页面字符编码的分析及其应用

分析了页面乱码出现的原因,提出了根据HTML规范来获取页面字符编码的方法.当出现根据HTML规范不能正常地获取到页面字符编码的情况时,采用基于常用字符出现频率统计的方法来检测出其字符编码.     

基于Apriori算法的Web日志文件挖掘模块的实现

为了识别用户浏览模式,实现利用关联规则挖掘算法Apriori对Web应用挖掘过程中预处理阶段所产生的用户会话文件进行挖掘的模块,该模块针对用户选定的若干页面产生满足最小支持度和最小置信度的页面之间的强关联规则。关联规则挖掘结果对网站管理员重新调整网站结构、通过预测用户浏览模式提供推送服务来提高用户的访问效率和网站资源的利用率有一定的指导作用。     

特征选择模糊加权多通道Gabor人脸识别

对如何选取和表示人脸的Gabor特征、如何融合多通道Gabor的识别结果进行了研究.提出了一种多通道Gabor人脸识别方法：依据各通道特征可分离性判据确定特征提取区域、计算通道权值，采用模糊加权规则融合多通道的识别结果.该方法降低了特征冗余度；考虑了各通道识别能力的差异性；更好地解决了分类“边界”问题.在AR, CAS-PEAL-R1, YaleB和ORL人脸库上的实验结果表明，本文方法较传统多通道Gabor表征方法具有更高的识别率，平均识别时间较传统整体表征有较大的优势.     

农业网站导航页面识别模型研究

针对农业网站中大量存在的不含实际信息的导航页面,提出了将网页文本特征与非文本特征综合考虑来构建农业网站导航页面识别模型的方法。对农业网站导航网页两类特征：文本特征与非文本特征,利用HTML-Parser网页解析器、庖丁解牛分词器、卡方检验算法,结合最小二乘多元线性回归方法,进行了实验分析对比。经过对5 000张训练样本与1 400张测试样本的网页实测表明,将农业导航页面文本特征与非文本特征集结合构建的分类器,对农业导航网页有很好的识别效果.当特征词数目达到200以上,准确率可达94%左右且趋于稳定。     

基于图像特征库的动物行为识别技术

针对传统接触感应式动物行为识别方法的局限性,根据特定观察视角下动物轮廓、颜色和空间相对位置等物理特征不变以及不同行为下动物产生不同声音的特点,通过建立基于颜色、线条、位置、声音等信息的特征元素库,并利用正则表达式语义规则对这些基础特征元素进行先验知识的有序组织,赋予它们描述不同动物行为特征的能力,进而快速构建出动物行为的匹配模板,缩短动物行为识别过程中特征模板的生成时间,提高动物行为自动识别效率。结果表明,基于图像特征库的动物行为识别技术能够快速、准确地识别不同类别动物行为,在固定视角下其识别率为87. 5%,平均识别时间为60. 3 ms,与背景差分法及光流法相比,本方法在固定视角下的识别精度和识别效率均有所提高。     

一种用于Web信息抽取的页面信息本体自动学习方法

针对基于Web页面信息本体的信息抽取中,需人工根据待抽信息项的概念和对应的实例值来建立本体的缺点,设计一个页面信息本体的自动学习方法。论文利用前期在基于DOM的页面相似路径归纳学习算法和基于PAT-tree的自动关键词识别算法上的研究成果,使用改进的TF·IDF统计方法和复合事件的关联规则算法完成概念和概念间关系的学习,建立页面信息本体,减少建立本体的人工工作量。     

基于矩形Packing问题求解的页面自动排版方法

为了较好地实现页面的自动排版,本文提出了基于矩形Packing问题求解的页面自动排版方法。该方法采用结构化描述语言来分析描述版面的图文内容及排版样式,通过构建页面模型把页面自动排版问题抽象为关于图文混排矩形块的版面布局自动规划问题,根据矩形块面积排序,判断约束信息,定位步骤和回溯步骤,得到最终的页面自动排版效果。通过页面数据排版实验进行测试,实验验证该方法能较好地符合条件要求。     

基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究

针对我国医药生产检测包装线上大输液杂质智能检测技术问题,提出了一种利用实时视频图像处理技术检测识别大输液杂质的方法.该方法对连续多帧被旋转的大输液瓶图像运用差分图像运动分析方法提取目标杂质;运用图像处理技术去除气泡噪声,准确分割目标杂质,采用Camshift跟踪算法连续跟踪几帧运动杂质以确保检测准确率;根据Camshift跟踪算法提取出的杂质运动和几何特征,应用SVM(Support Vector Machine)准确识别杂质类型.实验结果表明,该方法检测识别直径大于等于4个像素的杂质的检测识别率平均可达到95.4%,检测识别速率平均可达到581 ms/瓶.     

基于大津算法连通域的松果多目标识别定位

松果识别对其产量评估、智能采摘等具有非常重要的意义.提出一种基于二值图像连通域的松果图像识别方法,首先研究松果图像RGB颜色特征规律,进行RGB颜色分量色差运算;然后选取合适的阈值对松果R-G图像进行二值化处理,初步分割果实和背景;再在图像分割时采用小面积连通域面积阈值法去除噪声的影响;最后采用连通域外接矩形法进行松果识别与统计,并计算出松果质心位置.结果表明,采用OTSU二值化分割+连通域噪音去除方法,可以清晰地分离出松果果实,松果识别平均准确率为89.6％.基于二值图像连通域的松果多目标果实识别与定位,为以后实现松果的自动化采摘提供了技术基础.     

应用于人脸识别的基于Candide-3特定人脸三维重建

针对不同的姿态对人脸识剐的影响,提出了一个基于Candide-3参数模型的特定人脸三维重建方法.该方法同时利用了主动形状模型和主动表观模型的优点,较好地提高了特定人脸三维重建的时间效率和准确程度.将该方法对输入的图像进行姿态校正之后再进行识别,极大提高了识别正确率.对CMU-PIE数据库中4种不同姿态集的识别结果表明了方法的有效性.