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题名基于主元分析和聚类的直线检测算法
被引量：4
- 1
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作者
刘巍
金文标
肖仙谦
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机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
杭州电子科技大学理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第5期1202-1204,1208,共4页
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基金
杭州电子科技大学科研项目科研启动基金资助项目(KYS075609066)
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文摘
针对现有的直线检测算法中,基于霍夫变换类算法开销大且易产生虚假结果,基于链码跟踪类方法鲁棒性和适应性较差的问题,提出一种新的直线检测算法。对边缘图像做分块链码跟踪产生链码串,然后对链码串做主元分析(PCA)构造线段,最后采用聚类方法合并线段以产生直线。实验结果表明,该算法速度较快,检测结果较理想,且对较复杂、细节丰富的图像也具有良好的检测结果。
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关键词
直线检测
主元分析
链码跟踪
线段
聚类
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Keywords
line detection
Principal Component Analysis（PCA）
chain tracing
segment
cluster
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名基于局部—全局方法的三角网格优化算法
被引量：1
- 2
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作者
李伟
金文标
肖仙谦
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机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
杭州电子科技大学理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第4期1013-1015,1098,共4页
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文摘
在基于网格形变的图像缩放算法中,表示图像的网格质量对于这类算法的结果有着很大的影响。为了改善图像网格质量,提出一种基于局部—全局方法的平面三角网格优化算法。在局部阶段利用自定义的最相似规则,为网格中的每一个三角形单元求取与之最相似的正三角形,得到一组目标仿射变换函数;全局阶段采用尽可能刚性方法,利用最小二乘法求取一组满足最小变形能量函数的最优解,使得最终生成的网格由尽可能相似于正三角形的三角形构成。同时,在优化过程中加入约束控制,保护网格中的重要区域不发生改变。实验结果表明,优化后的网格质量得到了明显的改善,有助于图像缩放算法后续工作的进行。
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关键词
图像缩放
平面三角网格
尽可能刚性
局部—全局方法
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Keywords
image resizing
planar triangular mesh
as rigid as possible
local-global method
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种改进的基于感兴趣区域数字水印嵌入算法
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作者
马巧娥
肖仙谦
朱俊平
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机构
西北农林科技大学信息工程学院
杨凌职业技术学院信息工程学院
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出处
《杨凌职业技术学院学报》
2013年第2期36-38,44,共4页
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文摘
我们通常感兴趣的是所观察图像的一部分区域或者几部分区域中的内容,而非整幅图像中的信息,本文提出了一种改进的基于感兴趣区域(ROI)的数字水印嵌入算法。该算法采取Itti模型,直接对原图像进行ROI区域提取,并将区域矩形化,针对彩色图像三个通道RGB的不同特性,分别从空间域和变换域进行水印嵌入。仿真实验表明,所提出的水印嵌入算法能够有效抵御裁剪攻击、旋转攻击、缩放攻击、JPEG压缩攻击,而且对锐化、噪声、低通滤波等操作具有较好的鲁棒性。
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关键词
数字水印
感兴趣区域
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Keywords
digital watermarking
region of interest
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分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于贝叶斯方法的单分类入侵检测技术
- 4
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作者
肖仙谦
朱俊平
景旭
马巧娥
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机构
西北农林科技大学信息工程学院
杨凌职业技术学院信息工程学院
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出处
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2014年第1期7-13,共7页
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基金
"十二五"国家科技支撑计划项目(2013BAD15B02-3)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(QN2011036)
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文摘
考虑到入侵检测问题中样本数据的不平衡性,可以将单分类模型应用到入侵检测中.通过应用贝叶斯方法,对单分类支持向量机模型进行改进,使之成为一种概率模型,从而更加符合入侵过程的随机特性;应用主成分分析技术对原始数据在各个方向上进行等方差处理,使之更加符合该模型对数据正态分布的前提假设.同时,在模型求解上采用分治的思想,对数据进行分组计算,实现对大数据的高效求解.在标准入侵检测数据集NSL-KDD上进行测试,实验结果达到87.46%的检测准确率,从而验证了该方法可以在入侵检测中得到有效利用.
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关键词
入侵检测
单分类支持向量机
贝叶斯估计
主成分分析
核函数
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Keywords
intrusion detection
one-class SVM
Bayesian estimation
PCA
kernel function
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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