分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 提出一种可预测判别K-SVD网络模型(DKSVDN)并用于人脸识别问题。该模型构造了一种新颖的字典结构,包含类别标签字典和描述字典,以兼顾判别和重构性能。相应的稀疏编码向量由标签编码向量和描述编码向量组成。针对样本稀疏编码时间效率低的问题,利用预测神经网络与判别字典学习模型协同训练的方法来加速预测稀疏编码。此外,针对DKSVDN还特别引入一种拟梦境的训练方法用于提升模型在训练集多样性不足时的鲁棒性。通过在主流人脸数据集上的对比实验证明了该模型的优良性能。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 稀疏表示分类方法在训练样本空间较大的情况下具有良好的分类效果,但是计算的时间成本较高。针对稀疏表示方法的此问题,考虑构造对重构样本的L_2-范数约束,使得重构样本中各类别分量之间的竞争加强,以起到组稀疏的效果,最后提高分类正确率。由于该方法可以直接得到闭式解,使得求解的计算成本大大的减小,并且得到的系数稀疏程度与传统方法类似。在公开的人脸和物体图像数据集上和同类型方法的对比实验结果表明该方法在复杂的条件下具有优秀的图像识别效果。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对部分图像在光照不均匀、过亮或过暗下出现的对比度低、细节不可见等问题,提出了一种基于多层融合和细节恢复的图像增强方法。首先在HSV图像空间中V通道等价复制为三层:Retinex增强层、亮度增强层、细节突出层。在Retinex增强层中,利用加权引导滤波和形态学结合来消除光晕现象,并通过改进Retinex增强图像亮度和细节;在亮度增强层中,通过自适应归一化进一步增强亮度;在细节突出层中,人工蜂群优算法优化改进局部线性增强模型来突出图像细节。最后根据Gamma校正特性和邻域像素关系,提出细节恢复方案避免融合后造成的部分细节模糊。实验数据表明,该算法能更有效地突出图像细节和提高对比度,并与现有算法在客观量化方面进行对比,综合性能更为优越,尤其在清晰度指标上远高于其他算法。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-02 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 计算机对人类情绪与情感的识别研究已经成为了脑机接口领域的研究热点。通过分析人类在生活中的各种情感状态,提取脑电信号的特征并对情感状态进行识别、分类是情感智能化领域的重要方向。针对基于音乐视频诱导的情感数据集DEAP进行了研究,提取脑电信号的频域特征后,提出了采用加速近邻梯度算法(APG)和正交匹配算法(OMP)求解稀疏编码的稀疏表示分类模型进行情感分类,并与支持向量机算法(SVM)做效果比较。实验结果表明,APG算法通过L1范数正则近似求解以其快速的收敛速度在情感数据集上有着较好的分类表现,而OMP算法与SVM算法的分类效果相差无几,实现了情感脑电信号的分类。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 开源分布式实时计算框架Storm在互联网、金融、电子商务等领域得到了广泛应用。Storm默认采用轮询的调度策略,且依赖用户对Topology任务的并行度配置,当配置不合理时依然会造成Topology处理时延增大、吞吐量降低等问题。针对该问题,提出了一种Storm下基于最佳并行度的贪心调度算法,调度时先求解Topology任务中各组件的最佳并行度,再采用贪心策略进行调度,以最小化节点间的网络通信开销。通过与默认调度算法、线上调度算法和热边调度算法进行实验比较,结果表明算法能够有效降低Storm处理时延,提高系统吞吐量和资源利用率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为进一步提升多中继协作无线网络传输效率,提出一种基于随机线性网络编码的动态规划方案,以最小化重传次数为目标,综合考虑各中继节点的有效信息与链路传输可靠性,实现多中继协同转发,以提升传输有效性。在各转发链路相互独立的情况下,针对整个传输过程,自适应地选取状态转移路径,确定最优转发节点。仿真结果表明,本方案相比随机调度机制能显著提升平均吞吐量,减少重传次数。在降低对反馈信息依赖和减少反馈开销的同时,其性能皆逼近完全反馈下基于贪心算法的调度机制。