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楼主: madio
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    发表于 2013-9-17 16:12 |只看该作者
    |招呼Ta 关注Ta
    A题
    & F3 \, g% ]6 \$ i, s: c, U7 P第一位 拟合) B, }) _" |) m7 Y6 X# `7 R5 `
    第二问 显著性差异分析.个车道对比
    ! r3 N+ C( [. L  C6 ?  e第三问 二流定理 车辆波动定理
    : ~$ u+ f1 q$ W6 _# U第四问  利用第三问的模型改变 参数计算
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    wangzheng3056 + 10 学习了

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    A题: S( u9 [0 D& y. q1 t
    第一位 拟合
    : _; Z& f. C7 F8 T' l5 i8 I第二问 显著性差异分析.个车道对比& a5 N. n  o: e7 G& r& K
    第三问 二流定理 车辆波动定理
    : H. K: B) L4 j- ?$ ~7 k9 L! }第四问  利用第三问的模型改变 参数计算
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    wangzheng3056 + 10 思路清晰,如果能在详细一点,更有可能被选.

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    [LV.4]偶尔看看III

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    B题
    ' _# O, h; g+ y6 ~7 c3 z因为图像是黑白的 首先将读入的图片进行二值化 接下来就是对二值化的0-1矩阵进行处理
    ' c5 b9 s: e% C  A* E# J# g; d因为图片的尺寸都是一样的 最重要的就是对图片边缘的处理
    ( R! w& a2 d4 J& x. w$ V/ E第一问 提取每幅图片的左右列 找到最左边的一幅图片 通过查找文献 找到一个两元向量的相似度系数计算公式  然后让最边边一幅图的右列与剩下18幅图的左列进行相似度计算 系数最大的为挨着的 依次类推 这个效果很好 中文英文的都很好拼接9 ]$ P3 {# k9 u
    第二问 首先提取最左列的图片 根据每幅图片中行间距在图片中所占的不同位置分为11类 然后运用问题1的思想 每行的效果前半部分效果较好 后面的有点乱序 需干预% S4 [" F  i7 P# z: T
    第三问 思路和第二问一样 具体的当时还没实现出来
    3 a  ]8 r: f" m- n第一次参加建模比赛 前两天每晚11:30 回去睡觉 早上7:00 去机房 第三晚通宵 感觉睡觉睡多了 下次参赛晚上不能再回宿舍睡觉了 累了在电脑前趴会儿  节约时间
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    wangzheng3056 + 50 思路清晰,非常不错

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    pku007 发表于 2013-9-16 21:48 - e$ r/ O* j/ G. |' x3 F
    第一问 比赛第三天才想到H圈 没用上
    & [4 f  ?) l& n2 l5 L' D7 F第二问 我们实现的效果很好 英文基准线比中文难
    . F  m2 G9 o. a1 D第三问 附件五我们 ...

    $ z  p/ p- W6 I( e2 \& [. g请问你们用什么分类方法?我们也试过分类,用聚类分析得到的结果不理想
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    关于b题. O: ?  N- I7 w4 ~. S6 K( b
    第一问:边缘灰度左右匹配像素点个数,灰度矩阵标准化处理后,很容易实现,全程序,输出图片和顺序矩阵;9 d1 A2 P+ _( W. z
    第二问:与第一问的区别在于分行,将文字当作是黑条,行间距变为白条,所占像素点个数为定值,标准化后,同行边缘所占黑白条相等,回到问题一;由于信息弱化,即由1980变为180,部分需要人工匹配。附件四,英文变为黑白条,需要进行掐头去尾,即值保留a,e去掉kl,y,g的头和尾巴,回到附件三;' y+ N2 T9 ?/ G6 D( E/ k
    第三问:与第二问的区别在于分页,仔细分析发现,正反两面虽然对应的较好,但是仍可发现具有明显的位置差别,一个偏上一点,一个偏下,进行附件四类似的数据处理,分页后,回到第三问附件四;1 s  u4 j; y$ T+ _! [2 p# S
    虽然是程序解决但是人工干预,和数据处理部分也是需要的;
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    针对问题二和三,基本思路跟大家的都差不多,首先分类,分成11行,然后通过左右边缘向量的相似度进行拼接。不过由于出现白边的情况电脑无法根据相似度进行判断,同时由于噪声干扰会出现相似度很大的两张图片实际上是错误拼接,所以我们首先建立了一个低匹配率图片库,从相似度矩阵中找出那些与其他图片边缘相似度较低(通过多次试验找到一个合适的阀值)的图片放到低匹配率图片库中,然后再拼接过程中,只要相似度低于阀值,则提示人工在低匹配率图库中找到匹配的图片输入给电脑,然后电脑再继续自动拼接,如此循环,当找到19张图片时跳出循环,程序结束。我们做的结果是问题二需要干预的图片有50多张,少于这个值就会出现错误拼接,可以找到一个更合适的求相似度的方法,提高匹配正确率,那么人工干预就可以减少一点
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    zhengdong        

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    喜欢数模,爱好编程。
    第一二问我们选择的是根据相关数据直接作图 ,分析得出结论的。
    3 b  d( L; {9 n第三问我们采用的是回归模型。
    9 o/ Y0 {  F# e5 [  o6 b  O第四问就直接对第三问反解的。。。6 B1 o' N% s) i& [  B
      第一次参加,没什么经验的 。做得感觉也是不着什么调的。
    # t" }) E& t  Z8 K, K! v                                                                         求大神指点指点啊。。。。。。。。。。。。。
    ! `: {" w8 B3 t9 h; a
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