【摘 要】
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水果的可见光谱目标识别是实现农业自动化采摘至关重要的一步。在水果识别的过程中,由于重叠和遮挡的影响使得目标识别困难,识别率不高。本文针对自然环境中果实重叠的识别问题,利用谱聚类算法对图像进行分割,然后使用随机霍夫变换实现果实的识别和定位。针对传统算法运算复杂度高,运算速度慢的问题,本文提出了基于均值漂移和稀疏矩阵原理的改进谱聚类算法。首先使用均值漂移算法对图像进行预分割,均值漂移是一种用于密度梯度
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水果的可见光谱目标识别是实现农业自动化采摘至关重要的一步。在水果识别的过程中,由于重叠和遮挡的影响使得目标识别困难,识别率不高。本文针对自然环境中果实重叠的识别问题,利用谱聚类算法对图像进行分割,然后使用随机霍夫变换实现果实的识别和定位。针对传统算法运算复杂度高,运算速度慢的问题,本文提出了基于均值漂移和稀疏矩阵原理的改进谱聚类算法。首先使用均值漂移算法对图像进行预分割,均值漂移是一种用于密度梯度的无参估计法。该算法实质是一种迭代,先计算出偏移量,根据偏移量移动点,如此反复,直到偏移量为零即收敛到一
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Parsing inconsistency, referring to the scatters and speckles in the parsing results as well as imprecise contours, is a long-standing problem in human parsing. It results from the fact that the pixel
针对候选区域提取准确度问题及火焰特征的描述能力,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)与三维的局部二值模式(local binary pattern,LBP)纹理特征的火焰检测算法,分析火焰在RGB与HSV两个空间中的分布规律,训练出火焰的高斯混合模型,提取火焰候选区域。重点研究火焰的纹理特征,将LBP纹理与火焰的运动特征相结合形成一种新的三维LBP纹理,
当前我国计算机技术的发展速度不断加快,计算机人工智能在人们的生活当中使用越来越广泛,有效提高了人们的生活质量。在最近几年的发展过程中,人工智能和计算机技术在社会的各个行业当中有着广泛的运用,对人们的日常生活、工作以及生活质量等都起到了非常重要的推动意义。本文重点针对人工智能识别及其类型进行了分析和研究。
随着科学和技术的持续进步,动画合成应用越来越广泛,在社会的进步下对动画合成的技术有着新功能要求,即重新使用现有的运动,产生不同的视觉效果。合成技术的应用可以给用户带来强烈的视觉冲击,并让用户产生震撼的视觉效应,现有的合成技术很难满足这一要求。首先,从背景和意义出发,深入研究相关应用和存在的问题,并分析合成要素,基于三维运动捕捉数据关键帧的动画合成方法,阐述了动画合成的技术内容,简要介绍了三维动画合
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基于视频噪声的时域变化规律,提出一种可鉴别帧复制篡改的噪声水平检测方法。对各视频帧实施小波变换,利用小波系数的绝对中位差估计各视频帧中混入高斯噪声的标准差,并对标准差时域序列进行快速傅立叶变换,计算幅频谱的峰均比,再通过对峰均比作硬阈值判决,判断标准差时域序列是否存在周期性,自动识别帧复制篡改。结果表明,噪声水平检测方法可确保伪造视频幅频谱具有较大的峰均比,检测准确度比较高,相比于现有检测方法,避
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