时玉杰
- 作品数：7 被引量：15H指数：2
- 供职机构：苏州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金苏州市科技支撑计划项目江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于HSV空间在线聚类的视频背景提取方法
- 本发明公开了一种基于HSV空间在线聚类的视频背景提取方法，采用聚类方法实现，对一段视频训练帧，以像素点在HSV空间的三个通道的值为聚类分类依据，分别提取每个像素点在HSV空间的H、S和V值，对每个像素点，分别按H、S和V...
- 吴健崔志明时玉杰刘纯平
- 基于重采样思想的图像主动分类方法研究
- 图像分类方法是计算机视觉和图像处理领域的重要技术。随着信息技术的快速发展,图像数据呈爆炸式增长。面对海量的图像数据,在分类器学习中如何快速高效地挑选少量高质量的图像数据已成为图像分类方法的一个研究热点。本文针对图像分类方...
- 时玉杰
- 关键词：计算机视觉图像识别图像处理
- 文献传递
- 基于谱聚类的车辆异常行为检测方法
- 本发明公开了一种基于谱聚类的车辆异常行为检测方法，通过视频跟踪获取运动目标的时空轨迹，经过去异和预处理得到正常的轨迹，对轨迹进行构图，得到轨迹序列对应的无向图；然后计算轨迹间的相似性，从而得到相似性矩阵；对相似性矩阵进行...
- 吴健崔志明时玉杰李承超
- 文献传递
- 基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法被引量：13
- 2013年
- 依据样本数据点分布的局部和全局一致性特征,提出了一种基于局部密度构造相似矩阵的谱聚类算法。首先通过分析样本数据点的分布特性给出了局部密度定义,根据样本点的局部密度对样本点集由密到疏排序,并按照设计的连接策略构建无向图;然后以GN算法思想为参考,给出了一种基于边介数的权值矩阵计算方法,经过数据转换得到谱聚类相似矩阵;最后通过第一个极大本征间隙出现的位置来确定类个数,并利用经典聚类方法对特征向量空间中的数据点进行聚类。通过人工仿真数据集和UCI数据集进行测试,实验结果表明本文谱聚类算法具有较好的顽健性。
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- 关键词：谱聚类相似矩阵
- 基于数据源依赖性的Deep Web数据融合方法被引量：2
- 2014年
- 在Deep Web数据挖掘中,不同数据源之间往往会出现数据冲突,如何解决冲突从而获得正确值(这一过程称为数据融合)是数据集成中的一个关键问题.提出一种考虑数据源之间依赖关系的数据融合方法.该方法利用贝叶斯分析确定数据源之间的依赖性,设计出检测依赖性和融合数据的迭代算法;并通过考虑数据源的准确度和属性值之间的相似性等条件扩展模型.使用该方法,对网上爬取的真实数据进行了实验,结果表明它能够显著提高数据融合的准确度,而且在大量数据源存在的情况下具有可扩展性.
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- 关键词：数据集成数据融合
- 基于谱聚类的车辆异常行为检测方法
- 本发明公开了一种基于谱聚类的车辆异常行为检测方法，通过视频跟踪获取运动目标的时空轨迹，经过去异和预处理得到正常的轨迹，对轨迹进行构图，得到轨迹序列对应的无向图；然后计算轨迹间的相似性，从而得到相似性矩阵；对相似性矩阵进行...
- 吴健崔志明时玉杰李承超
- 文献传递
- 基于HSV空间在线聚类的视频背景提取方法
- 本发明公开了一种基于HSV空间在线聚类的视频背景提取方法，采用聚类方法实现，对一段视频训练帧，以像素点在HSV空间的三个通道的值为聚类分类依据，分别提取每个像素点在HSV空间的H、S和V值，对每个像素点，分别按H、S和V...
- 吴健崔志明时玉杰刘纯平
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