聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CD...
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聚类作为无监督学习技术,已在实际中得到了广泛的应用.但是对于带有噪声的数据集,一些主流算法仍然存在着噪声去除不彻底和聚类结果不准确等问题.提出了一种基于密度差分的自动聚类算法(clustering based on density difference,简称CDD),实现了对含有噪声数据集的自动分类.所提算法根据噪声数据和有用数据密度的不同,实现了去噪声和数据的分类,并通过构建数据间的邻域,进一步实现了对有用数据间不同类别的划分.通过实验验证了所提算法的有效性.
研究提出一种两阶段的车号定位方法,首先基于连接文本建议网络(connectionist text proposal network,CTPN)提取候选车号区域,然后通过非车号抑制方法筛选出唯一的车号区域.分割阶段提出一种动态窗口分割机制.最后融合不同方向、不同视...
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研究提出一种两阶段的车号定位方法,首先基于连接文本建议网络(connectionist text proposal network,CTPN)提取候选车号区域,然后通过非车号抑制方法筛选出唯一的车号区域.分割阶段提出一种动态窗口分割机制.最后融合不同方向、不同视角的分割识别结果.本文在所构建的大规模数据集上进行实验测试分析,验证了所构建的列车车号识别系统在定位、分割、识别以及整体识别各方面均取得鲁棒效果.
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