期刊
  出版年
  关键词
结果中检索 Open Search
Please wait a minute...
选择: 显示/隐藏图片
1. 视线跟踪及其在智能教育中的应用研究综述
张俊杰, 孙光民, 郑鲲
计算机应用    2020, 40 (11): 3346-3356.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020040443
摘要395)      PDF (1506KB)(651)    收藏
与教育相结合是当前人工智能研究的热点方向之一,获得学习状态信息是智能教育中非常重要的一个环节。视线变化可以直接或间接反映心理以及状态的变化,所以视线跟踪在智能教育领域起到重要作用。首先,对智能教育的发展进行了介绍;然后,对视线跟踪技术的发展、当前的研究工作以及研究现状进行了归纳与分析,总结了近3年视线跟踪技术在教育领域的相关应用与研究工作;最后,对视线跟踪技术在教育领域的发展趋势进行了总结与展望。
参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
2. 基于Radon小波低分辨率的织物疵点检测算法
朱中洋, 肖志云, 孙光民, 齐咏生
计算机应用    2015, 35 (3): 863-867.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.863
摘要609)      PDF (795KB)(400)    收藏

针对纺织过程中可能出现的瑕疵问题,提出了一种新的织物疵点分割方法——四分法和织物疵点特征提取方法——Radon小波低分辨率特征(RWLRC)。该算法先将织物图像经过Gabor滤波器预处理,再将预处理之后的织物图像等分成四部分,通过4部分的最大值与最小值确定阈值并分割。将疵点形状的二值图像进行Radon变换并得到特征曲线,应用Mallat塔式分解算法进行特征降维,最后由神经网络进行状态识别和特征分类。实验结果表明,四分法无需与正常织物对照分割,具有自适应性,Radon小波低分辨率特征的特征值只有3维,具有特征维数低、疵点形状描述准确等特点,所提方法可以有效检测与识别缺纬、缺经、油污、漏洞等常见疵点。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价