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互联网时代,数据呈爆炸式增长,前所未有的数据量远远超过受众的接收和处理能力,因此,从海量复杂数据中有效获取关键性有用信息成为必须解决的问题.面对信息过载问题,人们迫切需要一种高效的信息过滤系统,“推荐系统”应运而生.在现实的推荐场景中,用户给予项目的评分或者选择项目的频次是一个典型的长尾现象.事实上,长尾现象的深入分析,不仅有助于挖掘用户的个性化偏好,更有助于电商场景中相关利益主体的业绩提升.因此,长尾推荐研究日益受到重视.针对长尾推荐的可解释性问题,提出了基于3因素概率图模型的长尾推荐方法.面对长尾推荐过程中推荐系统、用户对“具有可解释性的长尾项目推荐”的现实需求,着眼于概率图模型在因果关系方面的可解释性优势,立足于“新颖性+准确性”综合考量的方法设计目标,建立了基于用户活跃度、项目非流行度和用户-项目偏好水平的3因素概率图推荐方法.实验比较结果表明,具有可解释性优势的3因素概率图推荐方法在保证一定预测精度的前提下具有更好的新颖性推荐效果. 相似文献
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针对基于视觉的传统海面目标检测算法在水面无人艇的自动避碰应用中存在检测精确率、召回率低以及对复杂场景的适应性不足的问题,提出一种基于概率图与视觉显著性的海面目标检测算法。首先利用概率图模型分割出原始图像中的海界限区域与海面孤立目标;然后针对海界限区域子图像特点,设计了一种基于方向抑制的梯度特征,并结合背景先验改进频率调谐显著图,利用特征融合的方法提取海界限区域的潜在目标。实验结果表明,该算法能够有效抑制云、飞鸟、海天线和海杂波的背景干扰。与传统方法相比,提出的方法具有更高的精确率与召回率,且满足无人艇自动避碰实时性的要求。 相似文献
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结合模糊认知图理论,构造基于概率模糊认知图(PFCM)的攻击图来描述入侵行为,提出一种结合误用检测和异常检测的基于PFCM的混合入侵检测方法.该方法用模糊概念描述异常,用数值运算代替模式匹配,并利用概率测度有效表示各因素问关系的不确定性.构造基于PFCM的Smurf攻击图并进行检测实验,实验结果表明该方法能在保持高检测率的情况下降低误报率,并具有较好的鲁棒性. 相似文献
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在概率图模型框架下提出了一种将回归分析和聚类分析相结合的贝叶斯点集匹配方法,其中,回归分析用来估计两个点集之间的映射函数,而聚类分析用来建立两个点集中点与点之间的对应关系.本文将点集匹配问题表示为一种多层的概率有向图,并提出了一种由粗到精的变分逼近算法来估计点集匹配的不确定性;此外,还利用高斯混合模型估计映射函数回归中的异方差噪声和场景点密度估计中离群点的分布;同时,引入转移变量建立起模型点集与场景点集之间的关系,并与离群点混合模型共同对场景点的分布进行估计.实验结果表明,该方法与其他点集匹配算法相比,在鲁棒性和匹配精度方面均达到了较好的效果. 相似文献
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基于存在概率图的圆检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于存在概率图的圆检测方法,将图像边缘点共圆结构信息变换为圆存在概率图中的峰值,再通过峰值检测确定圆的参数。该方法能有效地检出边缘不清晰、不完整的圆形轮廓,具有占用内存少,阈值物理意义明确的特点,较好地解决了标准HT圆检测方法中占用内存空间大,计算效率低的问题。实验结果表明圆存在概率图具有较强的稳定性和分辨能力。 相似文献
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针对大规模Bayes网络的知识表示和推理等问题,使用面向对象的方法扩展Bayes网络结构,提出了一种新的概率图模型——对象概率模型(OPM).该模型充分利用层次结构中所蕴含的条件独立性,有效地降低了知识表示的复杂度.在Bayes网络消元推理算法的基础上设计了OPM的一种有效的推理算法,该算法可以根据需要调节推理的计算量,在一定程度上解决了概率推理的计算的复杂度问题.将OPM用于解决图像中文本的自动检测与定位问题,实验结果验证了模型的有效性. 相似文献
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针对入侵检测中存在的非确定性推理问题,文章提出一种基于二分图模型和贝叶斯网络的入侵检测方法,该方法利用二分有向图模型表示入侵和相关特征属性之间的因果拓扑关系,利用训练数据中获取模型的概率参数,最后使用最大可能解释对转化后的推理问题进行推理,并通过限定入侵同时发生的数目来提高检测效率。实验表明,该方法具有较高的检测率和很好的鲁棒性。 相似文献
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目的 动态场景图像中所存在的静态目标、背景纹理等静态噪声,以及背景运动、相机抖动等动态噪声,极易导致运动目标检测误检或漏检。针对这一问题,本文提出了一种基于运动显著性概率图的目标检测方法。方法 该方法首先在时间尺度上构建包含短期运动信息和长期运动信息的构建时间序列组;然后利用TFT(temporal Fourier transform)方法计算显著性值。基于此,得到条件运动显著性概率图。接着在全概率公式指导下得到运动显著性概率图,确定前景候选像素,突出运动目标的显著性,而对背景的显著性进行抑制;最后以此为基础,对像素的空间信息进行建模,进而检测运动目标。结果 对提出的方法在3种典型的动态场景中与9种运动目标检测方法进行了性能评价。3种典型的动态场景包括静态噪声场景、动态噪声场景及动静态噪声场景。实验结果表明,在静态噪声场景中,Fscore提高到92.91%,准确率提高到96.47%,假正率低至0.02%。在动态噪声场景中,Fscore提高至95.52%,准确率提高到95.15%,假正率低至0.002%。而在这两种场景中,召回率指标没有取得最好的性能的原因是,本文所提方法在较好的包络目标区域的同时,在部分情况下易将部分目标区域误判为背景区域的,尤其当目标区域较小时,这种误判的比率更为明显。但是,误判的比率一直维持在较低的水平,且召回率的指标也保持在较高的值,完全能够满足于实际应用的需要,不能抵消整体性能的显著提高。另外,在动静态噪声场景中,4种指标均取得了最优的性能。因此,本文方法能有效地消除静态目标干扰,抑制背景运动和相机抖动等动态噪声,准确地检测出视频序列中的运动目标。结论 本文方法可以更好地抑制静态背景噪声和由背景变化(水波荡漾、相机抖动等)引起的动态噪声,在复杂的噪声背景下准确地检测出运动目标,提高了运动目标检测的鲁棒性和普适性。 相似文献
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按照面向对象软件工程的思想,以UML建模语言,以Visio2003为建模工具,研究与建立了小型监控组态软件图形界面系统的对象模型,并且研究和建立了对象模型内部的各子模型,以及各子模型之间的关系。该对象模型已借助面向对象编程语言VisualC++6.0实现。模型的建立过程对于同类软件模型的研究和开发具有参考价值。 相似文献
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在原CenterNet算法中,以Hourglass为Backbone的目标检测模型平均精度均值高于one-stage算法,但检测速度较低。为此,基于原有CenterNet目标检测算法,对Hourglass-104模型进行改进,设计一种Hourglass-208模型,并给出双特征金字塔网络特征图融合方法。在此基础上对目标大小和训练采用smooth L1损失函数,提出一种新的可端到端训练的目标检测算法T_CenterNet。在MS COCO数据集上的实验结果表明,该算法目标检测的评估指标AP50、APS、APM分别为63.6%、31.6%、45.8%,检测速度达到36 frame/s,综合性能优于原CenterNet算法。 相似文献
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基于自适应背景模型运动目标检测 总被引:2,自引:3,他引:2
随着城市化速度的加快,机动车日益普及,人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时,也面临着交通拥挤的困扰。随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展,基于计算机视觉的交通监控系统成为可能。从一个交通视频序列中识别出运动物体是许多交通监控系统应用系统的重要任务,针对该问题,提出了一种建立在对视频序列中的整个背景情景的统计描述基础上的运动目标的检测的有效方法,该方法能够适应变化的背景,具有较强的鲁棒性和较好的实时性。 相似文献
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基于自适应背景模型运动目标检测 总被引:2,自引:0,他引:2
随着城市化速度的加快,机动车日益普及,人们在享受机动车所带来的巨大便利的同时,也面临着交通拥挤的困扰。随着计算机硬件技术和计算机视觉技术的发展,基于计算机视觉的交通监控系统成为可能。从一个交通视频序列中识别出运动物体是许多交通监控系统应用系统的重要任务,针对该问题,提出了一种建立在对视频序列中的整个背景情景的统计描述基础上的运动目标的检测的有效方法,该方法能够适应变化的背景,具有较强的鲁棒性和较好的实时性。 相似文献
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基于级联Adaboost的目标检测融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
单一特征的模型对于颜色纹理变化较大的目标的检测往往存在检测率不高或检测速度慢的缺点. 本文提出了一种基于级联Adaboost的``级联--加和'融合算法. 融合模型由两个独立训练得到的级联Adaboost分类器组成, 分别利用边界片段特征和矩形类Haar小波特征描述整个目标以及目标的一个稳定部件. 级联--加和的融合决策以样本在两个分类器中被拒绝或通过的级数信息为依据. 在多个数据库上的实验证明这种融合检测算法不仅综合了Haar小波特征检测速度快和边界片段特征鲁棒性好的优点, 而且与单一特征的分类器相比, 检测性能也有所提高. 相似文献
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目标检测是机器人技术领域中重要的技术环节,而作为机器人开发领域中最受欢迎的平台之一,ROS (Robot Operating System)平台实现快速准确的目标检测功能是非常必要的.目前深度学习方法是实现目标检测功能的核心技术,但当前ROS平台自带的目标检测数据包实现原理仍是基于传统的局部图像特征描述方法,目标检测鲁棒性差,泛化能力弱.本文就将针对以上问题,提出一种基于SSD_MobileNet框架,结合独立制作的图像数据集训练定制的目标检测模型,并将模型集成到ROS平台实现快速准确的目标检测功能. 相似文献
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针对传统高斯模型易将背景显露区域检测为前景问题与对复杂场景下噪音处理效果差的缺陷,提出了一种混合了三帧差算法的改进混合高斯模型算法. 利用三帧差算法快速确定背景显露区域与前景的优势,提高了算法对背景显露区域的适应性;提出一种背景模式邻域更新法,提高了对复杂背景噪音的抗干扰性. 通过实验证明,该算法与传统方法相比,在复杂背景下减少了大量噪音,学习周期短,提高了对天气、摄像头震动等干扰的抗性,优化了背景显露引起的“影子”噪音问题. 相似文献
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随着视频编解码技术的发展,H.264已成为最主要的标准之一。为了能从H.264码流中准确有效地分割和提取出运动对象,提出了一种压缩域下的对象检测算法。该算法主要利用压缩域下对象的运动矢量信息,先对矢量进行中值滤波预处理,目的是为了减少运动估计算法和对象实际运动所产生的误差。然后利用基于熵的原理,建立运动对象在空间和时间上的一致性模型。在该模型基础上,采用最大熵方法自适应获得阈值,检测得到运动对象。实验结果证明,该算法可以获得比较好的检测结果。 相似文献