本文提出了一种基于物体的归一化偏差本体反射特征进行彩色图像分割的方法。通过对成像过程的分析,我们应用了光照和表面反射率的有限维线性模型(Finite-Dimensional Linear Model)和双色反射模型(Dichromatic Reflection Model),将光...
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本文提出了一种基于物体的归一化偏差本体反射特征进行彩色图像分割的方法。通过对成像过程的分析,我们应用了光照和表面反射率的有限维线性模型(Finite-Dimensional Linear Model)和双色反射模型(Dichromatic Reflection Model),将光源因素以及几何因素分离出来,经过做归一化处理后的偏差光谱反射率已消除了光照和几何条件的影响,代表物体固有的颜色特性,因此可做为分割和识别物体的可靠依据。在实验图像中同时存在着耀斑、影调和暗区等区域,为此采用初始分割对这些区域分别处理。此外,本文还通过采用将区域生长与边缘约束相结合的方法,进一步提高了分割的可靠性。
随着在线社交应用和媒体的迅速扩散,在线社交网络(Online Social Network,OSN)已将我们的日常生活与网络信息空间连接起来.这些连接产生了大量的数据,不仅包括传播信息,还包括用户行为.社交关系挖掘的研究是社交网络挖掘中的一个重要领...
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随着在线社交应用和媒体的迅速扩散,在线社交网络(Online Social Network,OSN)已将我们的日常生活与网络信息空间连接起来.这些连接产生了大量的数据,不仅包括传播信息,还包括用户行为.社交关系挖掘的研究是社交网络挖掘中的一个重要领域,为我们对网络的形成机理、用户的交互模式和动态机制的理解提供了一个机会.社交关系(Social Ties)是社交网络中人与人连接和交互的纽带,也是社交网络中信息传播的基础.从计算学的观点来看,社交关系挖掘的研究包括社交关系的形成机理、社交关系的语义化以及基于社交关系人与人之间的交互.该文综述性地分析了这3个方面的研究现状,具体来说,在社交关系形成机理方面介绍关系链接预测,在基于社交关系的交互方面介绍关系交互预测,在社交关系语义化方面介绍关系类型预测.首先给出社交网络分析问题的形式化描述和相关概念、常用数据,然后分别介绍关系链接预测、关系类型预测和关系交互预测3个方面的方法、理论和模型,并给出重要的应用实例及其效果.最后,该文给出了未来工作的展望.
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