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1. chinaXiv:201901.00207 [pdf]

基于泊松填充的纹理自适应插值方法

张军; 陈凯雯
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对新图形技术条件下的纹理合成问题,提出一种纹理插值方法,可将源纹理图像自适应拉伸为不同尺寸的纹理图像并保持其清晰度不改变。首先,采用高维图像插值算法将源纹理裂变为目标纹理分辨率,作为中间过渡纹理;其次,利用自然图像的自相似性,依据中间纹理像素特征随机从源纹理中选取像素块; 最后,使用泊松图像编辑算法将源纹理像素块平滑嵌入到中间纹理的间隙区域,得到最终的合成纹理。通过与现有算法的大量对比实验表明,该算法对静态和非静态纹理合成问题都能适用,且合成结果与源纹理具有较高的视觉一致性。另外,该算法逻辑简单、计算快速,无法复杂优化计算或者学习训练步骤,适合在低硬件配置的移动平台应用。

提交时间: 2019-01-28 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量52下载量32 评论 0

2. chinaXiv:201811.00194 [pdf]

宠物知识图谱的半自动化构建方法

袁琦; 刘渊; 谢振平; 陆菁
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

提出一种宠物知识图谱的构建框架。通过自顶向下的方式设计并构建了Schema(概念)层,从半结构化和非结构化数据中进行知识抽取构建了数据层。在对非结构化数据的实体抽取方面,提出了一种条件随机场(CRF)与宠物症状词典相结合的症状命名实体识别方法。该方法利用症状词典对文本进行识别,获取语义类别信息,CRF结合语义信息实现对症状实体的识别抽取。实验结果表明了该方法的有效性。在知识表示方面,选用OrientDB数据库支持的属性图模型来表示。知识图谱采用OrientDB图数据库来完成知识的存储,并实例展示了构建的宠物知识图谱。

提交时间: 2018-11-29 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量55下载量36 评论 0

3. chinaXiv:201805.00473 [pdf]

基于分位函数的直方图符号数据非负主成分分析法

李竹婷; 陈秀宏; 孙慧强
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对已有的符号数据主成分分析法大都采用部分代表性信息来代替符号数据的缺点,提出一种直方图符号数据的主成分分析法。直方图数据以概率分布的形式表示符号数据,更全面准确。根据直方图数据特点将其用分位函数表示,引入充分考虑直方图数据概率分布的Wasserstein距离,计算直方图变量协方差矩阵,从而进行主成分分析。但该方法求得的前若干个最大特征所对应的特征向量不一定为非负的,这样在用分位函数表示主成分时不能保证它也是分位函数。为此,又结合Dias[1]等人的DSD(distribution and symmetric distribution)回归模型,对每个直方图变量定义相应的对称分布变量,根据Wasserstein距离下的广义协方差矩阵得到具有非负系数的所有主成分。通过实验说明了该算法的有效性。该方法同时克服了文献[2]中直方图PCA系数可能为负的缺点,更多地保留了原始数据的信息。

提交时间: 2018-05-24 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量135下载量93 评论 0

4. chinaXiv:201805.00365 [pdf]

虚拟化与数字仿真融合的网络仿真任务划分

吴文燕; 姜鑫; 王晓锋; 刘渊
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

为提升网络仿真性能,面向虚拟化与数字仿真融合的网络仿真体系架构,研究相应的网络仿真任务划分方法。综合考虑虚拟化与数字仿真各自优势,将网络拓扑分为虚拟化拓扑区域与数字仿真拓扑区域,结合给定物理资源,以负载均衡与远程通信量最小化为目标,对两种区域进行融合划分。实验表明,通过该方法进行网络仿真任务划分相对于随机算法与均衡负载平衡算法,远程通信量分别平均降低33.7%,25.1%,负载均衡度分别平均提升56.3%,38.0%。该方法可有效降低远程通信量与提升负载均衡度。

提交时间: 2018-05-18 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量246下载量141 评论 0

5. chinaXiv:201804.02368 [pdf]

基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法

陈凯; 陈秀宏; 孙慧强
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对局部空间信息的模糊C-均值算法(WFLICM)中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标识的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM),在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法(Canopy-NLWFLICM),可以在NLWFLICM算法聚类前,对聚类中心进行预处理,从而提高收敛速度和图像分割精度。

提交时间: 2018-04-24 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量214下载量128 评论 0

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