型

针对现有图像描述方法将视觉和语义信息单独处理、缺乏结构化信息和忽略全局信息的问题,提出一种同步融合视觉与语义信息的图像描述模型(SG-sMLSTM)。通过融合图像全局特征和候选区域的多模态特征增强和细化图像视觉信息,基于场景图实现结构化语义信息编码;解码部分设计sMLSTM结构,利用注意机制同步动态融合视觉和语义信息,使模型在每个时间步接收更全面的信息,自适应选择关注更关键的区域。基于MSCOCO数据集的实验结果表明,该模型能够产生更准确的描述语句,在评价指标得分上与基线方法相比有约3%的提升。     

人脸识别技术进展

简要回顾了人脸自动识别技术的研究背景及发展历程;文中对人脸识别技术的常用方法如基于特征脸(Eigenface)的PCA(Principal Component Analysis)方法、人工神经网络(ANN)的方法、以及模板匹配方法等,进行了分类总结.总结了现存的研究困难并提出了解决方法及今后的发展方向.