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网格模型上基于线性插值的自适应保特征去噪算法_岳少阳

网格去噪是改善扫描设备所得数据并为后续数字几何处理提供理想模型的重要步骤.针对近年来涌现出的各种网格去噪算法难以平衡好时间消耗和去噪结果之间的关系,提出一种高效的基于线性插值的框架性保特征去噪算法,将体现结构特征的充分磨光模型与包含综合信息的噪声模型进行联合分析,通过自适应的线性插值算法逐步从噪声模型中提取出特征信息加到光滑模型中,从而实现保持不同程度特征（从显著特征到微弱特征）的去噪结果.同时提出迭代去噪算法的迭代终止判别条件,可为不同迭代去噪算法提供自动且可靠的终止条件.大量在不同复杂度和不同噪声程度的模型上的实验结果表明,与现有的局部迭代算法相比,该算法取得更好的视觉效果和较低的均方角度误差值,能够保持不同程度的特征且具有较好的时间性能.

  • 2021-04-30
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全景图中投影模型与算法

全景图技术由于其应用广泛，得到了许多学者的关注，已成为计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实等领域的研究热点。本文从全景图的关键技术之一的投影算法出发，介绍了平面变换算法中核心变换矩阵及适用的场景、原则，详细分析各种空面变换算法，主要针对柱形全录技术中的投影算法及其改进算法、球形全景技术中的常规算法、分块对应算法及全向图转换算法和立方体全聚技术中的位统1法、二样改理算法及立体投影算法进行了深入的探讨，对全景图技术中投影算法的发展趋势作工展望人

  • 2021-04-17
  • 阅读769
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大数据下的用户分析

“大数据”是指以多元形式，许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。

  • 2021-04-18
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构建基于科技文献知识的人工智能引擎

如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进，以获取知识、发现知识是情报研究的重要课题。为充分挖掘和利用科技文献中的知识，本文提出构建基于科技文献知识的人工智能引擎的目标。

  • 2021-04-26
  • 阅读768
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机器学习入门算法：从线性模型到神经网络

近段时间以来，我们频频听到「机器学习（machine learning）」这个词（通常在预测分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。几十年来，机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步，我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢？答案很简单：算法（algorithm）。

  • 2021-04-18
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CNN模型压缩与加速算法综述

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafted）特征和分类器，不仅提供了一种端到端的处理方法，还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度，更甚者超越了人眼的精度（LFW人脸识别任务）。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时，其深度和尺寸也在成倍增长。

  • 2021-04-17
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顾及角度误差的三维建筑模型边折叠简化算法_李少卿

随着城市三维场景应用日益增多，海量的三维建筑模型数据给计算机的存储、显示、传输和实时渲染带来了巨大压力，有条件的对三维模型进行适度简化是在保证Web3D展示质量的前提下，降低复杂模型计算复杂度的有效途径。针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型表面细节特征丢失、网格质量降低导致的视觉退化等问题，本文提出了一种顾及角度误差的三维建筑网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时加入了顶点约束条件，并对生成新面片的旋转方向进行角度误差控制，提高了模型特征区域顶点的误差度量。研究结果表明，该算法在保留场景中建筑模型的几何特征的前提下，有效减少了系统绘制的图元数目，适用于渲染大规模三维城市场景。

  • 2021-04-21
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分层式宽度模型的实时车型识别算法_李洪均

车辆车型识别技术在智能交通系统中至关重要,现有的车辆车型识别技术难以兼顾识别精度和识别速度。针对高速公路环境下的车型识别问题,提出了浅层特征层与宽度特征层相结合的分层式宽度模型实时进行车型识别。首先利用颜色空间转换和多通道HOG算法相结合,减少光照环境的影响,同时实现对车辆图像的特征提取,结合PCA降维技术,降低计算复杂度；然后对图像特征进行稀疏表示和非线性映射,减少图像特征之间的相关性；最后用岭回归学习算法对提取的样本特征进行训练,求出样本特征与样本标签之间的权重系数,实现对车辆车型的识别。在BIT-Vehicle车型数据库的实验结果表明,本文所提算法的识别精度为96.69%,识别速度高达70.3帧/s。本文算法在提高车型识别精度的同时保证了实时性,在识别精度和速度方面优于其他算法。

  • 2021-05-07
  • 阅读764
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