简介：ＭｏｔｉｏｎＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＧｌｏｂａｌａｎｄＬｏｃａＣｏｍｐｅｎｓａｂｉｌｉｔｙＡｎａｌｙｓｉｓTXＭｏｔｉｏｎＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＧｌｏｂａｌａｎｄＬｏｃａｌＣｏｍｐｅｎｓａｂｉｌｉｔｙＡｎａｌｙｓｉｓＦａｎＪｉｎ...

简介：Thispaperpresentsanewmethodfordetectionofedgesindigitalangiographicimages.Itisfoundthatvariancesoflocalregionsacrossedgesofimagesarestatisticallydifferentfromthatofthosewherenoedgeiscrossed.Thisdifferencecanbeutilizedforthedetectionofedgesofangiographicimages.Analgorithmbasedonlocalvarianceisproposed.Asaresult,theedge-detectionalgorithmisnotsensitivetonoiseandlow-leveltexturesofimages.Acomputerprogrambasedonthenewalgorithmhasbeendevelopedandusedbyseveralhospitals.

简介：编码基于的方法的一篇小说说出同样本地的二进制取向代码(LBOCode)因为palmprint识别被建议。palmprint图象第一与Gabor过滤器的一个银行被卷，然后取向信息与一条winner-take-all规则被达到。随后，产生取向印射数组被一致本地二进制模式操作。因此，LBOCode图象被完成它在象素水平包含palmprint取向信息。进一步，我们把LBOCode图象划分成几相等尺寸并且nonoverlapping区域，和摘录从每个区域的统计代码直方图独立地，它在地区性的水平造对palmprint的全球描述。在匹配舞台，在二palmprints之间的匹配的分数被精明的二张空间提高的直方图的不同完成，它带计算简洁的利益。试验性的结果证明建议方法与几个最先进的方法的相比完成更有希望的识别性能。

简介：Gabor特征被显示了为手掌静脉识别有效。这份报纸论述一个新奇特征表示方法，实现本地Gabor直方图(FLGH)的熔化，以便改进手掌静脉识别系统的精确性。称为本地Gabor主要差别模式(LGPDP)的一个新本地描述符用本地最大的差别(LMD)编码Gabor大小操作员。相应Gabor阶段模式被独占的本地Gabor编码或(XOR)模式(LGXP)。Fishers线性判别式(FLD)方法然后被实现减少特征表示的维数。低维的Gabor大小和阶段特征向量最后被熔化提高精确性。从自动化的研究所的试验性的结果，建议FLGH方法更好完成的中国科学院(CASIA)数据库表演由利用分数级的熔化的性能。相等的错误率(无论何时)是0.08%，它超过另外的常规手掌静脉识别方法(从2.87%～0.16%的无论何时范围)，例如，拉普拉斯算符手掌，琐事特征，麻袋布阶段，Eigenvein，本地不变的特征，相互的前景本地人二进制代码模式(LBP)，并且多采样特征熔化方法。

简介：因为质地图象不能被单个象素的灰色的水平信息直接处理，我们建议反映在每个象素集中的补丁的紧张分发的一个新质地描述符。然后，Potts模型的一般多相的图象分割模型被增加质地描述符的区域信息为质地分割扩大。一个快数字计划基于裂口Bregman方法被设计加快计算过程。算法是有效的，并且质地描述符和典型函数能容易被实现。用合成质地图象，真实自然景色图象和合成的孔雷达图象的实验被介绍给在我们的方法和另外的最先进的技术之间的质的比较。结果证明我们的方法能精确地分割目标区域并且在分割自然图象特别与另外的方法相比是竞争的。

简介：Inthispaper,alocal-learningalgorithmformulti-agentispresentedbasedonthefactthatindividualagentperformslocalperceptionandlocalinteractionundergroupenvironment.Asforin-dividual-learning,agentadoptsgreedystrategytomaximizeitsrewardwheninteractingwithenvi-ronment.Ingroup-learning,localinteractiontakesplacebetweeneachtwoagents.Alocal-learningalgorithmtochooseandmodifyagents'actionsisproposedtoimprovethetraditionalQ-learningalgorithm,respectivelyinthesituationsofzero-sumgamesandgeneral-sumgameswithuniqueequi-libriumormulti-equilibrium.Andthislocal-learningalgorithmisprovedtobeconvergentandthecomputationcomplexityislowerthantheNash-Q.Additionally,throughgrid-gametest,itisindicatedthatbyusingthislocal-learningalgorithm,thelocalbehaviorsofagentscanspreadtoglobe.

简介：Inthispaper,anovelframework,namedasglobal-localfeatureattentionnetworkwithrerankingstrategy(GLAN-RS),ispresentedforimagecaptioningtask.Ratherthanonlyadoptingunitaryvisualinformationintheclassicalmodels,GLAN-RSexplorestheattentionmechanismtocapturelocalconvolutionalsalientimagemaps.Furthermore,weadoptrerankingstrategytoadjustthepriorityofthecandidatecaptionsandselectthebestone.TheproposedmodelisverifiedusingtheMicrosoftCommonObjectsinContext(MSCOCO)benchmarkdatasetacrosssevenstandardevaluationmetrics.ExperimentalresultsshowthatGLAN-RSsignificantlyoutperformsthestate-of-the-artapproaches,suchasmultimodalrecurrentneuralnetwork(MRNN)andGoogleNIC,whichgetsanimprovementof20%intermsofBLEU4scoreand13pointsintermsofCIDERscore.

简介：Anovelactivecontourmodelisproposed,whichincorporateslocalinformationdistributionsinafuzzyenergyfunctiontoeffectivelydealwiththeintensityinhomogeneity.Moreover,theproposedmodelisconvexwithrespecttothevariablewhichisusedforextractingthecontour.Thismakesthemodelindependentontheinitialconditionandsuitableforanautomaticsegmentation.Furthermore,theenergyfunctionisminimizedinacomputationallyefficientwaybycalculatingthefuzzyenergyalterationsdirectly.Experimentsarecarriedouttoprovetheperformanceoftheproposedmodeloversomeexistingmethods.Theobtainedresultsconfirmtheefficiencyofthemethod.

简介：有连接纤维的分布式的天线(CWLAN食物及药品管理局)的认知无线本地区域网络是在纤维，认知收音机和提供高速度/高度能力的分布式的天线技术上联合无线电的有希望、有效的体系结构以合理成本的无线存取。在这份报纸，一条学习Q途径被使用在CWLAN食物及药品管理局实现动态隧道赋值(DCA)。认知存取点(帽子)选择并且分配最好的隧道在之中工业、科学、医药(主义)为数据包传播的乐队，给目的是最小化外部干扰并且获得更好网络宽的性能。当能在正常操作期间探索一个CWLAN食物及药品管理局系统的状态时，学习Q方法避免解决复杂优化问题。模拟结果表明建议策略在减少停止概率和改善网络产量是有效的。