智能检索引擎中的网络数据挖掘技术优化研究

随着计算机网络技术的不断发展,对于Web Service检索技术的要求也越来越大。并且现在网络环境当中数据信息流量十分庞大,对于信息可以做到深入搜索,实现全方位信息查询是非常有必要的。为此,利用网络数据挖掘技术在智能检索引擎中的应用,以文本描述为信息作为本文的研究对象,为用户提供运用查询要求实现概念检索功能。其中强调在智能搜索引擎当中的网络数据挖掘技术进行优化研究,从结构设计以及算法分析上总结出当前网络数据挖掘应用智能检索的可能性。最终设计出一种利用数据挖掘技术的智能检索模型,实现在众多网络数据中可以准确快速的进行详细的信息检索功能。     

人脸图像光照预处理的一种新方法

人脸识别是图像分析和理解领域中最成功的应用之一,近年来得到了迅速的发展,但是阻碍人脸识别技术应用到实际中的瓶颈之一——光照问题,一直没能得到很好的解决。局部二值模式是最近发展起来的一种理论简单但功能强大的纹理分析算法,在计算机视觉等领域表现出良好的性能。将该纹理提取算法应用到图像预处理中并并利用大规模中国人脸图像数据库CAS-PEAL-R1来检验这种方法的有效性。实验结果表明:加入LBP纹理后,该方法能较好解决光照变化问题,提高识别性能。     

基于改进的Mask R-CNN的乳腺肿瘤目标检测研究

乳腺癌是全球女性死亡率最高的恶性肿瘤之一,早期发现有助于提升患者的存活率。本文利用深度学习中的目标检测网络对乳腺X线图像中的肿瘤病变区域进行定位和分类;然后选取Mask R-CNN网络作为目标检测模型,对Mask R-CNN的基准网络D-ShuffleNet进行改进,提出了一种新的网络——Mask R-CNN-II网络,并在Mask R-CNN-II网络中应用迁移学习算法。通过实验验证了Mask R-CNN-II网络比Mask R-CNN网络的检测精度更高,而且验证了所提基准网络、所使用的融合图像的思想以及迁移学习算法是有效的。Mask R-CNN-II有利于提高乳腺肿瘤的定位与分类,可为放射科医生提供辅助诊断意见,具有一定的临床应用价值。     

基于多尺度特征提取与多元回归分析的人脸识别

为提高人脸识别的正确率,提出了一种改进的特征提取及分类算法。首先采用Contour-let变换对人脸图像进行多尺度分解,然后由低频子带和各尺度各方向的高频子带得到人脸的特征值,并将它们组合成多尺度特征向量,再应用多元回归分析方法进行人脸识别。由于多尺度特征向量不仅反映了整幅图像的全局特征,还反映了图像各种尺度下的边缘、纹理等奇异特征,因此具有更多的鉴别信息;多元回归分析则充分考虑了同一总体的各样本间的强线性关系。在ORL人脸库上的实验显示人脸识别率达97．78％,优于其他的方法。     

云计算中一种改进的猴群算法在资源分配中研究

针对云计算中的任务完成时间和费用如何进行更好的分配问题,文章将猴群算法引入到云计算资源分配中,针对猴群算法自身存在收敛速度快,易陷入局部最优的情况;在猴群算法的初始化中引入混沌算法来优化位置,对算法中的爬过程采用定位步长和对望过程的视野距离引入参数进行改进;改进后的算法在性能和收敛速度有了明显了改进,通过CloudSim仿真平台表明文章算法与其他智能算法相比在资源分配时间,能量消耗以及资源节点吞吐量,传输率方面方面具有一定的改进,提高了云计算资源分配效率。     

一种基于稀疏编码空间金字塔匹配的图像分类算法

图像分类技术是近年来计算机视觉领域中的研究热点,在移动互联网领域中取得了成功应用。提出了一种基于稀疏编码空间金字塔匹配的图像分类算法。该方法首先对图像的SIFT特征进行稀疏编码,替代了传统的矢量量化方法,可以有效降低量化误差,构建更为准确的图像表征方式,然后结合空间金字塔匹配算法采用线性分类器对图像进行分类识别。在标准测试图像数据库上的实验结果表明,相比BOF和SPM方法,该算法可以将图像分类准确率提高4%~12%。     

基于图像处理和模式识别的网络图像监控系统

随着科学技术和生活水平不断的提高,人们的财产和人身安全问题已经不仅仅来自于传统的经验,而是逐渐的转变到虚拟的网络当中;为此,提高人们的隐私安全和财产安全需要加强网络监控,其中图像监控是较为主要的方面;加强图像监控的可靠性和实时性,是实现社会稳步发展和人民网络隐私安全的首要目标;应用计算机网络技术和现代化通讯技术相结合,综合图像处理技术和模式识别技术的应用,设计应用于网络图像监控系统是当前社会发展的安全技术保障之一;文章通过对图像监控进行简析,阐述图像处理技术和模式识别技术的相关方面,探讨研究网络图像监控中图像识别和处理方面的技术;通过对图像处理中的色彩均化和模糊识别实验,得出其对于网络中传播的图片辨识度和提取信息能力具有很高的发展。     

基于改进MobilenetV2网络的声光图像融合水下目标分类方法*

针对小样本条件下水下目标分类准确率低、计算资源量大的问题,提出一种声光图像融合目标分类方法。首先,对MobilenetV2网络进行改进,去掉第9层之后的网络层,并将该层卷积通道数改为128,通过Flatten层进行数据降维,增加一个全连接层得到分类结果;其次,设计一种融合网络结构,将声光图像成对输入网络进行特征提取,在中间层利用通道拼接算法实现特征图融合,使用融合特征进行目标分类。在真实数据集上对网络进行训练,结果表明,改进的MobilenetV2网络对水下目标的分类性能更好,融合网络的分类准确率相比融合前有所提高,更加适用于水下目标分类任务。     

基于改进的布谷鸟算法在云计算资源的研究

如何进行更好地资源调度一直都是云计算研究的热点,本文在云计算资源算法中引入布谷鸟算法,针对布谷鸟算法中出现的收敛速度快,容易局部震荡等现象,本文首先引入高斯变异算子来处理每一个阶段中的鸟窝最佳位置的选择,然后通过自适应动态因子来调整不同阶段中的鸟窝位置的选择,使得改进后的算法收敛精度提高,通过适应度函数的平衡以及遗传算法中的三种操作,使得本文算法能够有效的提高云计算环境下的资源分配效率,降低了网络消耗。在Cloudsim平台仿真实验中,通过三个方面的比较,本文算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。     

结合图像语义分割的增强现实型平视显示系统设计与研究

为了提高驾驶员在车辆行驶过程中的安全性,设计了一种结合图像语义分割的增强现实型平视显示(ARHUD)系统。首先,提出一种改进的单发多框检测器网络对道路场景图像进行语义分割,网络前端采用VGG-16提取图像特征,网络后端对获取的特征图进行上采样,从而对特征图进行像素分割。通过对网络的训练,得到场景目标的像素级分类结果,即环境的语义内容信息。随后,通过分析真实场景、光学显示系统、驾驶员之间的关系,将计算机产生的虚拟信息叠加到真实场景,并将显示内容注册到驾驶员视野中,从而提高行车安全。实验结果表明,语义分割算法的准确率能达到77.8%,虚实注册算法处理每帧图像的时间平均为45ms,约22frame·s-1。     

可远程监控的刷脸开锁保险箱的研究与开发

可远程监控的刷脸开锁保险箱是基于面部识别技术而开发的新型智能保险箱。随着人脸识别技术的成熟和微型电脑的发展,为设计这样的智能保险箱提供了较好的环境与条件。本保险箱基于pcDuino微型电脑开发平台展开研究与开发,并通过OpenCV与Face++云识别平台协作,实现了远程监控、云端面部识别、控制开关的功能。     

云计算Hadoop平台的异常数据检测算法研究

近年来,随着我国互联网技术的飞速发展与大规模网络运算平台研究的深入,云平台下的数据处理已成为大规模数据的主要处理方式。但是,现有的云计算Hadoop平台在海量数据异常涌入状态下,常常出现数据逻辑错误、数据链完整性缺失、数据失效的问题,造成无法对上述异常数据进行有效检测处理,严重影响云计算Hadoop平台的数据运算准确性。针对上述问题,提出云计算Hadoop平台的异常数据检测算法研究方法。采用JNS数据采集筛查模组、算法逻辑补偿模组与动态反馈模组对现有的云端计算平台存在的问题进行针对性解决。通过仿真模拟实验证明,提出的云计算Hadoop平台的异常数据检测算法研究方法,具有异常数据识别率高,准确性高,速度快、可实施性强、稳定性好的特点。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究。使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率。为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法。该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测。实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

云计算下石油化工罐区储罐液仪表设计与实现

近年来,随着我国互联网云计算的不断发展,云计算技术被应用于诸多领域。针对传统石油化工领域中储罐液仪表存在的罐内压力检测精准度差、温度感应灵敏度低与储罐液状态数据分析面窄等问题,提出云计算下石油化工罐区储罐液仪表设计。通过大数据运算核心进行框架构建,在此基础上,采用PCJD气流密度差算法、微感热源运算单元与数据流云算技术,对传统储罐液仪表进行设计改进,从问题的根源进行针对性解决。仿真对比试验证明,提出的云计算下石油化工罐区储罐液仪表设计,具有罐内液压力数据反馈精准度高,温度感应灵敏度高、储罐液综合数据分析速度快、数据分析完整度高等优点。     

基于SIFT算法及阈值筛选的点云配准技术研究

随着三维测量技术应用领域的逐渐拓宽，点云数据处理技术的需求日益迫切，而多视点点云配准，是其中的基础技术环节。在此针对传统ICP算法鲁棒性差、对迭代初值敏感、计算效率低等缺点，提出一种SIFT算法与阈值筛选相结合的点云配准算法。在参考点云和待配准点云中，通过计算SIFT关键点及各点主曲率，获得初始匹配点集；然后根据相似三角形阈值和法向量夹角阈值，进一步优化点对间的旋转平移关系。实验结果证明，相对于传统算法，改进算法能够以更短的时间来获得准确的配准效果，并且其自动化程度高以及能有效提高点云配准的效率和精度。     

基于无人机智能视觉的输电线路全息全景重建

针对当前重建方法不能精确展现输电线路实际情况的问题,提出基于无人机智能视觉的输电线路全息全景重建方法。通过分析输电线路全息全景重建原理,采用无人机智能视觉技术对输电线路进行拍照,对输电线路全息全景图像进行采集和特征提取等预处理,跟踪图像特征,引入立体匹配算法,实现输电线路全息全景的重构。实验结果表明,所提方法输电线路重建精度高,视觉效果与实际相符,更具实用性及可行性。     

基于图像挖掘技术的车辆目标识别方法

在目前的图像处理技术发展现状中,图像挖掘技术是其中一项较为突出和新颖的技术分支。而随着日益庞大的图像数据信息处理量的要求增加,却没有一个有效的分析和处理技术,为此,如何解决大量数据的解析和处理问题是目前图像挖掘技术的主要方向。本文将着重研究图像挖掘技术的原理和其在目前社会中的应用情况。利用简析图像挖掘技术的基本原理分析其数据模型,探讨其所具备的基本功能以及在车辆目标识别上的应用和方法。总结出图像挖掘技术对图像中所存在信息的完全解读,挖掘图像中存在的隐形关联,而且随着图像挖掘技术的不断改进,其目标识别的功能可以应用到车辆管理模式当中。通过实验表明,此方法可以对目标图像中车辆数量和种类的辨识度达到80%以上。     

点云投影结合轻量化卷积神经网络实现三维成像声呐快速目标分类*

三维成像声呐的成像结果是三维点云,基于点云的三维成像声呐目标分类方法具有网络结构复杂,计算量大的特点,针对这一问题本文提出了一种将三维成像声呐成像结果从三维点云投影至二维图像的方法,并且使用轻量化卷积神经网络实现了三维成像声呐快速目标分类。该方法首先对三维成像声呐波束形成后的波束域数据进行最大值滤波和阈值滤波,降低点云数据维度;接着,依据三维成像声呐的波束方向,将点云投影为深度图和强度图,分别保存点云的位置信息和强度信息;然后,利用深度图和强度图分别作为第一个通道和第二个通道构建混合通道图,将混合通道图作为目标分类网络的输入,从而将三维点云的目标分类问题转换为二维图像的目标分类问题;最后使用MobileNetV2网络实现了三维成像声呐快速目标分类。实验结果表明,通过本文提出的投影方法可以用二维图像分类网络完成三维成像声呐点云的目标分类任务;而且混合通道图比单独的强度图和深度图收敛速度更快,结合目标识别网络可以25fps实时的进行目标分类,在真实数据集上分类精度达到了91.13%。