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1.
Fresh and frozen-thawed (F-T) pork meats were classified by Vis–NIR hyperspectral imaging. Eight optimal wavelengths (624, 673, 460, 588, 583, 448, 552 and 609 nm) were selected by successive projections algorithm (SPA). The first three principal components (PCs) obtained by principal component analysis (PCA) accounted for over 99.98% of variance. Gray-level-gradient co-occurrence matrix (GLGCM) was applied to extract 45 textural features from the PC images. The correct classification rate (CCR) was employed to evaluate the performance of the partial least squares-discriminate analysis (PLS-DA) models, by using (A) the reflected spectra at full wavelengths and (B) those at the optimal wavelengths, (C) the extracted textures based on the PC images, and (D) the fused variables combining spectra at the optimal wavelengths and textures. The results showed that the best CCR of 97.73% was achieved by applying (D), confirming the high potential of textures for fresh and F-T meat discrimination. 相似文献
2.
In this paper we describe, from a theoretical point of view, critical configurations for the projective reconstruction of
a set of points, for a single view, i.e. for calibration of a camera, in the case of projections from ℙk to ℙ2 for k ≥ 4. We give first a general result describing these critical loci in ℙk, which, if irreducible, are algebraic varieties of dimension k−2 and degree 3. If k=4 they can be either a smooth ruled surface or a cone and if k = 5 they can be a smooth three dimensional variety, ruled in planes, or a cone. If k≥ 6, the variety is always a cone, the
vertex of which has dimension at least k − 6. The reducible cases are studied in Appendix A.
These results are then applied to determine explicitly the critical loci for the projections from ℙk which arise from the dynamic scenes in ℙ3 considered in [13].
Marina Bertolini is currently Associate Professor of Geometry at the Department of Mathematics at the Università degli Studi di Milano, Italy.
Her main field of research is Complex Projective Algebraic Geometry, with particular interest for the classification of projective
varieties and for the geometry of Grassmann varieties. On these topics M. Bertolini has published more than twenty reviewed
papers on national and international journals. She has been for some years now interested also in applications of Algebraic
Geometry to Computer Vision problems.
Cristina Turrini is Associate Professor of Geometry at the Department of Mathematics of Università degli Studi di Milano, Italy. Her main
research interest is Complex Projective Algebraic Geometry: subvarieties of Grassmannians, special varieties, automorphisms,
classification. In the last two years she has started to work on applications of Algebraic Geometry to problems of Computer
Vision. She is author or co-author of about thirty reviewed papers. She is also involved in popularization of Mathematics,
and on this subject she is co-editor of some books. 相似文献
3.
用保形样条方法求解非定常对流扩散方程 总被引:1,自引:0,他引:1
在欧拉-拉格朗日分裂方法的基础上,本文发展了一种固定网格上的欧拉-拉格朗日分裂方法.保形样条方法(SPSM)被用来解决倒特征线插值问题.通过求解几个有精确解的例子,说明SPSM方法的解是单调无振荡的,并且数值耗散也是比较小的. 相似文献
4.
数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一。结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展,讨论了多处理器系统中的数据局部性及其优化问题。针对现有局部性度量模型存在的不足,提出了一种增强的可用于层次式并行计算机体系结构的局部性度量模型。在静态和动态局部性优化技术方面,分别探讨了基于投影分层的数据变换框架和基于瞬时访问信息的动态页迁移策略,并展开了系列相关的讨论。另外,针对利用数据局部性时必须解决的一个关键问题--存储一致性问题,进行了深入的研究,提出了以操作系统为中心的线程存储一致性模型。 相似文献
5.
无向网络K终端可靠度的分解算法中,包括多边形→链简化在内的等可靠度简化和分解定理结合,可以降低算法的复杂度。本文完善了边随机无向网络和混合随机无向网络的4#,6#,7#型多边形→链简化定理。计算机编程验证了其正确性。 相似文献
6.
一种改进的网格数据保持梯度滤波方法 总被引:3,自引:0,他引:3
基于网格数据滤波的基本思想,针对杨高印提出的小子域滤波法存在子域划分重心不稳的问题,本文提出了新的子域划分方法,即通过考察滤波窗口内数据的数值分布或梯度变化情况,在充分考虑子域划分对称性的基础上,采用对称子域的均方根误差或平均梯度大小差值为判别指标确定数据变化的主梯度方向,并用此判别指标代替数据变化平缓系数判别指标,在滤波输出的取值上考虑数据变化的梯度方向上的两个相对称子域对输出的贡献大小进行加权平均,使滤波输出结果更稳定。通过数据试算,表明网格数据滤波法输出结果更加合理、稳健。 相似文献
7.
物体形状特征的准确提取往往受到图像获取、目标分割等过程中各种因素的影响,因而需要构造一种鲁棒的形状表现来保有其本质特征。揭示弹性二次曲线(EQW)模型中能量权重因子和样条重叠度因子与形状几何特性间的关系,提出一种自适应保持几何特征的EQW形状表现模型,并将该模型与交互式Live Wire算法相结合,应用至图像分割中,对于各种模态图像中的目标进行分割实验。直观上,本文方法能够在去除噪声同时较好地保持目标形状的显著特征;量化结果方面,交互式分割误差保持在较小稳定范围内,引入EQW模型带来的时间开销亦在可接受范围内。 相似文献
8.
樊伟 《计算机工程与科学》2012,34(12):120-125
提出一种谱分解降维的模糊有监督局部保持投影策略。首先针对监督局部保持投影SLPP存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向,找到一种线性鉴别分析的等价形式。其次,通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出一种模糊化方法,根据样本的隶属度对样本分布矩阵重定义所做的贡献,将每个样本的隶属度融入到SLPP特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊样本特征向量集,有效解决了小样本问题的特征抽取问题。第三,提出一种谱分解的矩阵分析方法,在SLPP投影准则下,对散布矩阵实现降维。在ORL和NUST603人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
9.
10.
局部保持投影LPP(Locality Preserving Projection)是一种有效的非线性降维方法,能够使投影降维后的数据与原输入空间中的相似局部结构保持一致,但是该方法没有充分利用类间样本点的权重等重要信息。为了解决这个问题,提出基于Fisher准则的多流形判别分析FMMDA(Fisher Multi-Manifold Discriminant Analysis)方法。结合Fisher准则训练样本类内拉普拉斯图和样本均值类间拉普拉斯图,既保持了原样本的相似局部结构,又充分地利用了不同类别之间的权重。在ORL及Yale人脸库上验证了该方法的有效性。与其他几种最先进的方法相比,FMMDA方法取得了更好的识别效果。 相似文献