一种用于目标跟踪的人工特征点提取算法

该文是关于利用阈值分割技术和斑点目标的几何特征信息从自然光照下拍摄得到的图像中实时提取斑点目标中心点的算法方面的研究。论文对图像分割时常用的几种阈值分割算法的分割效果和实时性进行了分析比较。从实时性和稳定性方面考虑,提出了一种改造的自适应阈值分割算法。经过实验证明有很好的效果。     

遥感图像识别中线性地物提取方法研究

道路、水系等线性物体的提取是土地利用/土地覆盖变化信息提取的组成部分,而且对于更新国家地理信息空间数据库也具有重要意义,这里给出了遥感图像识别中一种组合利用种子点生长算法与二值形态学的方法进行线性要素提取,并根据线性方程拟合得到矢量线性要素.     

?无结构P2P网络中的混合式搜索方法

针对轻洪泛冗余查询消息数多、对稀有资源搜索延迟大的问题,提出一种结合无结构P2P搜索技术和双向Chord环的混合式搜索方法。该方法利用节点的异构性,在k-walker随机走的基础上,根据邻居节点的查询能力,对查询请求的转发方式进行改进,在双向Chord环中对无结构P2P未搜索到的资源进行结构化P2P搜索。仿真结果证明,与轻洪泛相比,混合式搜索方法的冗余查询消息数较少,对稀有资源的搜索延迟较小。     

自组网环境下基于组合公钥的分布式密钥管理

结合组合公钥密码体制和秘密共享思想,针对移动自组网环境,提出了一种分布式密钥管理方案。从系统初始化、管理平台构建、节点公私钥生成、私钥矩阵份额更新等4个方面进行了详细描述,并给出了具体实施方法。分析表明,该方案具有安全性高、扩展性强、计算量小、适用性好的特点,特别适合移动自组网环境。     

复杂场景下的交通视频显著性前景目标提取

目的 在城市交通检测中,智能视频的广泛应用使得人工智能技术及计算机视觉先进技术对视频中的前景目标检索、识别、特征提取、行为分析等成为视觉研究的热点,但由于复杂场景中动态背景具有不连续的特点,使得少部分的前景目标图像信息丢失,从而造成漏检、误判。方法 本文提出一种RPCA（鲁棒主成分分析）优化方法,为了快速筛选与追踪前景目标,以基于帧差欧氏距离方法设计显著性目标帧号快速提取算法,确定关键帧邻域内为检测范围,对经过稀疏低秩模型初筛选的前景目标图像进行前景目标种子并行识别和优化连接,去除前景目标图像中的动态背景,同时将MASK（掩膜）图像中的前景目标分为规则类和非规则类两种,对非规则类前景目标如行人、动物等出现的断层分离现象设计前景目标区域纵向种子生长算法,对规则类前景目标如汽车轮船等设计区域内前景目标种子横纵双向连接以消除空洞、缺失的影响。结果 本文前景目标提取在富有挑战性干扰因素的复杂场景下体现出较高的鲁棒性,在数据库4组经典视频和山西太长高速公路2组视频中,动态背景有水流流动、树叶摇曳、摄像头轻微抖动、光照阴影,并从应用效果、前景目标定位的准确性以及前景目标检测的完整性3个角度对实验结果进行了分析,本文显著性前景目标提取算法取得了90.1%的平均准确率,88.7%的平均召回率以及89.4%的平均F值,均优于其他同类算法。结论 本文以快速定位显著性前景目标为前提,提出对稀疏低秩模型初筛选的图像进行并行种子识别和优化连接算法,实验数据的定性与定量分析结果表明,本文算法能够更快速地将前景目标与动态背景分离,并减小前景目标与背景之间的粘连情况,更有效地保留了原始图像中前景目标的结构信息。     

低功率微波处理对板栗低温贮藏生理及品质的影响

采用不同强度的微波处理板栗3min,并于3℃条件下贮藏180d,研究低功率微波处理对板栗的呼吸强度、失重率、腐烂率、还原糖含量、淀粉酶活性、V_C含量、过氧化氢酶(CAT)活性、过氧化物酶(POD)活性和丙二醛(MDA)含量的影响。试验结果表明:65 W/3min处理组对CAT活性增加抑制效果最好;130 W/3 min处理组对POD活性下降和MDA含量增加有较好抑制效果;260 W/3 min处理组能有效降低失重率、腐烂率;195 W/3min处理组对呼吸强度、淀粉酶活性、POD活性、还原糖含量的上升及VC的氧化有明显抑制作用,也能有效降低失重率、腐烂率。综合分析,低功率微波保鲜板栗的最佳处理条件为195 W/3 min,打孔PE袋包装,3℃低温冷藏180d,商品率93%~95%。     

基于随机游走的改进标签传播算法

社区发现是挖掘社交网络隐藏信息的一个有用的工具，而标签传播算法（LPA）是社区发现算法中的一种常见算法，不需要任何的先验知识，且运行速度快。针对标签传播算法有很强的随机性而导致的社区发现算法结果不稳定的问题，提出了一种基于随机游走的改进标签传播算法（LPARW）。首先，根据在网络上进行随机游走确定了节点重要性的排序，从而得到节点的更新顺序；然后，遍历节点的更新序列，对每个节点将其与排序在其之前的节点进行相似性计算，若该节点与排序在其之前的节点是邻居节点且它们之间的相似性大于阈值，则将排序在其之前的节点选为种子节点；最后，将种子节点的标签传播给其余的节点，得到社区的最终划分结果。将所提算法与一些经典的标签传播算法在4个有标签的网络和5个无标签的真实网络上进行比较分析，实验结果表明所提算法在标准互信息（NMI）、调整兰德系数（ARI）和模块度等经典的评价指标上的性能均优于其余对比算法，可见该算法具有很好的社区划分效果。     

一种基于语义搭配的汉语词义消歧方法

词义消歧问题是自然语言处理方面的重点和难点之一.本文利用机器可读词典<知网>和<辞海>获取初始搭配资源,采用统计的方法对搭配集进行扩展;利用语言学中的搭配知识对扩展后的搭配集进行了有效的缩减;最后利用所获得的搭配集来对多义词进行词义消歧.经试验证明,该方法对词义消歧是有效的.     

基于遗传算法的主题爬虫策略

针对目前主题搜索策略的不足,通过改进遗传算子提出了一种新的主题爬虫策略,即通过变异操作引入新的URL扩大搜索范围;通过交叉操作产生大量的URL;通过选择操作选出适应度高的个体作为下一代的种子.实验结果表明,基于遗传算法的主体搜索策略GA与BFS和OPS相比,爬虫策略取网页中的主体相关网页数量多,在合理选择种子集合时,能抓取大量的主体相关度高的网页.     

基于MSP-ROA边缘检测和区域合并的图像组合分割方法

提出一种基于MSP-ROA边缘检测和区域合并的图像组合分割算法，算法中对边缘检测的结果做种子生长、标注和区域填充，并根据相似性准则对填充的初始分割结果进行相邻区域的合并处理，最终得到同质性和连通性都较好的图像分割结果。