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101.
针对基于LBSNs (Location-based Social Networks)的位置推荐算法考虑因素单一且不能有效解决用户位于不同城市的位置推荐的问题,综合考虑潜在的社交影响、内容匹配影响和地理属性影响等因素,提出了基于用户签到和地理属性的个性化位置推荐算法SCL (Social-Content-Location)。该算法在协同过滤的基础上,引入了用户兴趣特征比较,改进了用户的相似度计算;同时,在分析位置的内容信息时,融入用户评论,缓解了位置标签的短文本特性对LDA (Latent Dirichlet Allocation)主题提取的影响,提高了用户兴趣和城市偏好主题提取的准确率。实验结果表明,SCL算法在本地城市召回率上较协同过滤算法U提高近65%,较LCA-LDA算法提高近 30%;在异地城市召回率上,高于LCA-LDA算法近26%。这表明SCL算法在不同城市下的位置推荐具有一定的可行性。 相似文献
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103.
特征点的准确定位是机器视觉和模式识别的关键技术之一.主动形状模型(ASM)是一种传统的图像特征点定位算法,具有较高的精确性和鲁棒性.为了提高ASM人脸瞳孔特征点定位的精确度,提出了使用Hough变换方法来改进瞳孔特征点的定位.通过ASM算法,初步定位出瞳孔特征点,并使用Sobel算子对图像进行边缘检测,然后在人眼位置选择一个合适的窗口使用Hough圆检测,找出精确瞳孔点相对于ASM初步定位瞳孔点的偏移量.在实验室采集的人脸图像上的对比实验表明,该方法能够显著的改善ASM人眼瞳孔特征点定位准确性.由于使用了初定位进行了搜索范围的限制,计算量也得到了有效的控制. 相似文献
104.
105.
针对小盒香烟包装生产过程中经常出现外包装透明薄膜上没有拉线或拉线错牙等现象,提出一种基于图像处理技术的检测方法。首先,对烟包拉线图像进行边缘检测,获得拉线的轮廓;其次,利用Hough变换检测小盒拉线的上下边缘;当Hough变换无法完全找到拉线的上下边界时,采用最小二乘算法对左右两侧拉线弧进行圆拟合,最后根据计算出的拉线宽度或两圆心的垂直距离判断拉线是否错牙并计算出拉线错牙偏移量。实验结果表明所提方法能有效地检测出烟包拉线的错牙程度,且具有较好的鲁棒性和有效性。 相似文献
106.
107.
108.
移动机器人闭环检测的视觉字典树金字塔TF-IDF得分匹配方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对移动机器人视觉闭环检测中,基于视觉字典本的场景外观表征性能受制于有限单词个数以及算法效率低的不足,本文对机器人视觉特征分层量化,构建视觉字典树, 计算树节点的TF-IDF熵作为对应视觉单词的权重,生成图像--单词逆向文档索引.为消除视觉字典本的单尺度量化误差,并克服基于字典树投影路径的平面匹配模式中不 区分不同层次节点的区分度对闭环检测的影响,本文融合字典树低层单词的强表征性和高层单词的强鲁棒性,提出由下而上逐层计算图像间相似性增量的金字塔得分匹 配方法.将不同时刻相似性大于阈值的图像位置提取为候选闭环,通过后验确认操作剔除误正闭环.在移动机器人视觉闭环检测实验中,本文算法提高了图像相似性计算 的效率和准确性,提高了闭环检测的准确率和召回率. 相似文献
109.
Justine LebrunPhilippe-Henri Gosselin Sylvie Philipp-Foliguet 《Image and vision computing》2011,29(11):716-729
In the framework of online object retrieval with learning, we address the problem of graph matching using kernel functions. An image is represented by a graph of regions where the edges represent the spatial relationships. Kernels on graphs are built from kernel on walks in the graph. This paper firstly proposes new kernels on graphs and on walks, which are very efficient for graphs of regions. Secondly we propose fast solutions for exact or approximate computation of these kernels. Thirdly we show results for the retrieval of images containing a specific object with the help of very few examples and counter-examples in the framework of an active retrieval scheme. 相似文献
110.