有监督的噪音流形学习算法

流形学习算法是维度约简与数据可视化领域的重要工具,提高算法的效率与健壮性对其实际应用有积极意义.经典的流形学习算法普遍的对噪音点较为敏感,现有的改进算法尚存在不足.本文提出一种基于监督学习与核函数的健壮流形学习算法,把核方法与监督学习引入降维过程,利用已知标签数据信息与核函数特性,使得同类样本变得紧密,不同类样本变成分...     

基于自适应小波基和Smoothed-l0的压缩感知图像重构算法

使用压缩感知进行图像重构的意义在于能显著减少采样次数,节约系统资源。从提高图像重构质量和算法执行速度角度出发,在已有的算法基础上加以改进,提出了基于自适应小波基和Smoothed-l0的图像重构算法(AWSL0),即根据测量矩阵行向量的个数,自适应地选择合适的小波基进行图像稀疏化,并使用Smoothed-l0算法进行图像重构。仿真结果表明,该算法在图像重构质量上和执行速度上都比原算法有较大的提升,且在鲁棒性上也有明显的改善。     

移动对象轨迹的双重插值

移动对象的轨迹插值是查询处理的前提,插值的精度直接影响到查询处理的准确率.将保形三次Hermite插值引入到移动对象的时空轨迹插值,提出了双重插值模型,此模型继承了保形三次Hermite插值的优点,不需要速度条件便可以形成轨迹,容易将模型推广到高维空间,可以弥补移动对象数据库中记录点太稀疏的缺陷,并且插值精度比线性插值、非节点样条插值和保形三次Hermite插值更高.     

一种基于特征提取与追踪的视频复制粘贴篡改检测方法

提出一种基于特征提取与追踪的视频篡改检测方法.首先对视频序列按照一定帧间隔进行特征提取,寻找出首个篡改帧及其篡改区域;其次采用追踪算法对该篡改区域进行学习,并定位该帧之后的每个视频帧的可疑区域;最后对可疑区域再使用特征提取算法进行相似点匹配,确定出视频篡改帧的位置及其篡改区域.结果证明了方法的有效性和鲁棒性,以及在执行时间上相对于已有算法的优越性.     

一种气温降尺度的半循环对抗生成网络

提出了一种半循环对抗生成降尺度模型，应用于ERA5再分析全球气候地表温度数据在中国及其周边地区的降尺度，该模型引入了重建生成器网络和退化生成器网络，采用对抗损失和半循环损失来优化降尺度结果。通过消融实验验证了该模型的有效性。结果表明，与传统的插值方法以及其他深度学习模型相比，该模型在客观评价指标上有所提高，所生成的地表温度数据细节更加丰富。