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随着各种已有Web服务数量的日趋增加,如何快速发现可用的Web服务变得愈加重要。而随着语义Web服务的不断发展.Web服务发现也从原来的单纯采用关键字或简单分类逐渐转变为更多地使用语义信息。发现的关键在于匹配,而目前一些较成熟的技术,如OWL—S,采用了本体技术对Web服务进行描述.因此,文章提出了一个基于图相似性的本体匹配算法.通过构建Web服务本体并转化成标记图进行匹配.实现语义Web服务描述的匹配,从而准确快速地发现满足特定需求的Web服务。 相似文献
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针对传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)受感受野大小的限制,无法直接有效地获取空间结构及全局语义等关键信息,导致宽血管边界及毛细血管区域特征提取困难,造成视网膜血管分割表现不佳的问题,提出一种基于图卷积的视网膜血管分割细化框架。该框架通过轮廓提取及不确定分析方法,选取CNN粗分割结果中潜在的误分割区域,并结合其提取的特征信息构造出合适的图数据,送入残差图卷积网络(residual graph convolutional network, Res-GCN)二次分类,得到视网膜血管细化分割结果。该框架可以作为一个即插即用模块接入任意视网膜血管分割网络的末端,具有高移植性和易用性的特点。实验分别选用U型网络(U-neural network, U-Net)及其代表性改进网络DenseU-Net和AttU-Net作为基准网络,在DRIVE、STARE和CHASEDB1数据集上进行测试,本文框架的Sp分别为98.28%、99.10%和99.04%,Pr分别为87.97%、88.87%和90.25%,证明其具有提升基准网络分割效果的细化能力。 相似文献
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目前防窃照技术手段主要依靠图像采集设备实时采集视频流,对拍照行为进行识别检测,但受复杂环境影响,现有识别方法存在精确度低、实时性差等问题。针对上述问题,提出了一种基于实例语义图的屏幕反窃照识别算法。该算法首先通过图像分割模型U2-Net提取原图像的显著视觉目标后生成实例语义图,然后通过微调单阶段的目标检测模型YOLO-v5实现对语义图中感兴趣对象的目标检测,最后通过设计的基于Inception-ResNet的拍照识别二分类模型实现对屏幕窃照行为的识别。实验结果表明,该算法在实际场景下的平均识别准确率达到95%以上。 相似文献
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该文采用数值仿真的方法探讨了MIMO系统中采用低密度校验(LDPC)码作为信道编码后的系统性能,针对LDPC码的置信度传播译码算法,提出了基于因子图(Factor graph)的联合迭代检测译码最大后验概率(MAP)算法,分析比较了发射端分别采用独立编码和联合编码对系统性能的影响,仿真结果表明,LDPC码可以充分利用MIMO系统中空间分集和时间分集性能提高系统的有效分集增益,并且联合迭代检测译码算法对这两种发射端编码结构的系统性能增益有较大差别。 相似文献
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