基于LBP特征的多视点目标分辨技术研究

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 3次 | 上传用户:shenlixi44
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在未来作战战场中,不同视点的应用相对单一视点具有更好的灵活性,对战争走向的获取、分析更为全面。文中提出一种针对未来作战战场,不同视点下单兵进行目标分辨的方法,分析了该场景下的主要问题和难点,设计了采用光电感知系统采集视点中的目标,利用Haar-like算法提取视点中目标的ROI区域坐标,将此提取结果作为目标特征算子的计算范围并利用LBP(local binary pattern,局部二值模式)特征算法进行纹理计算,最后根据目标一致性判断依据进行目标分辨的试验。试验结果表明:利用Haar-like算法
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针对现有的铸造企业订单发退货过程中人工调度运输导致的成本虚高、运输效率低、车载利用率低等问题,开展了铸造企业订单发退货调度研究。建立以运输成本、交货期、车载利用率为指标的多目标订单发退货运输数学模型;提出了双演化淘汰制教与学算法(DP-TLBO),并设计了连续的编码方式。通过引入正弦加速因子的反向学习来增强局部搜索能力,防止在搜索后期陷入局部最优;采用教与学算法和贫富优化算法的双演化机制竞争淘汰调度方案。其次,进行多个测试函数的试验表明,双演化淘汰制教与学算法拥有更好的性能。最后,通过针对两个不同铸造企业
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界面传热系数(IHTC)是铸造数值模拟前处理时需要设置的边界条件之一,对铸件凝固过程温度场计算精度有重要影响。采用ProCAST软件反算模块和试样不同壁厚处实测温度数据反算求得K4169高温合金熔模铸造试样-陶瓷型壳间的界面传热系数,并分别用于试样熔模铸造数值模拟,结果表明,计算温度与实测温度误差均在3%以内。
社交网络与知识图谱的之间的数据融合对于知识图谱构建和社交网络分析具有重要的应用价值,而社交账号与知识图谱实体的对齐是两类数据融合的关键。针对社交账号与知识图谱实体的对齐问题,结合社交网络与知识图谱的结构特点,文中提出了一种基于图嵌入特征的社交账号实体对齐方法,旨在给定社交账号的情况下,能够在知识图谱中找到正确的对应实体。该方法在目标实体选择阶段将社交关系子图映射成知识图谱子图,利用图嵌入特征选取子图中的核心实体集,并根据核心实体集构造特征向量,选用多层感知机作为分类器,从而确定社交账号所对应的目标实体。使
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网络购物这一领域的迅猛发展带来了海量的在线评论数据,挖掘评论数据中所蕴藏的语义以及情感信息对用户以及商家都有着莫大的价值。在这样的应用需求背景下,出现了针对文本的情感分析(sentiment analysis)技术。但由于中文语言表达的多样性与复杂性,用户会在评论中含蓄地提到评价属性与观点。而现有研究对包含显式特征评论文本的情感分析已趋渐成熟,针对隐式评论句进行特征识别的却较少。因此,文中面向隐式特征识别这一研究难点,提出一种基于领域特征指示词的隐式特征识别方法。该方法首先利用构建的多词型的主题情感联合模