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为了实现大数量软件需求的优选,提出了一种基于自然语言理解的需求聚类和需求优选方法。该方法首先基于自然语言处理技术对需求进行深层次语言理解,找到相同语义的需求并只保留一条。随后,采用基于超图分割的需求聚类方法对大量需求进行聚类。最后,提出了需求优选目标函数,该目标函数根据需求聚类结果为需求优先级打分,并在综合考虑需求与类别的相似性、类别的权重以及聚类标准的权重的基础上,最终给出一个合理的需求优选结果。在大规模真实的需求集合上进行了实验,实验结果表明:基于自然语言处理技术的需求聚类性能优异;需求聚类对后续的需求优选起有着非常重要的作用;基于超图分割的需求聚类,以及在此基础上提出的需求优选函数相对于基线方法有着明显的提高。 相似文献
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智能监控系统中的行人跟踪功能在很大程度上能够减轻工作人员的大量眼力工作,通过智能的方式自主地跟踪用户感兴趣的目标。在视频监控环境的基础上,利用改进的粒子滤波器,设计了一个行人跟踪系统,并使其具有系统性能分析的功能。通过使用Mean Shift算法进行目标位置的预估计和多特征融合的方式使该系统在视频背景复杂的情况下能够实现对行人的稳定跟踪。并在实际应用中,分析了在遮挡情况下,行人跟踪效果差的原因,并予以改进。在Visualc++集成开发环境中,基于OpenCV和MATLAB编程实现了系统,能够实时地对目标进行跟踪,并对跟踪结果进行反馈。 相似文献
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减法聚类的Hough变换航迹起始算法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对低信噪比、低信杂比目标检测时Hough变换累积矩阵存在的峰值簇拥现象,提出了一种基于减法聚类的Hough变换航迹起始算法.该方法首先采用Hough变换初步筛选出参数空间上大于投票阈值的投票值,然后采用减法聚类对获取的参数进行二次处理.实验表明该方法不但能够明显改善局部峰值簇拥现象,而且对杂波干扰具有更好的鲁棒性,特别适用于复杂环境中的目标检测. 相似文献
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智能监控系统中的行人跟踪功能在很大程度上能够减轻工作人员的大量眼力工作,通过智能的方式自主地跟踪用户感兴趣的目标.在视频监控环境的基础上,利用改进的粒子滤波器,设计了一个行人跟踪系统,并使其具有系统性能分析的功能.通过使用Mean Shift算法进行目标位置的预估计和多特征融合的方式使该系统在视频背景复杂的情况下能够实... 相似文献
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时空切片方法是一种有效的时空分析方法。然而,现有的算法仅讨论处理近似直线的简单轨迹情况,不能满足实际存在复杂曲线轨迹的处理要求。针对这一问题,本文提出一种实时的时空切片复杂轨迹分析方法来实现人体运动跟踪。首先在视频不同高度处提取水平时空切片,在各切片中分别使用高斯背景模型检测人体轨迹;然后拼合不同高度切片中的人体轨迹,在拼合后的轨迹上使用Hough变换计算人体对应的轨迹方程;最后根据轨迹方程和轨迹检测结果,确定人体的当前坐标、宽和高等信息。 实验表明,相对于传统跟踪方法,该方法降低了跟踪的轨迹误差,满足实时性跟踪要求,且在人体短时遮挡情况下仍然能够实现有效的人体跟踪。 相似文献
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智能监控系统中的行人跟踪功能在很大程度上能够减轻工作人员的大量眼力工作,通过智能的方式自主地跟踪用户感兴趣的目标.在视频监控环境的基础上,利用改进的粒子滤波器,设计了一个行人跟踪系统,并使其具有系统性能分析的功能.通过使用Mean Shift算法进行目标位置的预估计和多特征融合的方式使该系统在视频背景复杂的情况下能够实现对行人的稳定跟踪.并在实际应用中,分析了在遮挡情况下,行人跟踪效果差的原因,并予以改进.在Visual C++集成开发环境中,基于OpenCV和MATLAB编程实现了系统,能够实时地对目标进行跟踪,并对跟踪结果进行反馈. 相似文献
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面向程序理解的系统依赖图构建算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为降低程序理解中的程序标准化和程序匹配等复杂度,提出了面向程序理解的系统依赖图构建算法,将其划分为3个阶段:程序信息的提取、控制依赖子图的构建和数据依赖子图的构建.采取控制依赖和数据依赖分别求解,直接基于控制依赖子图分析数据流,无需额外的控制流图表示,并且可按需计算数据流,降低了算法复杂度;将选择语句和循环语句统一表示,并将表达式表示为抽象语法树,使之便于程序转换和分析.在编程题自动评分系统和程序识别中的应用中结果表明构建的系统依赖图为程序理解和分析提供了方便,降低了复杂度. 相似文献