计算机视觉检测技术在吻合器检测中的应用研究

提出了一种利用计算视觉检测带手柄吻合器漏针新方法。通过采用正面光源投照的检测装置,综合运用图像处理和识别方法对利用CMOS相机采集的吻合器图像进行数学形态学,图像增强等方法处理,并提出模糊局部阈值分割算法实现吻合器漏针的自动识别,并根据面积特征判别漏针数。实验表明：该方法能够对多种型号颜色的吻合器进行稳定、准确的快速检测,检测正确率可达95.6％,平均每次检测时间为2.385s,本方法实用性强,适合现代化生产的要求。     

视觉传感器应用中三维扫描点云数据处理的研究

分析了便携式激光视觉扫描系统获取的点云数据存在的问题,针对具体问题分析了数据处理中的关键步骤和算法,使用手动剔除和系统判断相结合的方法,有效地剔除扫描数据中的噪声数据。同时,采用数据缩减算法实现对扫描点云的采样,在保证扫描曲面特征不失真的情况下,尽可能地缩减不必要的数据。数据经过处理后,不仅可以提高模型重构的精准度,更可以降低模型重构的复杂程度。     

一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.     

图像结构失真的编码质量评价

客观图像质量评价方法——自动评价图像质量使其与主观感受一致, 对于很多图像和视频处理应用特别是图像编码具有重要意义。提出了一种基于结构失真的图像编码质量客观评价方法。首先根据匹配追逐算法将参考图像在基函数上进行投影分解按照重要性排列获得结构信息,并给出结构重要性度量,然后利用该信息计算编码图像的结构信息,比较编码前后结构信息的差异作为客观质量评价度量,其中在匹配追逐算法中,选取了2维可分离的Gabor基函数集作为字典。实验结果显示,上述方法与主观质量评价值有很好的一致性。     

软件模糊测试中遗传杂交算法的研究

利用遗传算法的导向性原理,可以不断寻找能够触发软件异常的测试用例.杂交过程是遗传算法中重要过程之一,如何定义父代中的优秀基因并遗传到子代,对寻找算法搜索空间的最优解非常重要.定义了重要基因及优良选择的概念并提出相应杂交算法.在Windows RPC测试中发现,该算法能够寻找到种群中优良基因并不断遗传到子代中,为自动构造软件输入数据,触发软件异常提供支持.     

基于访问结构上秘密共享的自治愈群组密钥分发方案

自治愈的群组密钥分发能够在不可靠的网络中建立安全的群组会话密钥.基于用户可自行选取子秘密访问结构上的秘密共享方法,提出了一个自治愈的群组密钥分发方案,该方案能够让群组成员自行选取个人秘密信息,而不需要在群组管理员和每个群组成员之间建立安全信道.安全性分析表明,该方案是一个具有撤销能力的、保证前向保密性和后向保密性的、计算上安全的自治愈群组密钥分发方案.性能分析表明,该方案具有较小的存储开销和通信开铕.     

基于多模型融合的人名翻译系统

该文提出了一种基于加权有限状态转化器(WFST)的多模型融合人名翻译框架。该框架以两个基于字符的转换模型和两个基于发音的转换模型为核心,通过加权有限状态转换器将多模型进行融合实现对人名的翻译。与单个模型相比,该文提出的方法的优势在于通过从各种信息源得到的数据价值的最大化。实验结果表明,基于多模型融合方法的人名翻译的错误率比单一模型的人名翻译的错误率降低了7.14%。     

一种细胞核内DNA物质含量准确测量及回归校正新方法

在定量细胞学研究中,细胞核内DNA物质含量的准确测量是癌症筛查与病理诊断的必要前题与最重要依据。由于算法、设备、环境等因素的影响,在对细胞核的数字显微图像进行处理与分析、测量DNA物质含量时会产生较大的误差。本文提出了一种基于数学形态学和k近邻回归算法的DNA物质含量校正新方法。该方法首先利用膨涨算法对细胞核分割掩码进行处理,从而对DNA物质含量的测量进行空间校正;然后采用k近邻回归算法,充分利用细胞核的形态、纹理等特征参数所蕴含的信息,从而对DNA物质含量进行光学回归校正。实验表明,该方法能够显著提高DNA物质含量测量的准确性和可信度,对提高病理诊断的特异性与敏感性都有积极的意义。     

谈专业竞赛对教学实践改革的促进作用

本文结合"数据结构"实践教学,探讨了高等教育大众化教育背景下计算机专业人才培养模式。通过介绍近年来我校参加的计算机专业竞赛,说明改革实践教学模式的必要性。     

群体间竞争与协作的遗传算法解决旅行商问题

旅行商问题是经典的NP难组合优化问题之一,快速有效地解决旅行商问题具有重要的理论和实际意义。受自然界物种群体间相互联系的启发,提出了群体间竞争与协作的遗传算法来解决旅行商问题。该算法在迭代的过程中,每次只选择竞争力大的种群进行进化,同时为了维持各个种群间发展的平衡,对它们进行周期性的交流,能促使进化过程中中好的基因模式迅速地在各个种群中传播,提高了整体的进化速度。此算法不但能有效地维持群体的多样性,而且能提高收敛的速度。通过对旅行商问题的仿真实验,证明了该算法的可行性与有效性。