基于回归相关模型的自动图像标注

如何挖掘基于语义的相关模型是当前自动图像标注技术中一项重要而迫切的研究课题。本文从相关概率模型的角度分析了回归技术解决自动图像标注任务的可行性,进而提出了基于回归相关模型(Regression RelevanceModel,RRM)的自动图像标注框架。RRM通过有效地建立了图像-关键词的相     

基于三角形结构计算GRM展开系数的新算法

分析了单变量、两变量和n变量逻辑函数GRM展开系数的递推三角形结构,相应的三角形的左边或右边表示某固定极性下的GRM展开系数.进一步分析表明极性为q的GRM展开系数即为自上向下由各行脚标中含q的项.在此基础上提出了基于三角形结构计算GRM展开系数的新算法.与已有算法相比,本文提出的算法在速度上优于其他算法.     

基于模型设计的自动定制IP策略

为了克服传统手工定制IP的开发瓶颈,加快IP的设计与确认的进程.引入了基于模型的自动定制用户IP的新思想,给出了自动生成IP的完整工具链.即在System Generator可视化开发平台上,给出进行算法模型的功能验证、自动HDL代码的RTL级验证、定制IP前的硬件协同仿真,用户IP的自动生成及定制IP后的硬件测试等的方法.并以Fibonacci数列的IP定制为例,介绍了其IP的定制及软硬件验证与测试过程.     

优化算法确定土壤水分特征曲线的分析

通过探讨直接法测定土壤水分曲线的诸多不便,引入Van-Genuchten(1980)模型,对其进行对数简化,以沙性土壤为样本,通过对Van-Genuchten模型中的参数n、β进行线性回归分析,确定出了土壤性质的关键性参数,并把计算与实测的土壤水分特征曲线进行了对比.结果表明,该模型的计算值与实测值吻合的非常好,说明通过优化法确定非饱和土壤水分特征曲线是可行的.     

3D人脸线框模型的自动调整

3D人脸线框模型是自然人脸表述的重要方法.如何将通用的模型调整到特定的人脸上涉及脸部特点的自动提取和模型的调整两个主要过程.对通过皮肤颜色分割和形态滤波得到复杂背景的视频场景中的候选人脸,用区域惯量椭圆方向进行调整并用先验人脸模板校验以找出人脸和脸部特征区域.根据人脸特征区域所具有的颜色特性和空间分布采用基于特征的人脸识别算法提取部分重要的脸部特征点,由曲线和活动轮廓模型拟合脸部特征边缘,从中提取特征点,用来估计头部姿势和作为插值结点的使用径向基函数插值,可将3D人脸线框模型自动调整到特定的人脸上.     

基于线索抽象语法树的程序依赖图自动生成算法

提出了一种基于线索抽象语法树的程序依赖图自动生成算法,将代码的抽象语法树自动转换成为DOT语言表征的标准程序依赖图.该算法一方面通过在抽象语法树上自动标注表示程序语句流向的线索边,构建线索抽象语法树;另一方面将线索抽象语法树转换为标准程序依赖图.实验结果表明:中间模型线索抽象语法树的建立,可以减少转换过程中遍历树的次数,有效降低自动生成程序依赖图的时间复杂度.     

一种基于非参数贝叶斯模型的聚类算法

鉴于聚类分析是机器学习和数据挖掘领域的一项重要技术, 并且与监督学习不同的是聚类分析中没有类别或标签的指导信息, 所以如何选择合适的聚类个数(即模型选择)一直是聚类分析中的难点. 由此提出了一种基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法, 并用collapsed Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计. 新算法基于非参数贝叶斯模型的框架, 能够在不断的采样过程中优化模型参数并形成合适的聚类个数. 在人工合成数据集和真实数据集上的聚类实验结果表明: 基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法不但能够自动确定聚类个数, 而且具有较强灵活性和鲁棒性.     

基于社会网络分析的生物医学领域跨学科关联关系特征

以科研产出为视角,选取生物医学机构成员Web of Science(WoS)数据库论文为数据来源,分析该领域跨学科关联关系特征。基于复杂网络理论,揭示了生物医学研究领域学科主题关联的网络拓扑结构特征、关键学科主题及学科群聚类特征。研究表明,在结构化的学科交叉合作网络中,学科及主题之间的关联关系在结构层次上具有亲近-疏远、强-弱的差异;在角色地位上,识别出具有主导作用的关键学科,以及不同学科共同关注的主题。本研究对于全面理解跨学科合作网络中学科交叉特性具有借鉴意义,同时为促进重大交叉科研攻关项目的合作,形成有效的跨学科团队提出可参考的建议。     

基于变分高斯混合模型的图像分割算法

提出了一种基于变分推断的高斯混合模型的图像分割算法. 该算法首先用贝叶斯混合高斯模型对图像的特征进行建模, 并针对模型的参数学习问题, 利用变分推断算法估计模型的参数及其后验概率; 这种方法比采样法的计算量更少, 而且能够根据图像数据自动优化混合个数, 实现了模型的自动选择. 最后, 该算法在Berkeley的自然图像集上进行的实验结果与经典的图像分割算法进行了比较, 结果表明此方法得到的图像分割结果精度较高, 具有较好的性能.     

一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法

针对移动机器人视觉图像间的连续特性,提出了一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法,该算法利用小波模极大值提取图像轮廓及模方位矩阵,并在轮廓图像中寻找极大区域,以该区域中心点作为图像特征点,且将区域小波模方位、特征点区域图像重心坐标和区域轮廓重心方向组合生成这些特征点的特征向量,利用这些特征向量实现图像间的特征点匹配．并通过相应的实验证明提出的新算法高效可靠．     

一种基于速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容, 文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法. 该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征, 在视频帧计算光流基础上, 获得特征点速度强度图, 并以其熵VMME作为场景运动特征, 将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类. 实验表明, 新算法可实现对人群异常行为的检测, 且有较高准确率.     

基于拉伸特征的B-Rep→CSG转换算法及其应用

边界表示（boundary representation,B-Rep）法和构造实体几何（construction solid geometry,CSG）法是目前应用最广泛的两种实体表示法,B-Rep→CSG转换也备受关注。B-Rep→CSG转换算法为一种半空间分割法,完全依赖三维造型引擎中的布尔运算,计算量大且不稳定。实际应用中已有大量具有拉伸特征的B-Rep模型：可将整个模型或模型的一部分看作由二维图形沿一定方向拉伸而成。通过将三维模型的B-Rep→CSG转换问题变为二维图形的B-Rep→CSG转换问题,从而避免对布尔运算的依赖,为此,提出基于拉伸特征的B-Rep→CSG转换算法。首先,得到拉伸边具有相互平行性、首尾相连性、方向相反性、唯一连接性4个拉伸特征,然后,基于这些特征提出基于平行边连接图的拉伸特征识别算法,最后,结合拉伸特征识别算法、基于环收缩的模型分割算法和基于顶点可见的多边形分割算法,提出具有拉伸特征的三维模型的B-Rep→CSG转换整体解决方案。将本文算法集成至自主研发的粒子输运可视建模（COSINE visual modelling of particle transport,cosVMPT）软件,并基于cosVMPT对3个专门构造的例题和1个实际应用实例进行了测试,测试结果证明了本文算法的有效性和优越性。     

基于云模型的信息系统测评安全结论判定

针对信息系统进行等级保护测评后得到的安全结论描述的模糊性,提出了一种基于云模型的智能且定量的判定方法.首先依据专家经验得到测评中对网络安全、主机安全、应用安全、数据安全、物理安全和安全管理这6大测评模块的测评结果的统一描述,进而得到相应模块的隶属云,再通过各模块隶属云的三个期望构建判定矩阵,最后得到测评结论的判定云图,实现了对测评结论的定量判定.通过实例验证表明:Y该判定方法可以有效地对测评结论进行定量度量,并给出精确的判定划分.     

基于时空老化模型的服务端瓦片缓存置换算法

随着网络地理信息服务（network geographic information service,NGIS）向云服务演进,客户端瓦片缓存架构的应用局限性逐渐体现。为提升瓦片服务的性能,在老化算法的基础上,综合分析了瓦片访问长短期流行度和瓦片大小特征,设计了基于时空老化模型的服务端瓦片缓存置换算法（server-side cache replacement algorithm based on spatiotemporal aging model for tiles,SSAT）,并利用谷歌全球底图瓦片和瓦片访问日志进行了仿真实验。结果表明,在不同缓存空间下,SSAT的缓存命中率均高于传统算法,缓存空间每增加1 MB,最多可以提高0.24%的请求命中率和0.23%的字节命中率;当缓存空间为500 MB时,SSAT能达到73%的请求命中率和76%的字节命中率,平均访问时长可缩短35%以上。SSAT能兼顾性能与资源消耗,具备高效性和扩展性。     

基于改进的Heaviside核函数新的目标模型追踪算法

为更好地解决前景和背景相似程度较大或目标运动较为复杂的问题,提出了基于改进的Heaviside核函数新的目标模型追踪算法.在初始帧中,使用改进的Heaviside核函数来表示目标区域,然后分别计算目标区域前景和背景元素的颜色纹理直方图特征分布,并通过前景和背景特征分布差异建立新的目标模型,它可更好地代表目标.对于候选模型,结合传统Epanechnikov核对目标模型建模,通过Bhattacharyya系数进行迭代搜索,最终收敛的位置即为下一帧的目标中心.实验结果表明:提出的算法和传统的Mean-shift算法和基于颜色纹理直方图的Mean-shift算法相比较精确度高、速度快、鲁棒性强.     

基于特征系统实现算法的嵌入式桥梁远程索力检测系统

设计了一个基于模态分析技术的嵌入式索力检测系统.其选择使用具有较好性能及计算精度的特征系统实现算法识别拉索的各阶模态频率,并利用基于频域平滑的重采样技术和随机减量技术对振动信号预处理以得到自由响应信号;基于ARM芯片和Linux平台,使用嵌入式J2SE技术开发实现了监测系统,并进行了实际工程应用测试.结果表明:在嵌入式系统中实现的预处理算法和特征系统实现算法能够较精确地识别出大多数情况下拉索振动信号的基频值,并据此计算出索力值,设计的嵌入式索力检测系统具有有效性和实用性.     

基于几何特征的三维参数化轮胎花纹模型检索

三维轮胎花纹模型检索是计算机辅助花纹设计的关键。提出了一种基于非精确邻接图匹配和Cluster Tree的检索方法,利用三维花纹设计参数和几何特征提高检索效率。将B-rep格式的轮胎花纹模型转化为属性邻接图,通过计算边相容度,对两个属性邻接图进行非精确匹配,计算其图相似度;通过设计参数对花纹数据库进行空间划分和递归聚类,构建以Cluster Tree为子树的索引结构,借助几何特征提升拓扑结构相近的花纹模型的区分度。将方法应用于自主开发的三维花纹设计软件平台,结果显示,检索精度和检索效率均较现有通用CAD检索模型高。     

基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法

针对空间金字塔匹配模型缺乏对图像中视觉物体旋转、平移和缩放的考虑问题,提出了一种基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法.基于词汇树模型的粗匹配结果,通过特征点群拓扑、方向、距离等计算其相似度,并以此作为评价指标对匹配结果进行过滤;根据由特征点群计算所得的标准差椭圆的圆心、旋转角度对金字塔匹配的图像划分子区域并进行调整,从而得到图像抗旋转、平移和缩放的表示.分别在自建校园建筑物数据集和自建物体图像数据集上对方法进行了验证和比较,结果表明,该方法提高了分类识别的准确率和检索的查全率,特别是对于包含明显旋转、平移和缩放变化的图像数据效果更好.     

基于语义的服务资源描述模型RDF4S

在已有的语义Web服务描述框架基础上,定义了一种语义Web服务资源描述模型RDF4S,该模型从功能、接口、执行和QoS 4个层面描述服务资源的语义信息,并基于该模型提出了一个语义Web服务资源发现框架.结合旅游预订系统的一个实例,展示了RDF4S 4层语义信息的描述能力和支持发现的能力,并给出RDF4S描述模型和其他语义Web服务描述模型的比较.该工作对基于语义信息进行服务的自动发现、组合和调用具有一定的参考作用.     

基于隐式马尔可夫模型的遗传类比学习在中国书法生成中的应用

针对非物质文化遗产虚拟修复中缺失的书法字体生成问题,实现了一种基于隐式马尔可夫模型(HMM)的曲线类比学习书法生成系统.该系统首先收集多种标准书法字体以及骨架作为学习样本,然后运用有指导的类比学习,样本字库中的字符骨架在遗传演化的过程中形成风格上与待修复字体风格接近的骨架结构,最后用HMM对骨架进行各种丰满度处理以获得连笔、枯笔等多种中国书法特有的形态特征.实验证明本文的算法能产生与原作品风格趋近一致的书法汉字并获取新颖的字体风格.