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一种非刚性医学图像点匹配方法 被引量:3
1
作者 谭志国 刘滕冲 +2 位作者 孙即祥 滕书华 姚伟 《武汉大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期759-764,共6页
提出了一种非刚性点匹配的算法并把其运用于医学图像配准.该算法采用信号滤波的方法来获得点集间的匹配信息,并运用松弛标记法将各点邻域关系对模糊的匹配信息进行迭代获得明确的匹配关系.在此基础上,利用高斯径向基函数来描述点模式间... 提出了一种非刚性点匹配的算法并把其运用于医学图像配准.该算法采用信号滤波的方法来获得点集间的匹配信息,并运用松弛标记法将各点邻域关系对模糊的匹配信息进行迭代获得明确的匹配关系.在此基础上,利用高斯径向基函数来描述点模式间的弹性形变,在基本的迭代框架下实现问题的求解.实验结果显示在形变程度为5%、出格点比率50%和噪声标准差为5%的情况下该算法的匹配误差能控制在0.13以下,表明了该算法的鲁棒性和有效性,较好地解决了医学非刚性形变的点匹配问题. 展开更多
关键词 医学图像配准 点模式匹配 松弛标记 空域滤波 高斯径向基函数
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基于相对形状上下文的低分辨率遥感影像阵群目标关联算法 被引量:2
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作者 刘平 周滨 赵键 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期305-309,共5页
目标关联是遥感影像融合处理的重要步骤,本质上是目标配对问题。针对低分辨率遥感影像中阵群目标的特点,提出了一种基于点模式匹配的阵群目标关联算法。首先提出一种新的基于点集的不变特征——相对形状上下文特征,然后建立了以相对形... 目标关联是遥感影像融合处理的重要步骤,本质上是目标配对问题。针对低分辨率遥感影像中阵群目标的特点,提出了一种基于点模式匹配的阵群目标关联算法。首先提出一种新的基于点集的不变特征——相对形状上下文特征,然后建立了以相对形状上下文特征的统计检验匹配测度为基础的阵群目标关联数学模型。为了求解该模型,在构造新的相容性度量函数来初始化关联概率矩阵后,利用松弛标记法通过迭代逐步更新关联概率矩阵,同时通过行列双向正则化最终得到满足一对一约束的最优关联匹配结果。通过仿真和实际数据实验验证了新算法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 阵群目标关联 点模式匹配 相对形状上下文 松弛标记
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顾及邻域结构的线状要素Morphing方法 被引量:1
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作者 李精忠 方文江 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1138-1143,共6页
地图综合过程中,综合前后图形轮廓上两点间的绝对距离可能会发生很大改变,但是点的邻域结构和上下文信息相对保持稳定。基于此,首先提出一种结合形状上下文和松弛标记法的形状匹配方法,通过全局形状描述子形状上下文来描述点集的不变特... 地图综合过程中,综合前后图形轮廓上两点间的绝对距离可能会发生很大改变,但是点的邻域结构和上下文信息相对保持稳定。基于此,首先提出一种结合形状上下文和松弛标记法的形状匹配方法,通过全局形状描述子形状上下文来描述点集的不变特征;然后将点集间形状上下文的统计检验匹配代价转化为松弛标记法的初始匹配概率,接着通过迭代支持度函数更新匹配概率,直到建立最优匹配;最后根据点集的匹配关系,得到相应的匹配线段,通过线性插值实现要素的连续尺度变换。实验结果表明,该方法不仅能够很好地顾及要素的上下文信息,而且也能顾及到邻域结构特征,提高Morphing变换的精度。 展开更多
关键词 邻域结构 MORPHING 形状上下文 松弛标记 线状要素
原文传递
基于松弛标记法的股票市场词汇极性研究 被引量:1
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作者 郭峰 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第10期162-164,174,共4页
股票市场是一个特殊的知识领域,词汇极性是词汇所体现的与股票价格关联的特性。正确识别词汇的极性对提高信息处理系统的结果至关重要。该方法在股评文本中抽取词汇之间的逻辑关系作为极性约束条件,利用松弛标记法善于处理大量约束条件... 股票市场是一个特殊的知识领域,词汇极性是词汇所体现的与股票价格关联的特性。正确识别词汇的极性对提高信息处理系统的结果至关重要。该方法在股评文本中抽取词汇之间的逻辑关系作为极性约束条件,利用松弛标记法善于处理大量约束条件的特点,对每个词汇进行标记指派。实验结果表明该方法是股票市场词汇极性识别的一种有效解决方法。 展开更多
关键词 股票市场 松弛标记 词汇倾向性
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异构环境下基干松弛标记法的任务调度
5
作者 杜晓丽 王俊丽 蒋昌俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期615-621,共7页
提出了一种基于松弛标记法的任务调度算法(Relaxation labeling based task scheduling,RLBTS),将任务映射到异构资源(处理器计算能力和链路的通信能力不同)上.松弛标记法善于处理大量的约束条件,其核心思想是结点的标签分配通常受该... 提出了一种基于松弛标记法的任务调度算法(Relaxation labeling based task scheduling,RLBTS),将任务映射到异构资源(处理器计算能力和链路的通信能力不同)上.松弛标记法善于处理大量的约束条件,其核心思想是结点的标签分配通常受该结点的邻居结点某些属性的影响.依据邻居约束关系,可以逐渐排除不相关因素,迅速缩小搜索空间.该算法统筹兼顾了任务执行的计算需求和通信需求问题,实验结果表明对于通信和计算需求都很高的任务和通信密集型任务,RLBTS不失为一种有效的调度算法. 展开更多
关键词 任务调度 松弛标记 异构环境
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社交地点分类算法设计与实现 被引量:1
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作者 迟铭宇 《现代计算机(中旬刊)》 2017年第7期17-20,共4页
利用社交媒体平台的带时间的签到数据和少量带标注的样本,通过快捷有效的算法对未标记地点进行智能标记。算法首先对签到数据的用户特征和时间特征进行有效抓取,并通过信息熵对数据进行验证和筛选,然后利用杰卡德相似系数对地点之间的... 利用社交媒体平台的带时间的签到数据和少量带标注的样本,通过快捷有效的算法对未标记地点进行智能标记。算法首先对签到数据的用户特征和时间特征进行有效抓取,并通过信息熵对数据进行验证和筛选,然后利用杰卡德相似系数对地点之间的相似性关系进行概括,接着使用松弛标记法对地点的标签概率进行计算,最后构造支持向量机分类器,利用带标注的样本对分类器进行训练,从而导入未标记数据进行标记。 展开更多
关键词 标签分类算 信息熵 松弛标记 支持向量机
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基于相对形状上下文与概率松弛标记法的点模式匹配算法 被引量:3
7
作者 赵键 孙即祥 +1 位作者 李智勇 陈明生 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第5期664-671,共8页
点模式匹配是计算机视觉和模式识别中重要而基础的问题。在立体视觉匹配、图像配准、目标识别与跟踪等方面都有广泛的应用,是目前各领域关注和研究的热点。该文提出了一种新的将不变特征与概率松弛标记法相结合的点模式匹配算法。该算... 点模式匹配是计算机视觉和模式识别中重要而基础的问题。在立体视觉匹配、图像配准、目标识别与跟踪等方面都有广泛的应用,是目前各领域关注和研究的热点。该文提出了一种新的将不变特征与概率松弛标记法相结合的点模式匹配算法。该算法首先提出一种新的基于点集的不变特征一相对形状上下文,然后利用点集间相对形状上下文的统计检验匹配测度来定义概率松弛标记法中新的相容性系数,并以此为基础来构造鲁棒的支持函数。最后通过匹配概率矩阵的松弛迭代以及匹配约束条件来实现点模式匹配问题的求解。模拟仿真与真实数据实验验证了本文算法在点集间存在相似变换乃至透视变换情况下具备较高匹配正确率,而且对于噪声和出格点也具备较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 点模式匹配 不变特征 相对形状上下文 概率松弛标记
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