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利用电视制导导弹视频图像确定导弹落点,从而开展精确目标毁伤评估研究,是目前全新的一种评估手段。图像特征匹配是利用视频图像确定导弹落点的关键步骤。针对导弹视频图像的特点及其作战应用,在特征匹配阶段,依据准确性和实时性两个原则,对快速鲁棒性特征算法做了两方面的改进:一是限制特征点提取区域,定义了图像区域限制算子;二是限制特征点数量,利用算法阈值和随机抽样一致性算法对特征点进行限制。实验结果表明,提出的算法对典型视频片段进行处理,较原算法在匹配时间上平均减少12.6%,匹配准确率平均提升13.4%,较尺度不变特征变换算法匹配时间平均提升了74.9%,同时,有效消除伪匹配点。通过对三段视频进行测试仿真,改进算法在整体上较原算法的匹配时间加快14.9%,且通用性较强,适用于视频图像的特征点匹配。 相似文献
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由人携带或使用智能设备组成的移动机会网络采用"存储-携带-转发"的通信机制,通过中继转发来实现节点之间的数据传递。为了改善网络性能,往往需要借助节点的社会属性来进行中继选择和制定转发策略。然而,在已有的传输机制中,往往只是利用节点的部分社会属性,不能完全反映出节点之间的社会关系。为此,提出了一种新的基于混合社区的数据传输机制,并给出了混合社区的内涵、混合社区的构建方法和基于混合社区的数据传输算法。基于几种真实轨迹数据集的实验结果表明,与已有的几种经典路由算法相比,该方法传输成功率较高,传输延迟较短,性能更好。 相似文献
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传统的基于余弦相似度度量的云模型协同过滤推荐算法未考虑特征向量的长度和维度,忽略了三个重要数字特征云期望、熵和超熵的关系,如各数字特征具有不同的性质和权重,导致特征丢失、区分度过小的问题。针对这些问题,提出了一种采用标准化的多维欧几里德相似度计算方法,通过将三个数字特征映射为三维空间的点,计算经指数函数标准化的欧几里德相似度,生成更合理的用户k近邻集,最终产生推荐。实验结果表明,该相似度计算方法能够为云特征向量提供更显著的区分度,并在一定程度上提高了推荐质量。 相似文献
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Predicting the goals of internet users can be extremely useful in e-commerce, online entertainment, and many other internet-based applications. One of the crucial steps to achieve this is to classify internet queries based on available features, such as contextual information, keywords and their semantic relationships. Beyond these methods, in this paper we propose to mine user interaction activities to predict the intent of the user during a navigation session. However, since in practice it is necessary to use a suitable mix of all such methods, it is important to exploit all the mentioned features in order to properly classify users based on their common intents. To this end, we have performed several experiments aiming to empirically derive a suitable classifier based on the mentioned features. 相似文献
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Despite the fact that progress in face recognition algorithms over the last decades has been made, changing lighting conditions and different face orientation still remain as a challenging problem. A standard face recognition system identifies the person by comparing the input picture against pictures of all faces in a database and finding the best match. Usually face matching is carried out in two steps: during the first step detection of a face is done by finding exact position of it in a complex background (various lightning condition), and in the second step face identification is performed using gathered databases. In reality detected faces can appear in different position and they can be rotated, so these disturbances reduce quality of the recognition algorithms dramatically. In this paper to increase the identification accuracy we propose original geometric normalization of the face, based on extracted facial feature position such as eyes. For the eyes localization lbllowing methods has been used: color based method, mean eye template and SVM (Support Vector Machine) technique. Experimental investigation has shown that the best results for eye center detection can be achieved using SVM technique. The recognition rate increases statistically by 28% using face orientation normalization based on the eyes position. 相似文献
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当前中小城市的下一代互联网建设比较迟缓,主要原因是对IPv6路由协议认识不足,缺少组网实践经验和工程技术指导。文中详细阐述了IPv6单播路由协议具备的新特性和工作机制,包括常用RIPng、OSPFv3、IPv6-IS-IS和BGP4+,使用思科仿真软件平台分别应用上述几种路由协议开展不同场景下的组网应用,设计了典型网络方案,给出了配置中的关键代码并分析了路由协议的运行状态和路由信息。仿真实验验证了IPv6单播路由协议的新特性,具有较好的工程技术实用价值,有助于促进现实IPv4网络向IPv6过渡的进程。 相似文献
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