特征点匹配对预筛选的快速运动背景配准

针对运动背景下的运动目标检测实时性要求高的问题,提出了特征点匹配对预筛选的快速运动背景匹配,通过配准运动背景,然后通过帧间差分法提取运动目标。该算法首先利用Harris算子提取背景图像的Harris特征点,然后对Harris特征点进行匹配得到匹配对,通过K-means聚类算法对特征点对进行预筛选,预筛选后的特征点对利用改进的随机样本一致算法(PROSAC)计算放射变换矩阵,最后对背景图像进行变换配准。实验仿真表明,该算法极大地提高了运动背景匹配速度。     

低空无人机遥感影像高精度自动匹配方法研究

本文针对低空无人机遥感影像的特点,提出一种基于Harris角点和SIFT特征的自动匹配算法,并利用基于单应矩阵和核线几何双重约束的RANSAC相对定向剔除错误匹配。通过一组影像的自动匹配试验,结果具有较高的匹配正确率,验证了算法的有效性,可为区域网平差解算提供良好基础。     

一般位置上的双摄像头立体视觉测距

本文基于一般位置上的双普通摄像头通过立体视觉的方法进行测距研究。为了减少错误匹配点对的个数,先采用Harris角点检测法对双摄像头捕获的两幅图像进行角点检测,然后将检测出的角点作为候选特征点,结合SIFT立体匹配算法实现对应点的匹配,从而进一步进行测距,该方法提高了测距的精度。     

基于特征点的图像拼接算法研究

在研究图像拼接理论的基础上,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris算法进行角点检测,然后利用归一化相关法进行匹配,接着利用该文中提到的方法来去除误匹配,从而得到匹配点对。实验结果证明该方法有效地提高了图像拼接的精度和速度。     

随机蕨丛算法匹配识别性能研究

为了改进基于特征点的图像匹配识别方法的精确度,文章对特征点匹配算法随机蕨丛的性能进行评估,并与尺度不变特征变换算法SIFT的匹配性能进行对比研究。通过实验将随机蕨丛算法参数进行优化配置,分别测试两种算法的鲁棒性能和匹配速度。实验结果表明,随机蕨丛算法的匹配精度能达到85%左右,明显高于SIFT算法,匹配速度也远快于SIFT算法,但仍然有待提高。     

机器人立体视觉中立体匹配的研究

文章结合特征点提取经典的Harris算子与Forstner算子,给出了Harris的改进算法;结合特征点的双向匹配算法,对基于区域的匹配算法有所改进,依据归一化互相关算法(NCC)计算相关灰度值来判断是否互为匹配点。     

基于双目摄像的特征提取算法研究及三维重建实现

特征提取是计算机视觉中的一项重要技术,本文针对特征提取中的Harris算法和SIFT算法进行了比较,通过仿真实验证明,在处理尺度缩放、亮度变化的图像时SIFT算法更加优越。根据三维成像原理,本文对SIFT算法提取的特征点进行三维重建,获得了目标场景的视差图和三维重建图,进一步说明了SIFT算法的提取是行之有效的。     

一种快速稳健的特征匹配方法及其鲁棒性分析

提出一种强鲁棒的快速稳健的特征匹配方法。该方法采用基于尺度空间的,对图像变化具有鲁棒性的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行特征点检测和提取,用大量的数据分析该方法的适应能力,寻找最佳匹配阈值。     

基于改进SIFT特征匹配的视频拼接——在倒车系统中的应用

文章主要在限定的特征点提取区域,用改进的SIFT特征匹配算法进行帧图像的并行双向搜索匹配,缩短视频帧图像的匹配时间达到视频拼接的目的。     

SIFT算法的介绍和应用

SIFT算法是众多图像匹配算法中被广泛应用的一种,其具有良好的尺度、光照和空间旋转不变等特征。文章介绍了SIFT算法的4个主要步骤,并将该算法应用到多色二值压缩算法中,提高了压缩效率,缩小了压缩后的存储空间。     

SIFT算法的介绍和应用

SIFT算法是众多图像匹配算法中被广泛应用的一种,其具有良好的尺度、光照和空间旋转不变等特征。文章介绍了SIFT算法的4个主要步骤,并将该算法应用到多色二值压缩算法中,提高了压缩效率,缩小了压缩后的存储空间。     

一种增长型自组织特征映射文本聚类方法

为建设和谐文明的网络环境,提升对网络不良文本信息的识别和应对能力。文章使用一种新颖的基于增长型自组织特征映射(GSOFM)和潜在语义索引(LSI)相结合方法用于不良文本聚类。这两种算法的结合能够发现全局和局部的模式特点。实验在相同的条件下使用了这种新颖的模式并和单一的GSOFM相比较。实验结果证明:这种新的两种技术的结合与单一的GSOFM方法相比提高了聚类结果的精确性,缩短了计算时间,为网络不良文本聚类提供了一种较好的方法。     

动态发现与识别有价值客户声音的网上聆听方法

聆听客户声音的关键是发现对企业有价值的信息。在网络社区中,客户的信息量大且密度高,致使企业聆听声音困难。运用特征筛选和信息融合相结合的特征识别方法,将表征客户特征的有价值的相关数据项经过筛选、分类进行动态地提取和融合,完整地表征和反映有价值的客户信息;同时,采用聚类算法,对具有高、中和低价值的客户特征数据分类过滤,以识别出具有高价值信息特征的客户。该方法对企业聆听网上客户声音,发现其中有价值的信息,以支持其战略和营销决策具有重要的理论意义与实用价值。     

基于UG环境下制造特征信息提取综述

以产品特征建模作为CAD/CAPP集成的基础,构建了基于特征的集成化产品信息模型。根据系统集成对于信息的需求,从制造特征信息方面对于零件特征进行了深入的研究,在此基础上构建特征信息模型。在以上研究的基础上,以为UG平台,利用UG的二次开发接口,对制造特征进行提取。     

Recommendation system using feature extraction and pattern recognition in clinical care systems

Medical information systems have been increasingly facilitating and improving the quality of health monitoring, disease-trend modelling and early intervention with evidence-based medical treatment by data mining and feature extraction. Such systems are part of the enterprise information system of the healthcare organisations. We proposed a new algorithm fb-kNN towards recommendation algorithms based on analysis of the patterns of diseases with patterns in human body, which was then implemented in Healthcare 4.0 for the recommendation of diagnosis and treatment. Our developed tool is a complete package solution for the Enterprise Management System (ERP) which shows improvement in healthcare, reducing chronic diseases and mortality rates.     

特征选择在协同过滤推荐算法中的应用研究

用户-项目评分数据集的高维稀疏性使得传统的协同过滤处于"维度困境"。运用降维技术的特征变换方法的协同过滤算法虽然缩减用户-项目评分数据集规模,但在某种程度上导致信息损失。本文提出将特征选择方法和技术运用于协同过滤算法,并且给出了基于有监督特征选择的协同过滤框架及其协同过滤流程。     

Object detection based on visual memory: a feature learning and feature imagination process

ABSTRACT

Visual memory plays an important role for the human’s visual system to detect objects. The features of an object stored in the visual memory have much lower dimensions than the features contained within an image. We simulate the visual memory as a feature learning and feature imagination (FLFI) process to build an object detection algorithm. The method is constructed by a bottom-up feature learning and a top-down feature imagination. The proposed object detection method is tested using publicly available benchmark data sets, and the result indicates that it is fast and more robust.     

山西电力数据通信网入侵检测系统研究

文章简要分析了山西电力数据通信网部署入侵检测系统进行安全监测的重要性,并依据业务特有属性,进行IDSM特征库、特征码的设置以及采取的策略。