Erscheinungsbasierte statistische Objekterkennung     

Josef P?sl und Heinrich Niemann 《Informatik - Forschung und Entwicklung》2002,17(1):21-40

Zusammenfassung.   Die automatische Erkennung und Lokalisation von Objekten in digitalen Bildern ist ein wesentlicher Bestandteil vieler praktisch relevanter Anwendungen. In diesem Artikel wird ein erscheinungsbasiertes Verfahren zur Erkennung starrer zwei- oder dreidimensionaler Objekte vorgestellt, dem eine statistische Modellierung zugrundeliegt. Im Gegensatz zu segmentierungsbasierten Verfahren, wie sie vor allem im Bereich der 3D-Objekterkennung eingesetzt werden, erm?glicht der erscheinungsbasierte Ansatz aufgrund der Modellierung der Intensit?tswerte oder davon abgeleiteter lokaler Merkmale eines Bildes die Erkennung komplexer Objekte. Die statistische Formulierung der Problemstellung bildet den mathematischen Kontext zur Bestimmung optimaler L?sungen. Die Form der Modellierung erlaubt neben der Einzelobjekterkennung auch die Berücksichtigung von heterogenem Bildhintergrund und Mehrobjektszenen. Die dazu ben?tigten lokalen Merkmale entstehen durch r?umlich begrenzte Transformationen des Bildes, wie beispielsweise Gabor- oder Wavelet-Transformationen. Die statistische Modellierung beschreibt die Verteilung dieser lokalen Merkmale anhand einer Dichtefunktion, die sich bei der Hintergrund- und Mehrobjektmodellierung als Mischungsverteilung der Einzelobjektverteilungen ergibt. Die Aufgabenstellungen des Erlernens und Erkennens von Objekten sind damit als Parametersch?tzprobleme formal darstellbar. Dabei werden im einen Fall die Modellparameter und im anderen Fall die Lageparameter beziehungsweise die Klassen von Objekten gesch?tzt. Die experimentelle überprüfung des Ansatzes anhand realer Objektaufnahmen durch CCD-Kameras zeigt seine Brauchbarkeit zur Erkennung von 2D- und 3D-Objekten bei homogenem und heterogenem Hintergrund. Eingegangen am 5. April 2000 / Angenommen am 20. Juli 2001  相似文献   

试论“网球肘”的成因、诊断、预防与治疗   总被引：2，自引：0，他引：2  

洪家云 《浙江体育科学》2001,23(1):55-57

“网球肘”是网球运动中常见的一种伤病。通过研究“网球肘”的成因、诊断、预防与治疗，预防伤病的发生。  相似文献   

L'experience regionale arabe en matiere d'education aux droits de l'homme dans les situations d'apprentissage informel     

Ta?eb Baccouche 《International Review of Education/Internationale Zeitschrift für Erziehungswissenschaft/Revue internationale l'éducation》2002,7(2):217-228

This article describes an informal approach to human rights education, which is anchored in reality and based on experience gained throughout the Arab region and more particularly within the Arab Institute for Human Rights. It is argued that the approach of the Institute could be adopted on a larger scale by organisations working in this domain, not only in the Arab region but also in other regions of the world. The article emphasises the essential role of governments and the importance of cooperation between the governmental and non-governmental levels in order to implement this type of human rights education in informal learning situations, and thus to disseminate a universal culture of human rights.  相似文献   

高校红色专题特藏的价值挖掘——以复旦大学图书馆为例     

王乐 《大学图书馆学报》2022,40(1):97-101+114

从红色专题特藏概念的界定出发,论述了红色专题特藏在人才培养、科学研究、社会服务方面的重要意义：红色专题特藏是思政教育的生动教材,是科学研究的重要素材,是社会服务的鲜活题材。复旦大学图书馆在历史积累的基础上,通过捐赠、采购、收集等方式建设了时间跨度大、类型多样、主题丰富的红色专题特藏。采取参与式、阵地化思政教育,多形式、全方位驱动科研,立体化、全媒介大众推广的三大举措九种手段,挖掘红色专题特藏的全方位价值,在红色基因传承、红色资源研究、红色文化传播等方面发挥作用。  相似文献   

嵌入式桌面信息服务及其系统实现     

乐小虬  李宇  张晓林  张智雄  李春旺 《现代图书情报技术》2008,3(3):7-11

在用户操作现场感知用户需求,采用情景驱动,将科技文献服务即时嵌入到用户的工作流程之中。介绍了这种嵌入式桌面信息服务的基本思想及系统设计、实现方法。  相似文献   

谈高校扩招后学生档案的管理     

牛乐 《山西档案》2006,(6):39-40

高校学生档案是国家人事档案的组成部分，是人学生在校期间的生活、学习及各种社会实践的真实历史记录，是大学生就业及其今后各级组织选拔、任用、考核的主要依据。近年来随着高校的扩招，各高校的学生数最迅速增加，许多高校的学生档案都比扩招前增加了几倍，生源来自四面八方，档案质量参差不齐，再加上信息时代的到来，学生档案内容复杂多样。  相似文献   

Guest editorial     

Dominik Janzing  J?rn Müller-Quade 《Informatik - Forschung und Entwicklung》2006,8(4):1-2

  相似文献   

教材编辑如何苦练选题策划的内功     

黄乐 《出版科学》2018,26(4):32-35

结合复旦大学出版社学前教育分社的实践,分析教材编辑如何苦练选题策划之前的准备之功,策划选题架构的内功,落实选题的内功,以及宣传和维护选题的内功.  相似文献   

Retrieving and classifying instances of source code plagiarism     

Debasis?GangulyEmail authorView author&#;s OrcID profile  Gareth?J.?F.?Jones  Aarón?Ramírez-de-la-Cruz  Gabriela?Ramírez-de-la-Rosa  Esaú?Villatoro-Tello 《Information Retrieval》2018,21(1):1-23

Automatic detection of source code plagiarism is an important research field for both the commercial software industry and within the research community. Existing methods of plagiarism detection primarily involve exhaustive pairwise document comparison, which does not scale well for large software collections. To achieve scalability, we approach the problem from an information retrieval (IR) perspective. We retrieve a ranked list of candidate documents in response to a pseudo-query representation constructed from each source code document in the collection. The challenge in source code document retrieval is that the standard bag-of-words (BoW) representation model for such documents is likely to result in many false positives being retrieved, because of the use of identical programming language specific constructs and keywords. To address this problem, we make use of an abstract syntax tree (AST) representation of the source code documents. While the IR approach is efficient, it is essentially unsupervised in nature. To further improve its effectiveness, we apply a supervised classifier (pre-trained with features extracted from sample plagiarized source code pairs) on the top ranked retrieved documents. We report experiments on the SOCO-2014 dataset comprising 12K Java source files with almost 1M lines of code. Our experiments confirm that the AST based approach produces significantly better retrieval effectiveness than a standard BoW representation, i.e., the AST based approach is able to identify a higher number of plagiarized source code documents at top ranks in response to a query source code document. The supervised classifier, trained on features extracted from sample plagiarized source code pairs, is shown to effectively filter and thus further improve the ranked list of retrieved candidate plagiarized documents.  相似文献   

Picture it in your mind: generating high level visual representations from textual descriptions     

Fabio?Carrara  Andrea?EsuliEmail authorView author&#;s OrcID profile  Tiziano?Fagni  Fabrizio?Falchi  Alejandro?Moreo Fernández 《Information Retrieval》2018,21(2-3):208-229

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