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在计算机图形学中,室外场景的渲染是个难题,其主要原因是由于计算量大和难以获得精确的大气数据。本文使用可得的数据,并用全局光照的方法,得到一个较精确可实现的室外渲染模型。 相似文献
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为了提高语义Web服务的发现性能,从Web服务描述上下文中抽取语义标注的约束信息并生成新的更精确的语义标注,从而减少语义标注与参数之间的语义偏差,精化Web服务的语义描述.首先,从本体定义中抽取概念的约束模板,并对Web服务的描述文本进行句法分析;然后,根据约束模板,从句法分析树中抽取语义标注的约束信息,并构造新的概念表达式作为对应参数的新的语义标注.最后,提出了一种新的语义相似度度量方法以度量概念表达式的相似度.实验结果表明：该方法能够提高语义Web服务发现的平均准确率,且计算代价相对较小.从描述文本中抽取概念的约束信息,能够减少标注的语义偏差,更精确地表达语义Web服务的语义,提高Web服务的发现性能. 相似文献
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目的：桥梁钢结构以及钢结构上的高强度螺栓长期受风雨侵蚀,常常会有锈蚀或缺失的情况发生,而人工巡检的效率低、危险性大且视觉盲区多。本文期望通过无人机拍摄,对铁路桥梁钢结构图像所包含的检测目标（螺母正常、螺栓正常、螺栓缺失、螺母缺失、钢表面锈蚀和钢栏杆锈蚀）进行识别和检测,以提高铁路桥梁巡检工作的精度和效率。创新点：1.提出了一种自适应图像裁剪方法,可根据图像的具体情况,自适应的调整图像的分割尺寸以及裁剪重叠区域面积,可以消除无人机拍摄距离以及焦距不固定带来的负面影响,并且提高小目标的检测效果;2.基于铁路桥梁钢结构待检测对象的特征,提出了浅层注意力网络,使模型能够更加关注待检测对象的浅层特征,从而使锈蚀区域更易于检测;3.将坐标注意力（CA）机制模块集成到浅层注意力网络模型当中,帮助网络在大范围的无人机拍摄场景下找到缺陷区域;4.将阿尔法并交比（α-IOU）损失函数集成到浅层注意力网络模型当中,提高针对铁路桥梁钢结构小数据集的训练和测试精度。方法：1.提出自适应图像裁剪策略,对无人机大尺寸图像进行处理,得到更易于网络检测出缺陷目标的小图像;2.通过对YOLO网络进行改进,得到更关注浅层特... 相似文献
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郑霞 《安阳师范学院学报》2013,(5):53-56
在利用条件随机场（CRFs）进行汉语词性标注时,特征模板的选取是非常重要的一个环节,本文设计了两组特征模板,选取Bakeofl2007的CTB、NCC、PKU三种语料,使用CRF＋ ＋0.53工具包进行了对比实验,定量分析了影响词性标注的模板参数.通过实验得出以下结论：（1）词性标注的准确率与特征窗口大小不成正比,上文对当前词的词性的影响比下文要大,当前词的词性与其紧邻的前后两个词关系紧密;（2）产生的特征数多的模板训练较难进行;（3）词性转移特征对准确率有一定的影响. 相似文献
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蒙古语助动词的判别涉及蒙古语词法、句法和语义问题,是蒙古语语法学较难的研究课题之一。作者对助动词在真实文本中的分布特征进行分析,描述与助动词共现词语的形态变化、词类等特征,归纳蒙古语23条常用助动词的判别规则。在此基础上,研制助动词标注软件,对现代蒙古语语料库进行标注,分析标注错误例子,改进了助动词标注软件。再测试表明,改进后的规则可以准确判别100万词级现代蒙古语语料库的绝大多数助动词。 相似文献
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针对局部灰度特征方法在高噪声图像中定位精度低的问题,提出改进局部灰度特征方法并用于工件亚像素边缘检测。首先,使用改进的Canny算子代替基于一阶导数的梯度算子,以便更精确地提取粗边缘;然后在采集到的像素窗口两侧建立子图像,代替单个窗口特征以修改边缘上下两侧强度值,再将新构造的子图像中间列像素进行加权,加速图像迭代复原速度;最后,通过所有新生成的子图像局部灰度特征重新计算亚像素位置,进一步提高检测精度。实验结果表明,在无外加噪声和加入1.00%、5.00%的噪声标准偏差图像中,RMS误差明显降低,亚像素坐标数与定位精度明显提高。 相似文献
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基于高度图的实时地形渲染算法研究与改进 总被引：1，自引：0，他引：1
吴兰 《忻州师范学院学报》2008,24(5)
虚拟现实系统中实时地形渲染是构建虚拟自然仿真环境的基础。基于高度图的地形渲染技术提高了地形实时可视化的速度,适用于多种虚拟地形环境的生成。文章分析了基于高度图的均匀网格和多细节层次的两种地形渲染算法,给出了具体实现并提出了有效的改进方法。该改进算法采用Z字形绘制和索引顶点数组来提高对均匀网格的渲染效率;在多细节层次算法中增加了地形边缘的细节层次,使地形轮廓更为细腻真实;并借助十二叉树实现地形快速可见性裁剪。 相似文献
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处理无人机影像数据时,Harris角点检测算法具有较强的鲁棒性和稳定性。使用Harris角点检测算法时,影像边界处由于影像畸变影响,生成的特征点存在角点聚簇和伪角点的概率非常大,在处理该类问题时,通常是删除影像边界生成的角点。针对影像边缘特征点删除量的合理性进行了实验：先对影像生成特征点面积进行限制,用Harris算法提取特征点。然后用非极大抑制算法选取特征点,去除伪角点和聚簇的角点,生成最佳缝合线进行影像匹配融合。最后对比影像生成特征点面积和最后影像匹配效果,论证影像边缘删除Harris角点的合理量。实验结果表明,相对于传统的直接删除边界Harris角点方法,该方法更可靠更精确。 相似文献
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为充分利用大量未标注样本、节约人力与时间,提出了基于无监督学习的抽油机井示功图自动聚类与批量标注方法。首先,将抽油机驴头往复运动产生的位移、载荷数据转化为示功图图片样本,其中,示功图的横坐标为位移,纵坐标为载荷;其次,加载在ImageNet上训练过的带有一系列权重参数、具有强特征提取能力的卷积神经网络模型;然后,去除该网络模型的全连接层,利用该网络模型提取示功图图片样本的特征;最后,利用k-means聚类算法对提取到的特征进行聚类分析,将具有相似特征的示功图聚到同一文件夹中。批量的对示功图聚类结果进行快速标注,从而形成抽油机井故障诊断的示功图样本集。实验随机搜集了100口抽油机井的20 000条示功图数据,结果表明,基于无监督学习的抽油机井示功图自动聚类与批量标注方法耗时短、准确率高,为示功图样本集标注提供了一种高效方法,对于充分挖掘油田大数据的应用价值具有示范意义。 相似文献
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实时渲染技术一直是图形学中的热点问题,大量模型数据给实时渲染带来了极大的挑战。作为一种有效的控制模型精度方法,LOD算法近年来得到了广泛重视,但已有算法在计算复杂度和保持外形特征等方面兼顾不周。针对此问题,提出了一种基于半边折叠的LOD模型构造方法,在空间距离计算、尖锐特征保持、光照效果等几方面进行了改进。实验结果表明,该算法能较好地保持模型的外形特征,实现起来快速有效。 相似文献
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近年来基于字的词位标注的方法极大地提高了汉语分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列标注模型,基于字的词位标注汉语分词方法逐渐成为分词的主要技术路线。本文简要介绍了词位标注汉语分词的基本思想,探析了基于条件随机场实现词位标注汉语分词的机理,并对采用四词位标注集,使用CRF＋＋0.53工具包实现字串序列词位标注进行了详解。最后在Bakeoff2006的评测语料上进行了封闭测试。 相似文献
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针对文本分类领域的有监督学习往往需要大量精准标注样本但大量人工标注困难的问题,提出一种新型的半监督学习方式,通过协同训练合理使用大量未标记训练样本,通过添加不同分类的文本特征噪声解决传统协同半监督学习方法中模型参数趋于统一的问题,同时提高分类模型的分类能力。针对传统深度学习方法中文本特征权重一致导致的分类特异性特征不突出问题,在训练模型中加入 self-attention 机制对文本句子特征权重进行提取,并通过句子加权方式突出特异性分类特征。实验结果表明,通过半监督学习方式同时使用少量已标注数据进行训练,模型能够达到 91.4%的准确率,召回率达到 84.3%,与有监督训练方式的分类准确能力相近,从而解决大量人工标注问题,具有一定的使用价值。 相似文献
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标注是语料库的重要特征,其层次和质量决定所建语料库的级别和有效使用程度。俄语国家语料库是当今世界上成功创建的大型现代语料库之一,其标注模式是在国际标注模式的基础上,结合俄语自身的语言特征进行扩展的成功范例。目前它的标注体系包括四种,即元文本标注、词法标注、句法标注和语义标注。研究国外包括俄语在内的各语种语料库的标注经验,可以更好地为建设国内语料库提供参考和借鉴。 相似文献