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降水量等值线图自动绘制的新方法

福州大学学报(自然科学版) , 2000,
Abstract: 提出降水分布的地理Thiessen模型 ,解决了作为降水量插值的权重未能很好地反映降水物理特性的问题 ;提供不同历时观测值的转换公式 ,解决了观测资料中观测历时可能出现的不同步问题 ;利用一次性跟综等值线簇的方法跟综等值线 ;用线性迭代法和分段三次B样条曲线对等值线进行光滑处理 .新方法已编程实现 .
计算Delaunay三角剖分的新算法

福州大学学报(自然科学版) , 2000,
Abstract: 提出一种计算K维欧氏空间EK 中任意数据点集的凸包的Delaunay三角剖分的新算法 .通过引入辅助的无穷三角形和在全空间 EK 的Delaunay三角剖分 ,确保最终结果是数据点集的凸包的完整Delaunay三角剖分 ,而且使算法具有在线性质 ,适用于动态的数据点集 .
带约束的负关联规则挖掘算法
,王闻
福州大学学报(自然科学版) , 2009,
Abstract: 针对仅有的挖掘算法不能较好地解决负关联规则的候选集数量爆炸问题,为满足用户的实际需求,提出带约束负关联规则概念,建立带约束负关联规则挖掘算法CNARM.同时,在挖掘过程中,利用最大频繁模式的性质来生成候选集,通过限制负关联规则中的前后件项目个数和利用负关联规则的性质来缩小候选集的规模.理论分析和实验结果表明本文提出的算法是有效可行的,具有较好的挖掘效率.
基于RGB-D多通道特征的行人检测
Pedestrian detection based on RGB-D multi-channel feature

,,
福州大学学报(自然科学版) , 2015, DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2015.06.0746
Abstract: 针对行人检测易受物体遮挡以及光照变化干扰的问题,提出一种融合颜色与深度信息的多通道特征行人检测方法. 首先,颜色采用ChnFtrs方法中的通道,深度在其基础上引入法向量方向通道,并用快速图像特征金字塔来加速颜色和深度的通道特征的计算. 其次,通道特征作为级联AdaBoost的候选特征点集输入,分别训练得到颜色和深度分类器,按一定比例权重融合颜色和深度信息进行检测. 实验表明,该方法提高了检测精度,对光照变化、物体遮挡具有较好的鲁棒性.
As pedestrian detection is vulnerable to the interference of occlusion andillumination changes,we prorosed a novel pedestrian detection approach based on RGB-D multi-channel feature. First of all,RGB image adopt the channel that ChnFtrs used,while depth image introduce normal vector as channel.They both take fastimage feature pyramids to compute muti-channel feature.Then the cascade AdaBoostis trained with RGB and depth muti-channel feature respectively.Finally,we combine the color and depth information with certain weight proportion for last detect.The experiment shows that the proposed approach improves the detection accuracy,and has good robustness on illumination changes and occlusion
基于超像素的Grab cut前景提取算法
,胡薇薇
福州大学学报(自然科学版) , 2013,
Abstract: 针对海量的像素以及迭代更新高斯混合模型参数导致的Grab cut很难兼顾精确分割和实时交互的现象,提出基于超像素的交互式快速分割框架,精简了问题规模,保证了分割的准确度和实时性. 首先,采用融合边缘自信度的均值漂移算法将图像分割为一系列保持颜色、 空间信息以及边界特性的同质区域;其次,以每个同质区域的RGB均值为结点,构建加权网络图,建立前景和背景两个高斯混合模型;然后,采用EM算法结合一种新的max flow/min cut算法来逼近高斯混合模型参数;最后,本文引入区域项的自适应调整参数来提高分割的准确度. 实验结果表明,文中算法对用户交互可以及时做出分割响应,并且分割的结果更加合理.
基于序列划分的压缩序列模式挖掘算法
,黄钧钧
福州大学学报(自然科学版) , 2012,
Abstract: 研究了静态数据库当中挖掘压缩序列模式的问题,提出了一个压缩序列模式挖掘算法.该算法通过对闭序列模式全集进行划分处理,降低了序列的比对空间,并结合δ-dominant序列检测机制,有效的挖掘出了压缩序列模式集.实验表明,该算法具有较好的运行效率.
基于比特向量组的数据流邻近序列模式挖掘算法研究
,孙金涛
福州大学学报(自然科学版) , 2012,
Abstract: 引入项的半垂直比特向量结构,提出挖掘数据流邻近序列模式的MCSP-TSW算法. 通过改进比特向量组结构和引入两个剪枝策略,提出改进的MCSP-TSW-Imp算法来减少判断一个候选序列是否频繁的时间. 实验表明,两种算法空间消耗相当,但MCSP-TSW-Imp算法比MCSP-TSW算法具有较高的时间效率.
基于纹理合成的图像修复优化方法
,潘娇君
福州大学学报(自然科学版) , 2013,
Abstract: 针对Criminisi算法存在高时间复杂度及修复中偏差延续两个问题,提出一种优化方法. 首先,在进行SSD(sum of squared differences)准确匹配之前预先计算待修复图像已知区域中所有纹理块的平均灰度值,并在匹配过程中结合阈值比较已知区域中纹理块及当前待修块的平均灰度值,筛选淘汰灰度差异较大的一些纹理块,节省大量匹配时间,加快修复速度. 其次,定义一种新的优先权计算公式,其中不仅考虑置信度项和数据项,还增加是否接近原始边界因素的影响,使优先权的计算更为合理,修复的结果更理想. 实验表明,此方法简单易行,图像修复效率得到较大提高,修复结果看起来更自然,更符合人的视觉感知.
基于特征分布的三维流线相似性研究
3D stremlines similarity analysis based on distribution of measurements

张伯雄,
福州大学学报(自然科学版) , 2016, DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2016.05.0633
Abstract: 针对利用流线的形状特征对流线进行分类和选取,可以方便用户洞察三维流场的特征,提出一种高效的基于特征分布的三维流线相似性比较方法. 该方法在Lu Kewei等流线相似性比较方法的基础上,引入曲折度和速度方向熵两个全局属性. 首先将流线均匀分段,然后计算每段的曲率直方图、扭率直方图、曲折度直方图、速度方向熵直方图,构建相应的二维直方图,最后利用堆土机距离(EMD)及k-means聚类方法进行流线相似度计算和分类. 实验结果表明,该方法在引入全局几何属性后能够产生更鲁棒性的查询和分类结果.
Considering the feature of shape,classification and selection of streamlines advance the understanding of the features in 3D flow field.In this paper,we propose an efficient 3D streamlines similarity comparison method based on distribution of features. This method is based on the streamline similarity comparison method proposed by Lu Kewei et al. and introduces two global geometric properties:tortuosity and velocity direction entropy. At first,we divide each streamline into segments evenly,then we construct curvature histogram、torsion histogram、tortuosity histogram and velocity direction entropy histogram for each segment,and form corresponding 2D histograms.In the end,we use the Earth Mover’s Distance(EMD) and k-means clustering method to measure the similarity between streamlines and classify these streamlines. The final experiment showed that after combining the two global features,this method can produce more robust query and clustering results
基于Leader的K均值改进算法
张琼,张莹,白清源,丽聪,
福州大学学报(自然科学版) , 2008,
Abstract: 研究了K均值算法中初始聚类中心的选择对算法本身聚类精度及效率的影响,并提出了改进的算法(LK(算法,Leader K-means).LK算法中的初始聚类中心选择不是随机的,而是利用Leader算法得到若干个初始类中心,然后选择包含数据项最多的k个类中心,作为K均值算法的初始类中心.实验结果表明,LK算法在聚类结果的稳定性和正确率方面都是有效可行的.
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