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计算机语言编程课程多元化教学方式的研究与建设被引量：5: 2017年; 为进一步提高大学生毕业就业率,培养出满足企业对计算机专业学生编程能力需求的毕业生,研究并探讨了当前计算机语言编程课程教学方法的现状和弊端,阐述了多元化教学方式改革方案,通过建设计算机语言编程课的特色教学组织形式,依托"慕课"这一新兴互联网教育资源改变了"个性化"学生的学习习惯。多元化的教学方式能激发每一位学生的学习积极性,全面提高学生适应社会发展的综合能力。; 原玥孙宁刘禹李鹤童邓熙睿; 关键词：特色教学

轮胎子午线检测系统的匹配算法研究被引量：1: 2011年; 本文结合轮胎的实际图像,在大量实验的基础上,总结出了适合轮胎子午线检测的方法。首先对图像进行预处理,包括灰度变换、阈值变换、边缘检测、轮廓提取和种子填充5个步骤,其次由于原始模板匹配算法存在计算量大、匹配速度慢、不精确;我们提出二次精确匹配算法从而解决了此问题,最终得到满意结果。; 李杰原玥张丛丛原培新; 关键词：数字图像处理轮胎检测种子填充

复杂环境下基于聚类分析的人脸目标识别被引量：2: 2020年; 在现代社会,人脸目标识别技术在各大领域应用得越来越广泛;同时,社会治安环境和国际安全问题也愈发严峻,人脸目标识别面临着越来越严峻的挑战。在复杂环境下,检测目标和背景场景都是复杂且动态变化的,传统的人脸目标识别技术已无法满足日益增长的需求。对此,文中通过聚类分析方法对传统SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行优化改进,利用聚类分析的原理将对象特征点进行归类,使得聚类结果更加符合设定阈值,从而提高匹配效率。为了验证优化改进后算法的匹配效果,将改进后的算法和传统SIFT算法进行对比检测分析。结果表明,改进后的SIFT算法能够消除无关书籍的干扰,实现图像匹配点的完整连接。为了验证改进算法的有效性,基于几个常用库将其与常用算法进行对比分析,结果显示聚类SIFT算法在CASPEAL-R1,CFP,Multi-PIE方面都要优于其他算法,具有更好的应用效果和适用性。; 高玉潼高玉潼原玥; 关键词：聚类分析 SIFT算法

一种改进的Hu不变矩算法在存储介质图像识别中的应用被引量：22: 2016年; 不同于传统的接触和射频两种方式识别存储介质,利用X射线透照目标对象作为检测手段,这种检测方法符合无损检测的特征。首先采用灰度分组(GLG)的图像增强方法和基于单像素提取边缘实现图像预处理,然后利用改进的Hu不变矩得到适合非线性不连续空间的矩不变特征向量,新的不变矩被证明作用于图像的平移、旋转和缩放具有不变性。K-means分类器根据计算不同的形态变换后图像的特征值判断存储介质种类,准确率达到95.83%,证明改进的Hu不变矩算法对被检存储介质种类的分类和识别有较好的鲁棒性和可靠性。实验结果表明,该识别方法可以使涉密的移动存储介质处于安全监控状态下,该技术应用于邮政连续包分机小像素X射线检测设备,可大大减少物联网时代通过邮路途径实施非法媒介传输。; 原玥王宏原培新常文文化成城; 关键词：存储介质 RAY HU矩图像识别

基于脑功能网络连接的隐藏信息检测研究被引量：1: 2018年; 大脑在视觉或听觉刺激作用下对是否隐藏的信息有不同的认知反应,而大脑的这种反应涉及到不同脑区的协同和信息流动。该文基于传统视觉刺激隐藏信息测试方法,设计了视听同步刺激的对比试验;并针对当前测试方法主要集中于脑中央区电极点的这一缺点,通过记录全脑区导联的信号来分析不同脑区神经活动的变化。首先用视觉刺激和视听同步刺激相关脑电位构建了脑功能网络,并计算脑网络聚集系数和特征路径长度作为基本特征量,同时构建了一种量子门节点神经网络分类器,将其应用于脑电特征的分类。实验结果表明,结合脑网络特征和量子神经网络分类器的方法,能够较为准确地识别隐藏信息,同时视听同步刺激效果好于视觉刺激。; 常文文王宏化成城王翘秀原玥刘冲; 关键词：脑电量子神经网络

基于超像素分割的实时野外场景理解被引量：3: 2019年; 提出了一个实时野外场景理解算法,可以广泛地应用于自主野外环境探索、辅助驾驶系统等方面.为了提升分类算法的速度和精度,采用快速的超像素分割来对场景进行预处理,然后针对每个超像素区域提取HSV颜色特征、LBP纹理特征和EOH边缘梯度特征构建其多维特征向量,并采用多类Real AdaBoost算法进行特征训练得到场景分类器.实验证明,提出的算法不仅具有良好的实时性,同时由于采用超像素进行分割预处理,有效地提升了对场景中不同类别的分类精度.; 高玉潼高玉潼; 关键词：LBP特征 ADABOOST

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