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一种改进的图分割算法在用户行为异常检测中的应用 被引量:6
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作者 杨连群 温晋英 +1 位作者 刘树发 王峰 《信息网络安全》 2016年第6期35-40,共6页
基于模拟随机流的马尔科夫分类算法(Markov Cluster Algorithm,MCL)是一种快速且可扩展的无监督图分割算法,在用户行为异常检测中具有广泛的应用,但时间复杂度为O(N3),不利于处理海量数据。为提高分割质量,同时减少计算时间,文章提出了... 基于模拟随机流的马尔科夫分类算法(Markov Cluster Algorithm,MCL)是一种快速且可扩展的无监督图分割算法,在用户行为异常检测中具有广泛的应用,但时间复杂度为O(N3),不利于处理海量数据。为提高分割质量,同时减少计算时间,文章提出了一种改进的MCL模型。采用调整互信息(Adjusted Mutual Information,AMI)指标,对不同时间的图分割结果的相似度进行比较,判断是否有异常发生。实验表明,相较多层图分割算法(METIS),文章所提出的改进的MCL模型具有以下优点:1)无需事先规定聚类的数目;2)不易被数据中的拓扑噪声所影响;3)适合处理长尾分布的数据;4)在计算时间一定的情况下,能获得质量较高的分割结果 。 展开更多
关键词 分割 马尔科夫分类算法 异常检测 多层图分割算法
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层次聚类算法和基于图的分割算法相融合的图像分割算法 被引量:12
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作者 郭昕刚 王佳 程超 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期194-200,共7页
在基于图的分割(graph-based segmentation,GBS)算法的基础上引入层次聚类算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法首先在RGB彩色空间中使用GBS算法得... 在基于图的分割(graph-based segmentation,GBS)算法的基础上引入层次聚类算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法首先在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,然后提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,再根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与K-means-SLIC算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。 展开更多
关键词 分割 基于分割算法 分割 层次聚类 多线程
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基于边界特征的一维最大熵图象分割算法的研究与实现 被引量:6
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作者 田俊霞 穆国燕 陈树中 《计算机工程与科学》 CSCD 2002年第6期46-47,64,共3页
本文提出了一种新的图象分割算法 ,该算法首先检测边缘 ,在边界图象的基础上进行图象二值化 ,保留了边界特征 ,而且能自适应地选择阈值 ,克服了一维最大熵阈值方法进行图象分割时丢失边界特征的缺点。大量实验表明该算法取得了很好的效... 本文提出了一种新的图象分割算法 ,该算法首先检测边缘 ,在边界图象的基础上进行图象二值化 ,保留了边界特征 ,而且能自适应地选择阈值 ,克服了一维最大熵阈值方法进行图象分割时丢失边界特征的缺点。大量实验表明该算法取得了很好的效果 ,而且可以处理低质量或边缘模糊的图象 。 展开更多
关键词 边界特征 分割算法 二值化 全局阈值 局部阈值 一维最大熵 边缘检测 象识别 计算机视觉
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梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测
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作者 张英俊 闫薇薇 +2 位作者 谢斌红 张睿 陆望东 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2203-2210,共8页
开放世界目标检测(OWOD)将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测(GDF... 开放世界目标检测(OWOD)将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测(GDFN-OWOD)网络模型。针对未知类召回率偏低的问题,提出梯度区分性表征模块(GDRM),即利用反向传播的梯度差异区分未知类别和背景,以提高未知类召回率;此外,引入基于图分割的框聚类(GSBC)算法将物体边界框的确定建模为图分解问题,从而减少冗余的边界框,进而降低模型的计算量;针对未知类误识别的问题,采用基于特征范数的分类器(FN-BC)选择性能最优的卷积层识别已知和未知类别,以达到更高的识别准确率。在M-OWODB数据集上的实验结果表明,与最优对比模型相比在T1、T2、T3任务中GDFN-OWOD的未知类召回率分别提升了1.1、2.1、0.9个百分点,而绝对开集误差(A-OSE)分别降低了35.1%、28.7%和12.2%。可见,与现有的OWOD网络模型相比,所提网络模型有效缓解了未知类的召回率偏低和误识别的问题。 展开更多
关键词 开放世界目标检测 反向传播梯度 图分割算法 特征范数 卷积神经网络
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节点局部Fiedler向量中心性差值社区发现算法 被引量:4
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作者 凤丽洲 覃悦 杨贵军 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第12期2029-2042,共14页
社区结构是复杂网络最重要的一种结构特征。复杂网络中的社区结构研究主要包括社区发现与关键节点发掘两个重要问题。基于节点中心性的社区发现算法可同时进行关键节点发掘与社区发现。针对传统局部Fiedler向量中心性(LFVC)算法存在关... 社区结构是复杂网络最重要的一种结构特征。复杂网络中的社区结构研究主要包括社区发现与关键节点发掘两个重要问题。基于节点中心性的社区发现算法可同时进行关键节点发掘与社区发现。针对传统局部Fiedler向量中心性(LFVC)算法存在关键节点识别准确率低,进行社区发现时易出现孤立节点等问题,提出了节点局部Fiedler向量中心性差值社区发现算法(CDDN),设计了新的关键节点识别与边移除策略,并分析了算法性能。选择3种具有代表性的社区发现算法分别在4个真实复杂网络数据集上进行对比实验。实验结果表明,改进的算法既保持了局部中心性度量方法的效率,也防止了错误识别关键节点和关键边对划分结果的负面影响,避免了孤立点所带来的社区结构信息损失,能够快速、准确地发现真实社区。 展开更多
关键词 复杂网络 社区发现 关键节点发掘 中心性 图分割算法
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基于先验动态形状约束的视频目标提取 被引量:2
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作者 唐鹏 高琳 +1 位作者 周欣 盛鹏 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期185-191,共7页
准确的目标提取是机器视觉系统中的基础和关键步骤。然而诸如边界模糊、背景杂乱、目标被部分遮挡等复杂场景情况通常导致仅使用灰度信息的方法难以区分目标和背景。针对此问题,提出了一种针对单摄像机视频图像的目标提取新算法。首先... 准确的目标提取是机器视觉系统中的基础和关键步骤。然而诸如边界模糊、背景杂乱、目标被部分遮挡等复杂场景情况通常导致仅使用灰度信息的方法难以区分目标和背景。针对此问题,提出了一种针对单摄像机视频图像的目标提取新算法。首先在马尔可夫随机场的框架下将先验形状约束定义为从分割结果到先验形状之间轮廓变换的距离,并结合目标的检测似然度信息统一为势函数,再用图分割算法获取分割的全局最优解;同时为反映形变的时空相关性,进而提出基于先验知识的动态形状模型,用主成分分析将形状映射到低维度潜变量子空间,并对潜变量变化趋势建立自回归模型,再利用模型预测指导分割过程;最后模型参数和系统状态利用分割结果在线更新。试验表明,该算法能够适应噪声和目标外形变化,并能在目标被部分遮挡或难以从背景区分的情况下准确分割,鲁棒性较好,能够为机器视觉应用提供中级视觉的信息。 展开更多
关键词 视频监视 目标分割 动态形状模型 图分割算法
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三维模型特征笔画的风格化绘制
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作者 景昊 周秉锋 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期543-548,共6页
提出一个基于特征笔画的三维模型风格化绘制方法,能够在风格化绘制的同时,很好地描述三维模型的表面特征。首先定义了基于顶点径向曲率的分割标准函数和能量函数,采用能量最小化的Graph Cuts算法将三维模型表面的特征顶点和非特征顶点... 提出一个基于特征笔画的三维模型风格化绘制方法,能够在风格化绘制的同时,很好地描述三维模型的表面特征。首先定义了基于顶点径向曲率的分割标准函数和能量函数,采用能量最小化的Graph Cuts算法将三维模型表面的特征顶点和非特征顶点进行分割,连接特征顶点构成三维模型的特征笔画。在获取特征笔画后,采用纹理映射的方法生成风格化绘制效果。还提出两种纹理坐标的计算策略,可分别用于生成不同的风格化绘制结果。相比已有的方法,本方法能很好的表现模型的特征,且生成的笔画风格易于控制。 展开更多
关键词 风格化绘制 特征笔画 图分割算法
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Color image segmentation using mean shift and improved ant clustering 被引量:3
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作者 刘玲星 谭冠政 M.Sami Soliman 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第4期1040-1048,共9页
To improve the segmentation quality and efficiency of color image,a novel approach which combines the advantages of the mean shift(MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed.The regions which can ... To improve the segmentation quality and efficiency of color image,a novel approach which combines the advantages of the mean shift(MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed.The regions which can preserve the discontinuity characteristics of an image are segmented by MS algorithm,and then they are represented by a graph in which every region is represented by a node.In order to solve the graph partition problem,an improved ant clustering algorithm,called similarity carrying ant model(SCAM-ant),is proposed,in which a new similarity calculation method is given.Using SCAM-ant,the maximum number of items that each ant can carry will increase,the clustering time will be effectively reduced,and globally optimized clustering can also be realized.Because the graph is not based on the pixels of original image but on the segmentation result of MS algorithm,the computational complexity is greatly reduced.Experiments show that the proposed method can realize color image segmentation efficiently,and compared with the conventional methods based on the image pixels,it improves the image segmentation quality and the anti-interference ability. 展开更多
关键词 color image segmentation improved ant clustering graph partition mean shift
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