邻域信息相关论文
基于弥散磁共振成像DTI的纤维追踪技术是非侵入性活体脑神经研究的关键技术。恒定立体角重建模型CSA是基于DTI发展而来的一种纤维......
高光谱图像数据具有高分辨率特性,它蕴含了丰富且详细的地物光谱信息,这一数据特点可以极大地提高其识别地面目标的能力,尤其对于......
针对传统分层无线传感器网络拓扑优化方法存在生命周期短、运行质量差的问题,开展基于邻域信息的分层无线传感器网络拓扑优化方法......
针对模糊C均值(FCM)聚类算法没有考虑样本不同属性的重要程度、邻域信息等问题,提出一种基于熵与邻域约束的FCM算法.首先通过计算......
本文分析了常规图像滤波算法的局限性,并在此基础上提出了一种基于邻域信息的自适应滤波新算法.该算法利用噪声的灰度不一致性,通......
为提高像元级变化检测方法的精度,提出一种结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测方法。该方法涵盖邻域相关影像(neighborhood......
异常检测旨在从给定数据中发现那些明显偏离常规模式或表现为异常行为的数据。由于在网络入侵、医疗健康、信用欺诈、文本异常、视......
点集匹配技术旨在对给定的两组点集找到点点对应关系，是计算机视觉中基础而重要的问题，其匹配结果通常作为许多高层次处理的输入，如图......
随着互联网技术的高速发展，网络信贷业务以其审核迅速、放款门槛低等特点逐渐成为互联网金融领域的新秀。然而，网络信贷为用户带来便......
局部离群点检测是近年来数据挖掘领域的热点问题之一.针对交通数据去噪问题,提出一种基于局部估计密度的局部离群点检测算法,算法......
疾病预防在当代仍有重要意义。但是,一方面,现代中医预测方法仍以基于经验的人工预测为主,因此可信度和准确度都较低；另一方面,个体......
随着数据挖掘技术在各行各业的广泛应用，人们对这一领域的相关技术越来越关注。数据聚类和社区发现是数据挖掘领域中十分重要的两个......
不完整数据分类问题是机器学习领域中的一个重要分支。随着传感器技术、信息技术等科学技术的迅猛发展,数据获取途径日益丰富,这给......
不平衡数据学习是机器学习中一个研究热点,近年来得到广泛的关注.以SMOTE为代表的过采样方法是不平衡数据学习的主流方法之一,近年......
推荐系统(Recommendation System,简称RS)利用用户-项目历史交互记录来学习用户潜在个性化偏好以及项目潜在属性特征,从而帮助用户......
图像分割是根据不同应用需要将图像分割成若干个具有独特性质且互不重叠的区域,进而将感兴趣区域与背景分离的过程,由于图像的多样......
广义模糊C均值算法是一种比模糊C均值算法收敛速度更快的算法,然而它在分割灰度图像时对噪声敏感。为了改善其鲁棒性,提出基于图像......
距离度量是影响K近邻(KNN)法分类精度的重要因素之一。据此，提出一种融合邻域信息的K近邻算法。首先，定义了样本邻域的概念，并根......
为了减少合成孔径雷达(SAR)图像中乘性斑点噪声对变化检测结果的影响,充分地利用了像素的邻域信息.首先使用邻域比值(NR)方法构造......
本文提出了用改进的Kohonen神经网络进行图像自动分割的方法。实验表明该方法不仅能使复杂背景中的目标被较好地提取出来,而且处理......
变化检测本质上可以看作是对变化区域和非变化区域的聚类问题。针对未考虑邻域信息的模糊C均值聚类算法容易受到噪声影响,本文提出......
针对场景照明变化、模型初始化以及阴影等问题,提出了一种用于视频监视系统运动物体检测的统计多模态背景模型。通过相隔固定的帧......
针对转台的故障类型和特点,设计了基于邻域粗糙集的故障诊断系统。邻域粗糙集以邻域关系代替经典粗糙集的等价关系,通过邻域信息粒......
针对人工蜂群(ABC)算法开发能力差、收敛速度慢的缺点,分别提出适用于雇佣蜂和观察蜂阶段的搜索方程,其中前者用到精英解、随机选......
提出了一种基于主分量分析(PCA)和上下截集模糊Kohonen聚类网络(UDSFKCN)的、无监督的、不同时相的和卫星影像的像素级变化检测新......
群体搭建任务研究一群机器人如何以分散控制的方式并行搭建出具有几何形状的砖块结构.相对于群机器人学中的其他任务,群体搭建研究......
针对传统的光谱角匹配分类算法仅考虑光谱信息,导致混合像元易出现错分和分类结果中出现“麻点”等问题,该文考虑地物连续性这一特......
遥感图像变化检测是对同一地区不同时期的遥感图像进行分析,从中检测出地物间随时间发生变化的信息。遥感图像变化检测技术在国土......
基于遥感图像的变化检测就是从同一地区不同时间获取的遥感图像中，定量分析和确定地表变化特征和过程的技术。随着遥感图像获取技术......
图像分割作为图像处理和计算机视觉的基本问题之一,是实现工程上从图像处理到图像分析,进而完成图像理解的关键一环。图像分割的好......
我们所处的真实世界与抽象世界的最大不同是其具有丰富的结构化信息，这种信息在人类视觉系统理解外部环境时发挥了重大作用。当人类......
针对“速度平均”协同机制不能表征群集系统应激分群运动的问题,基于信息熵定义融合邻居速度、距离、数量及自身感知半径的信息耦......
图像分割是指根据图像各个区域的特性，按照某种准则把它分成多个区域并将感兴趣的目标提取出来，它是图像处理和计算机视觉领域中研究......
文章提出了一种自适应的局部CV模型.局部CV模型克服了传统CV模型处理非均匀图像中不能准确分割的缺点,尽管模型中引入了局部邻域信......
粗糙K-Means及其衍生算法在处理边界区域不确定信息时,其边界区域中的数据对象因与各类簇中心点的距离相差较小,导致难以依据距离......
根据超高压系统3/2接线变电站结构特点,提出基于邻域信息的按串配置断路器保护方案及其实现方法,提升近后备保护的选择性、速动性......
针对传统阈值分割算法中阈值个数的选择问题,提出一种基于萤火虫算法的无监督最小视觉差彩色图像分割方法。首先,从图像中自动获取......
提出一种基于子图像邻域梯度信息度量的边界提取算法,通过构造邻域信息映射矩阵并利用矩阵梯度信息度量值提取图像目标的有效边界,......
本文提出一种基于空间邻域信息的自适应FCM图像分割算法。在FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计来构造新的......
针对改进的模糊C均值聚类算法在进行图像分割时构建的邻域权值函数未能同时考虑空间结构信息和灰度值域信息,而导致对噪声敏感及边......
提出了一种改进的模糊C均值聚类多分辨率图像分割算法,该算法利用像点的邻域信息对像点的模糊隶属度函数进行修正。实验证明:该算......
传统的高斯混合模型对于含有噪声的图像不能进行有效的分割。针对有噪声图像的分割问题,提出了一种基于狄利克雷分布和参数分析的......
针对模糊局部信息C-均值（fuzzy local information C-means,FLICM）聚类算法因其局部空间信息的局限性而导致图像分割结果存在误差的......
从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物......
探讨基于空间约束的快速模糊算法用于纱线均匀性检测的效果。提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值算法,对纱线图像进行阈值分割......
在图像处理和模式识别中,经常会遇到图像有过亮或过暗的区域。不仅会使图像的视觉效果不佳,而且会造成图像特征的丢失。提出一种新......
