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951.
社团挖掘是Web信息挖掘领域的重要应用,而话题监控是文本信息研究领域的重要应用,目前这两种技术是各自独立的。为更好地应用于互联网形成的复杂社会网络,将这两种技术结合起来研究,发现了社团和话题之间的关系,创建了社团挖掘和话题监控的静态和动态互动模型,设计了社团挖掘、话题识别以及社团跟踪算法。 相似文献
952.
953.
954.
955.
原BA模型以网络中已存在的各个节点与新增节点的连接相互独立为前提。然而,在真实系统中,当网络中一个节点与新增节点连接后,该节点对其邻居节点与新增节点的连接会存在影响。针对该现象,提出了基于中间节点效应的无标度网络演化模型。首先描述与定义了中间节点效应,然后给出了中间节点效应模型的生成算法,并从理论上分析了该模型的度分布情况,最后利用仿真验证了理论分析的正确性,并就度分布、群聚系数、平均路径长度等复杂网络参数与原BA模型进行了对比,结果表明此模型能生成无标度网络并且更符合现实网络的演化过程。 相似文献
956.
957.
基于区域GAC模型的二值化水平集图像分割算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对测地线主动轮廓(GAC)模型进行了改进,提出了一种基于区域的GAC模型.通过构造基于区域统计信息的符号压力函数取代边界停止函数,有效解决了弱边界目标或离散状边界目标的分割问题.该模型采用二值化水平集方法实现,避免了传统实现方法水平集函数需要重新初始化为符号距离函数,从而导致稳定性差、计算量大、实现复杂等缺点.对不同类型图像的试验结果表明:该算法迭代收敛速度比GAC模型传统实现方法明显加快,且可有效防止边界泄漏,分割效果优于传统GAC模型与C-V模型. 相似文献
958.
局部PCA参数约束的Hough多椭圆分层检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆及椭圆时随机采样所造成的大量无效采样、无效累积以及运算时间长等问题,提出基于局部PCA感兴趣参数约束Hough多椭圆分层检测思路。首先利用边缘检测算子获得边缘信息并去除边缘交叉点,在边缘图像中标记并提取出满足一定长度的连续曲线段;其次利用线段PCA方向分析确定是否属于有效曲线段;然后,对所有感兴趣曲线段按照标记顺序依次利用椭圆拟合办法初步得到感兴趣椭圆粗略参数,根据拟合结果进而模糊约束Hough变换参数搜索范围,得到精确椭圆参数;最后利用检测结果更新图像空间,删除已经检测到的椭圆,依次进行,直到所有椭圆检测完毕。实验结果表明,该算法在计算、存储消耗上均大大减少。 相似文献
959.
针对目前压缩域直接得到的运动矢量过于稀疏且不可靠,导致运动对象分割精度不高等问题,提出一种适合于MPEG视频流的压缩域运动对象提取算法。它先对MPEG码流进行熵解码得到的运动矢量场进行可靠性度量校正、置密和滤波处理,并采用基于块的区域增长算法得到每个对象的大致运动区域;然后解码属于运动区域的块,并把被还原的每个位置的像素值分布视为高斯分布,用统计的方法建立其高斯模型,通过阈值判断可靠地提取出最终具有像素精度运动对象。仿真实验表明,该算法可以有效地去除运动矢量噪声的影响,分割精度显著提高,并且具有较高的处理速度。对于QCIF 格式的视频码流, 每秒可以处理约50帧。 相似文献
960.