分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有姿态估计方法不能准确提取特征参数的问题,提出了一种基于结构化支持向量机(SSVM)与卷积神经网络(CNN)的层次化模型。首先,展示了一个基于PS部件模型的SSVM如何实现为一个两层的神经网络,其中第一层是卷积层,另一层是损失增强推理层;通过将模型的结构化形式转换为模型中的一个神经网络,提出的方法可以同时学习结构模型和外观模型,然后反向传播误差以学习底层的可学习参数,这些参数可从外观模型特征中提取出来;最后,将SSVM模型转换为神经网络模型,将误差反向传播到较低层,并计算确切的SSVM损失,同时通过基于次梯度的方法来学习原始SSVM。将该模型与当前较为先进的识别模型进行了对比,结果证明提出的层次化模型的识别成功率比对比方法平均高6%,具有更强的识别性能。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 传统的去除雨雪的方法通常没有考虑参数的自适应问题。为了提高视频去雨去雪的效果,在Kim方法的矩阵补全模型中添加了一个自适应参数并提出了基于矩阵补全的自适应去雨雪算法。首先,简要地描述Kim方法的主要工作;其次,把自适应参数添加到经典的Kim模型的第二项;最后,使用各种雨雪视频验证了该参数的有效性及优异性,并使用网格搜索法找到去雨效果最好的参数。实验结果表明,添加的自适应参数能够有效地去除视频中的雨和雪。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统的阿兹海默症(Alzheimer’s disease,AD)分类3D模型参数过多以及2D模型缺乏连续性特征的问题,提出了一种结合2D卷积神经网络与长短时记忆网络的脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像分类算法。利用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN),卷积层能够在无标签的情况下自动提取到图像特征。首先以无监督的方式训练卷积神经网络;将MRI图像序列转换为特征序列,再输入到长短时记忆网络进行训练;最后结合特征序列与LSTM的隐藏状态进行分类。实验结果显示,相比3D模型,该算法有着更少的参数,对于NC与AD的分类达到了93.93%的准确率,对于NC与MCI达到了86.27%的准确率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在超分辨图像重建领域,如何平衡字典学习中表示系数的稀疏性和协同性对重建效果具有重要意义。针对该问题,在半耦合字典学习的超分辨重建基础上,利用核范数构建一个新的正则项,将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑,并用交替方向乘子法(ADMM)求解优化模型,得到了基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建算法。实验结果表明,该方法比现有的一些基于字典学习的重建方法具有更好的重建效果。所提出的算法能根据字典的变化自适应地平衡稀疏性与关联性,并通过两者之间的协调产生一个最合适的系数,因此在噪声环境下具有一定的抗干扰能力。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 互联网技术的飞速发展导致敏感内容图像由原先基本隐蔽的内容交换变为海量的数据共享, 传统基于图像特征提取的敏感内容检测方法不再适用。针对上述难点,提出基于稀疏语义和双层深度卷积神经网络相结合的敏感内容检测方法。上层网络首先进行训练样本的预处理,并通过构造图像的稀疏语义表示作为神经网络的输入,而下层网络则进一步考虑第三方管控机制(如政府代理等),提出针对特定群体的敏感内容图像检测方法。与现有常用敏感内容图像检测方法相比,提出的检测方法可有效降低训练样本数量,且检测精度比传统图像检测方法(如基于视觉词袋方法等)提升7%以上。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 基于暗通道先验的单幅图像去雾算法是目前最为高效的图像去雾技术,然而当图像中某些场景不完全满足暗通道先验时,去雾处理后的图像中常常出现大量伪影和色彩失真,因此需要根据图像对该方法进行修正。假设图像场景亮度越高,暗通道越不可信;场景饱和度越低,暗通道越不可信。基于该假设重新设计了图像的暗通道置信度,以补偿场景不完全满足暗通道先验时估算过大的暗通道值;另外对图像进行后置增强处理,以提升图像的视觉效果。提出的算法对三类具有代表性的雾天图像进行实验,实验结果显示,与相关算法相比,该算法在缓解色彩失真、去除伪影等方面表现更好。该算法通过设计暗通道置信度克服了图像场景不完全满足暗通道先验时暗通道值估计偏大的问题,显著提升了暗通道先验去雾模型对不同雾天场景的适应能力。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对GrabCut算法在图像分割中存在迭代求解耗时长、分割结果欠分割的问题,提出了一种基于非归一化直方图改进的GrabCut算法。在保留GrabCut第一次分割结果的基础上,通过非归一化直方图计算像素点属于前景或背景的方法来代替高斯混合模型迭代学习的过程;在构图过程中引入一类新的节点Bin进行构图以提高分割精度。选取MSRA1000数据集中部分图片进行实验验证,结果表明该算法在分割效果和效率上都有明显的提升;在进行背景复杂图像的分割时改进算法优势更加明显。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对在光照变化和强阴影干扰条件下的道路边缘检测问题,提出了一种对光照鲁棒的道路边缘检测算法。该算法结合导向滤波和抗阴影特征提取器,首先,采用导向滤波对图像的边缘进行增强,减少背景噪声干扰;其次,利用抗阴影道路特征提取器提取道路粗边缘轮廓;最后,采用模糊联通性分析,结合道路边缘全局信息将道路边缘分为远、近两部分,对提取的边缘点进行修正,并采用RANSAC进行拟合。实验部分采用ROMA数据集对算法进行验证,实验结果表明,提出的边缘检测算法的综合性能指标为83.67% ,在各种道路条件下,具有较好的鲁棒性和准确性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对树木点云拓扑结构复杂、特征细节繁多等问题,提出一种基于点云收缩提取曲线骨架的算法。首先,为了在点云表面直接应用网格收缩算法,对点云进行局部主成分分析和Delaunay三角剖分;其次,针对树木点云拓扑结构复杂和末枝细节繁多等问题,用曲率法线流算子对点云进行收缩,针对树木枝条细长且弯曲幅度平缓等特点,利用\改进后的QEM网格简化方法将三角网格折叠成一维曲线骨架;最后,将得到的曲线骨架进行连通和居中处理。提出的算法直接在点云上进行操作,不需要额外的信息和预处理操作,对噪声和残缺点云有良好的鲁棒性。实验证明,该算法提取的树木点云骨架充分表达了树木在自然环境下的生物性结构和特征,相对于rosa、L1-中轴等经典算法,在树木点云的骨架提取速度上提高3倍以上,枝条重建度提高25%。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 提出了一种基于改进的深度残差网络(residual network,ResNet)的表情识别算法。采用小卷积核和深网络结构,利用残差模块学习残差映射解决了随着网络深度的增加网络精度下降问题, 通过迁移学习方法克服了因数据量不足导致训练不充分的缺点;网络架构使用了线性支持向量机(SVM)进行分类。实验中首先利用ImageNet数据库进行网络参数预训练,使网络具有良好的提取特征能力,根据迁移学习方法,利用FER-2013数据库以及扩充后的CK+数据库进行参数微调和训练。该算法克服了浅层网络需要依靠手工特征,深层网络难以训练等问题,在CK+数据库以及GENKI-4K数据库上分别取得了91.333%和95.775%识别率。SVM在CK+数据库的分类效果较Softmax提高了1%左右。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对目前掌纹识别算法中对彩色掌纹图像的识别研究不多,提出一种新的基于Stein-Weiss函数解析性质的BP神经网络彩色掌纹图像的识别算法。首先为彩色掌纹图像中的每个像素点构建一个Stein-Weiss函数,再根据Stein-Weiss函数的解析性,计算出相应像素的十六个特征值,将这些特征值输入到BP神经网络的输入层,通过BP神经网络的自学习能力对这些数据进行分类学习; 然后通过BP神经网络的泛化能力来获取掌纹边缘线; 最后对掌纹边缘线提取成对几何特征建立特征库,通过成对几何直方图相交算法进行掌纹识别。实验结果表明,相对于以往的灰度掌纹图像识别算法,该算法能够更快地提取出更精细的掌纹线,识别率更高,并且对于旋转和噪声的干扰具有较强的鲁棒性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统硬阈值函数在阈值处的不连续、软阈值函数中原小波系数与小波估计系数之间存在的恒定偏差问题,提出一种基于改进阈值函数的图像去噪算法。该算法结合已改进阈值函数的优点,通过设置适当的调整参数动态选取固定阈值,增加调节因子来降低原小波系数和估计小波系数之间存在的恒定偏差,从而提高重构图像和原图像的逼近程度。改进后的阈值函数在阈值处满足连续性,同时满足函数的渐进性和高阶可导性。仿真结果表明,采用改进后的阈值函数进行图像去噪,视觉效果好,另一方面对均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和信噪比(SNR)等去噪性能指标进行比较,PSNR和SNR都提高了,MSE有所降低,去噪效果得到了优化。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了利用图像集中的集合信息来提高图像识别精度以及对图像变化的鲁棒性,从而大幅降低诸如姿态、光照、遮挡和未对齐等因素对识别精度的影响。提出了一种用于图像集分类的图像集原型与投影学习算法(LPSOP)。该算法同时针对每个图像集学习有代表性的点(原型)以及一个正交的全局投影矩阵,使得在目标子空间的每个图像集可以被最优地分类到同类的最近原型集中。用学习到的原型来代表该图像集,既能降低冗余图像干扰,又能减少存储和计算开销,学习到的投影矩阵则能够大幅提高分类精度与噪声鲁棒性。在UCSD/Honda、CMU Mobo和YouTube Celebrities这三个数据集上的实验结果表明,LPSOP比目前流行的图像集分类算法具有更高的识别精度和更好的鲁棒性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)是今年来最热门的生成模型之一,使用生成对抗网络和它的一些改进模型可以生成随机图像,或是质量不高的特定图像。目前并没有能够使用简单的网络结构生成高质量特定图像的生成模型,针对这一项任务,提出的方法结合了边界平衡生成对抗网络(boundary equilibrium generative adversarial network,BEGAN)的优点,添加附加条件特征以及均方误差损失,建立条件边界平衡生成对抗网络(conditional-BEGAN,C-BEGAN),使用这种方法提取其中的生成模型用于特定图像的生成,实验结果表明,该方法相比于其他监督类生成模型可以使用更简单的网络达到更快的收敛速度并且能够生成具有更好质量以及多样性的图片。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在空间通信中,过大的多普勒频移和多普勒变化率会造成相干解调接收机无法进行载波恢复与时钟同步。为此,针对高斯最小频移键控(GMSK)信号提出一种可靠且快速克服大多普勒频移的改进平方环方法。首先通过频率估计模块获取粗略载波频率,其次应用改进平方环结构实现GMSK信号的载波恢复和时钟同步。仿真结果显示在输入信噪比Eb/N0=5 dB以及环路噪声带宽为50 kHz的条件下,载波恢复环路与时钟同步环路锁定时间约为3.6 ms。在低信噪比及大多普勒频移的条件下,该方法能够快速且稳定地实现GMSK信号在空间通信中的载波恢复与时钟同步。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对LoRaWAN(long range wide area network)协议中LoRa网关与LoRa终端间数据多帧传输方式存在控制开销和传输时延较大的问题,提出一种基于LoRaWAN的自适应多帧高效传输方法(adaptive multi-frame efficient transmission,AMFET),包含自适应多帧发送机制、自适应多帧接收确认机制和丢帧识别机制。自适应多帧发送机制对需确认数据消息设置优先等级,对高级需确认数据消息进行立即确认,对低级需确认数据消息在自适应发送模式结束后统一进行确认,同时将Fpending机制引入LoRaWAN上行多帧传输;自适应多帧接收确认机制通过位向量压缩技术记录已接收数据帧信息,从而单次对多个需确认数据消息进行合并确认;丢帧识别机制利用需确认帧编号(confirmed data identity,CDID)识别低级需确认消息是否丢失,避免终端异常进入休眠模式。通过数学分析和实验测试,分别对AMFET方法的性能进行了理论验证和实验验证,验证结果表明,相对于原LoRaWAN多帧传输方式,AMFET方法在保证数据传输可靠性的前提下,有效降低了数据传输时延和数据传输能耗。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对里德所罗门(RS)译码的关键步骤错误值求解不灵活的问题提出一种更加通用的求解算法。该算法融入多种本原元运算,使得对不同参数都普遍适用; 针对该算法在求解错误值多项式时计算量过大,根据伽罗华域的特征提出了一种优化方法,从而省去一半运算以及节省存储资源。针对RS译码另一个步骤求解错误位置多项式时迭代复杂度过高的问题,经过对补偿差值的详细分析,给出了一种快速搜索迭代次数的算法,且迭代复杂度由O(n^2)下降了一个数量级到O(n)。以卫星通信中的国际空间数据系统咨询委员会(CCSDS)标准下RS(255,223)为具体研究对象,结合优化后的译码算法进行了数据仿真分析和误比特率测试。实验结果表明,采用改进的求错误值算法和优化的迭代次数搜索算法,可以有效快速解码。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在异构云无线接入网络(H-CRAN)中,移动用户可能面临糟糕的切换(HO)性能。为了在H-CRAN网络中获得最优的切换性能,提出一种基于机器学习和二进制整数线性规划(binary integer linear programming,BILP)的异构云无线接入网络切换方法(SDHDE)。在基带池中,利用一个无线控制器使用户在无线接入网络(RAN)中的南向API通信中接收HO信息,控制器通过北向API将信息提供给SDHDE,由SDHDE处理每一个用户的HO决策。仿真结果表明,相比其他的较新方案,提出的方案可以有效降低HO失败的百分比,提高网络的吞吐量。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 多层网络的同步性研究是网络科学研究中一个重要的课题,其中网络的层内耦合强度或为固定,或为可变。针对多层变耦合星型网络的同步性进行了研究:在层内耦合强度总值一定的前提下,令网络中部分耦合强度分别按照正比例函数、反比例函数、指数函数、对数函数以及三角函数等规律变化,然后严格推导多层变耦合星型网络的超拉普拉斯矩阵及其特征值谱,依据主稳定函数法,研究网络同步能力。数值仿真结果表明:当网络中部分耦合强度发生变化时,其余耦合强度随之以相反的趋势变化;在某些变化规律下,可能出现不同区间内网络同步能力的变化趋势不同的情况;另外,同步域有界时网络同步能力可能达到极大的值。综合分析可以得出结论:网络同步能力的变化趋势始终与较小的耦合强度的变化趋势相同;且同步域有界时更容易实现网络同步。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了保证网络存储的负载平衡并避免在节点或磁盘故障的情况下造成不可恢复的损失,提出一种基于均衡数据放置策略的分布式网络存储编码缓存方案,针对大型高速缓存和小型缓存分别给出了不同的解决办法。首先,将Maddah方案扩展到多服务器系统,结合均衡数据放置策略,将每个文件作为一个单元存储在数据服务器中,从而解决大型高速缓存问题;然后,将干扰消除方案扩展到多服务器系统,利用干扰消除方案降低缓存的峰值速率,结合均衡数据放置策略,提出缓存分段的线性组合,从而解决小型缓存问题。最后,通过基于Linux的NS2仿真软件,分别在一个和两个奇偶校验服务器系统中进行仿真实验,仿真结果表明,提出的方案可以有效地降低峰值传输速率,相比其他两种较新的缓存方案,提出的方案获得了更好的性能。此外,采用分布式存储虽然限制了将来自不同服务器的内容组合成单个消息的能力,导致编码缓存方案性能损失,但可以充分利用分布式存储系统中存在的固有冗余,从而提高存储系统的性能。