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图像的相似度计算是图像检索中的一个关键性问题,在网络搜索引擎和计算机视觉等领域有着广泛的应用。传统的哈希算法采用离散余弦变换、主成分分析等方法处理图像,存在着方块效应和鲁棒性差等问题,为了解决传统算法的不足,文中提出一种基于奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)相结合的感知哈希算法进行图像相似度计算。通过奇异值分解对图像进行降噪处理,这样保证降噪后的图像在后期处理时对结果干扰减少,然后通过离散小波变换得到图片中的低频部分用于计算哈希值,保留图像的主体信息,最后通过计算哈希值的汉明距离来测评图片的相似度。实验结果表明,与现有的图像相似度计算方法相比,文中提出的算法性能好,鲁棒性高。 相似文献
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为缩短色纺纱线打样周期并提高制成率,提出利用光谱与颜色特征对纤维与纱线间存在的复杂颜色传递规律进行分析;针对样本自身呈色具有的随机波动性,建立了基于类内与类间特征的类别可分比模型和呈色差异性判别准则。结果表明:当染色纤维混配物形态发生改变时,其光谱特征与颜色特征均存在显著改变,且与配比参数无关;当色纺纱线捻系数改变时,其颜色的一致性会有所提升,且明度值存在变化;色纺纱线的颜色不仅与纤维配比参数相关,而且与工艺参数紧密关联,是典型的双参数呈色模型。本文研究对于探索色纺纱线的颜色表征与分析建模具有重要的理论价值,同时也能够为色纺纱线快速打样提供实践指导。 相似文献
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互联网购物逐渐走进人们生活,人们在购物的同时也会留下海量评论文本,这些文本蕴含着巨大的价值和情感倾向,通过分析这些服装电商评论文本情感倾向,为推荐系统提供了参考。传统的算法难以提取到文本更深层次的情感特征,难以达到很好的效果。因此,该文提出了一种基于多层注意力机制BiGRU-SD-Attention的算法模型。首先,通过分布式爬虫采集服装电商评论文本,将文本数据进行清洗,划分为词语级别和句子级别数据集;利用BiGRU网络提取文本的正、负情感特征,然后对词语和句子分别运用注意力机制进行情感特征的重新加权计算;通过多层递进的权重计算,最后分类输出服装电商文本的情感特征倾向。实验结果表明,该算法的准确率达到了94.23%,对比传统的SVM算法(81.67%)以及单一注意力机制的BiLSM-Attention算法(93.50%),在各方面都有了显著的提升。 相似文献
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针对色纺织物呈色机制的复杂性与特殊性,建立了基于离散Fréchet距离与皮尔森相关系数的光谱泛相似测度模型;结合特征间的类内距离与类间距离, 构建了光谱反射率曲线特征差异性判别准则,并应用于色纺纱线与其织物间的颜色传递与影响因素分析。结果表明:相较于传统色差分析模型,建立的光谱泛相似测度模型与差异性判别准则具有稳定且有效的颜色表征与判别能力;同时,染色纤维的混配比、性状特性、种类以及捻系数差异均会对其纱线和织物的呈色产生显著影响;当染色纤维混配比差异小于2.0%以及纱线捻系数差异小于10时,纱线与织物间存在颜色变化,但相对于纤维性状与种类差异而言,织造过程引入的影响有限,属于弱干扰因素。 相似文献
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为解决色纺加工中染色纤维整体呈色特性难以准确描述的问题,建立了基于混合色彩空间的独立特征颜色分析模型。对Lab与HSV 2种颜色空间中具有相同属性的颜色分量进行独立融合,并构建混合色彩空间;在此基础上,分别采用三阶颜色矩和局部纹理统计特征对色纺织物图像的颜色信息进行表征与融合。结果表明:对于色纺针织物或梭织物而言,所建立的颜色表征模型不仅能够对较大范围内的质量配比变化进行有效表征,而且对于染色纤维细微调整而导致的颜色改变亦能准确表达,具有理想的鲁棒性与普适性。 相似文献
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