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传统的视觉词典一般通过K-means聚类生成,一方面这种无监督的学习没有充分利用类别的先验信息,另一方面由于K-means算法自身的局限性导致生成的视觉词典性能较差。针对上述问题,提出一种基于谱聚类构
针对线性红外光谱建模方法会导致模型的泛化能力受限,而非线性方法随着光谱特征数目增多会导致模型预测准确度下降的问题,对随机森林(RF)标准算法的特征选择方法进行改进。根据红外光谱与待测组分的相关性对光谱
预测免疫思维进化算法的研究,冯永杰,谢刚,为了满足实际工业过程控制高精度、快速响应的要求,结合预测函数控制算法的快速在线计算能力,设计了一种基于免疫思维进化算法的
在运动目标跟踪方面,当前比较常用的算法就是Camshift算法。针对该算法容易产生目标丢失的情况,在本文中提出一种基于ORB(orientedbrief)特征点匹配的Camshift改进算法。原Cam
基于特征权重优化的K-中心点聚类算法,陈新泉,,为构造出更适合于混合属性数据点集空间的相异性度量,从而找到数据点集的更有意义的聚类分布,提出了基于特征权重优化的K-中心点�
Harris是一种高效的角点检测算法,但不具备尺度不变性。SURF(speeded-uprobustfeatures)算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题,但是在特征点提取方面没有Harris稳定。针
基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法,彭志勇,常发亮,在视频内容分析和多媒体检索等应用中,行人重识别是一项关键的技术,该技术的研究在刑事侦查领域具有重要的现实意义。本文提出了
针对以往算法存在无法区分尖锐和非尖锐特征点、提取的特征点与视角有关、特征点未连线等问题, 提出一种基于高斯映射和曲率值分析的三维点云模型尖锐特征线提取算法。该算法先进行点云数据点的离散高斯映射, 并将
对提出的基于马氏距离的点匹配方法进行了理论分析与实验验证,针对马氏距离及加权图转换匹配方法的不足,将马氏距离融入到加权图转换匹配算法中,提出了一种新的稳健的图像匹配策略——基于马氏距离加权图转换的图像
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