在概率图模型框架下提出了一种将回归分析和聚类分析相结合的贝叶斯点集匹配方法,其中,回归分析用来估计两个点集之间的映射函数,而聚类分析用来建立两个点集中点与点之间的对应关系.本文将点集匹配问题表示为一种多层的概率有向图,并提出了一种由粗到精的变分逼近算法来估计点集匹配的不确定性;此外,还利用高斯混合模型估计映射函数回归中的异方差噪声和场景点密度估计中离群点的分布;同时,引入转移变量建立起模型点集与场景点集之间的关系,并与离群点显著性检测-张家港液压切管机多功能电动倒角机价格低蔬菜大棚液压倒角机多少钱混合模型共同对场景点的分布进行估计.实验结果表明,该方法与其他点集匹配算法相比, 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com在鲁棒性和匹配精度方面均达到了较好的效果. 针对当前常见的显著性方法检测得到的显著性区域边界稀疏不明确、内部不均匀致密等问题,提出了一种基于条件随机场(Condition random field,CRF)和图像分割的显著性检测方法.该方法综合利用边界信息、局部信息以及全局信息,从图像中提取出多种显著性特征;在条件随机场框架下融合这些特征,通过显著性区域与背景区域的区域标注实现显著性区域的粗糙检测;结合区域标注结果和交互式图像分割方法实现显著性区域的精确检测.实验结果表明本文提出的方法能够清晰而准确地提取出图像中的显著性区域,有效提高显著性检测精度. 显著性检测-张家港液压切管机多功能电动倒角机价格低蔬菜大棚液压倒角机多少钱 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com