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根据苹果手机拍摄防伪标签数字实时识别的需要,针对防伪数字字号较小的因素和苹果手机因拍摄距离的原因造成的图像缩小、数字模糊、背景复杂等问题进行处理,提高识别精度。首先通过人工选取数字码区域,并进行背景数字分离,定位获取数字图像;其次采用灰度化和二值化得到黑白图像;然后通过投影对数字码图像进行分割,并对每个数字图像进行归一化、锐化和细化;基于统计学抽取数字码的特征,采用最近邻域判别函数进行数字码识别,取得很好的识别效果。 相似文献
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用放射性同位素~(141)铈检测了稀土夹杂在所选无水电解液及电解制度下之稳定性.实验证明硫化铈及氧化铈夹杂的破坏是微量的.测定了不同稀土含量的25MnTiB等五种钢中的合金化稀土量;原始O、S含量高,稀土含量低的钢中几乎无固溶稀土;随着稀土含量增加,合金化稀土量也不断增加.由于钢中稀土夹杂偏聚较大,实验结果表明,前人用稀土含量与夹杂中稀土量之差值确定钢中合金化稀土量的方法是不可靠的.微观自射线照相表明,25MnTiB中的稀土夹杂多偏聚于珠光体中,FeCrAl中的稀土在晶粒中呈条状分布,用自射线照相方法观察不到晶界处有Ce的富集. 相似文献
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在大数据应用中,多数建模方法是在完备数据集基础上进行的,但在数据采集过程或存储过程中容易出现数据缺失的现象,导致无法建模。为此,提出一种基于聚类的递归充填方法。使用同类簇的均值对不完备数据进行预填充,形成初始完备数据集,针对得到的完整数据进行聚类,并运用同类簇的均值修正初始充填值。根据充填效果误差判定充填稳定性,并进行多次递归聚类修正充填值,直到前后两次充填较为稳定或迭代次数超过阈值时停止迭代。实验结果表明,与均值充填、K最近邻充填、聚类充填及粗糙集不完备数据分析等方法相比,该方法能够进行更为精准的充填,使得最终充填更加接近真实数据。 相似文献
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为提高智能模型的识别精度,增强其泛化能力,需要对用于智能建模的数据集中的对象类别异常进行检测和修正。在进行数据集和决策树形式化描述的基础上,将基尼指数增益率作为确定连续条件属性最优二分原则,采用递归算法生成叶节点中对象为同一类别的二叉决策树。利用信息熵评价决策树剪除叶节点中对象的类别分布效果,实现数据集类别异常的类别修正。决策树的生成和剪枝本质上是完成基于基尼指数和信息熵的连续条件属性数据空间分割和合并类别修正。实验和实际应用验证了决策树生成和剪枝是数据集类别优化的有效方法。 相似文献