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基于SIFT特征和图割算法的图像分割方法研究被引量：8: 2009年; 图割算法是图像分割方法中的一种高效的最优化计算方法,针对图像中目标物体的旋转尺度光照变化导致的分割不准确问题,提出了一种基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征的图割(Graph Cuts)算法;该方法将SIFT特征的尺度旋转不变性和图割算法的准确快速性结合在一起,通过提取图像中物体SIFT特征点做为图割算法的种子点,求解最小能量函数快速从而获得该图像的最优分割;实验结果表明,该方法鲁棒性较好,能准确地分割出目标物体在图像中的轮廓。; 徐昱琳张雷陈万米宋鑫坤; 关键词：SIFT特征能量函数图像分割种子点

基于BP神经网络的SPC/APC过程质量异常因素识别: 针对整合的SPC/APC过程控制系统,分析了APC控制对SPC监测能力的影响,研究了应用BP神经网络模式识别及分类能力替代传统SPC控制图对过程的失控进行监测。实验结果证明,所提出的BP神经网络模型能快速识别过程中的异常...; 徐昱琳禹建丽王海宇; 关键词：控制图 BP神经网络; 文献传递

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上海大学创新基金(A10-0109-07-012)