利用AE文字特效工具制作随机线条

在影视片头、宣传片等电视节目制作中,随机线条已经成为一种比较流行的表现方式。就其形式来看,它并不复杂,简单明快。就其效果来看,它既能表现动感,又有很强的装饰画面作用。而且,它还可用作遮罩。然而,以前我们制作随机线条比较麻烦。先要为色块制作若干mask,然后手动调节参数使它运动,但随机性不好,费时费力。用FractalNoise滤镜可制作随机线条,但效果也不尽如人意。下面笔者介绍一个简单的方法,利用AfterEffect6.0新增的文字动画效果可以对位置、大小、透明度、颜色进行随机调节,很方便地制作出随机线条。本文旨在与大家交流,举一反三…     

基于VGG的高准确率翻拍广告图片检索系统

随着信息技术的发展,图像检索技术应用越来越广泛,对图像检索技术的适用性要求也越来越高,不但要对主体明确的图像进行检索,同时对以翻拍广告图像为例的受环境等多种外界因素影响的图像也可以进行准确检索。实际中,如何摒弃这些外界干扰并迅速的从海量的数据中准确地匹配到所需的图像,成为图像检索的一大热点问题。本文采用VGG网络模型提取图像特征,利用迁移学习的思想将在ImageNet数据集上训练好的网络模型根据目标数据集的特点进行微调,使得在已有的大数据集上训练好的网络模型进一步适用于新的数据集。采用余弦相似度度量进行相似度比较。结果表明,卷积神经网络可以提取更丰富的特征,相对传统分类方法可以提升速度和准确率。     

深度非线性度量学习在说话人确认中的应用

将非线性度量学习(Nonlinear Metric Learning,NML)应用于说话人确认,提出了一种基于深度独立子空间分析(Independent Subspace Analysis,ISA)网络的说话人确认方法。区别于传统的线性度量学习方法,该方法使用深度独立子空间分析网络来学习一种从说话人原始空间到优化子空间的非线性显式映射,并在此基础上计算两条语音之间的相似性,以获得更好的说话人确认性能.所提方法在NIST SRE 2008数据集上进行了评估。评估结果表明,所提算法的等错误率指标相比传统的基于余弦距离打分的i-vector算法、线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法、概率线性判别分析(Probabilistic Linear Discriminant Analysis,PLDA)算法分别下降了11.02%,6.40%和4.579%。     

一类拟凸域的Bergman度量与Kobayashi度量的比较定理

本文对一类拟凸域Ｅ（ｍ，ｎ，Ｋ）给出其不变Ｋａｈｌｅｒ度量下的全纯截曲率的显表达式，并构造了Ｅ（ｍ，ｎ，Ｋ）的一个不变的完备的Ｋａｈｌｅｒ度量，使得它大于或等于Ｂｅｒｇｍａｎ度量，而且其全纯截曲率的上界是一个负常数，从而得到Ｅ（ｍ，ｎ，Ｋ）的Ｂｅｒｇｍａｎ度量和Ｋｏｂａｙａｓｈｉ度量的比较定理。     

Lip_J-扩张域和一致域(英文)

本文证明了如下两个结果:(1)域D(?)R~n是一致域当且仅当D是Lip_J-扩张域;(2)Jordan域D(?)R~2是拟圆当且仅当对在D上满足|f′(z)|≤d(z,(?)D)~(-1)的任意的解析函数f恒有f∈Lip_J(D),其中J(x_1,x_2)=1/2 log(1+|x_1-x_2|/d(x_1,(?)D))(1+|x_1-x_2|/d(x_2,(?)D)),x_1,x_2∈D.     

用联合变换相关器实现灰阶图像绝对差度量光学匹配

将绝对差度量（ＡＤＭ）引入联合变换相关器（ＪＴＣ）,实现了灰阶图像光学匹配的计算机模拟实验,利用循环编码方法,通过联合变换相关器一步绝对差度量,相关后的图像通过取高阈值的分割方法来实现对目标的准确判断,针对高斯噪声干扰情况,分析了阈值选择问题,提高了灰阶目标识别抵抗器材怕畸变干扰的能力。     

Influence of Randomness and Localization on RKKY Interactions in Diluted Magnetic Semiconductors

We show that the spatially random distribution of magnetic moments of dopants in diluted magnetic semiconductors can partially localize the itinerant carriers and change the carrier-mediated indirect RKKY interaction. From numerical calculations of the electron states taking into account the interaction with magnetic impurities which are random both in spatial positions and in orientations of magnetic moments, we obtain the electron states and the RKKY interaction as a function of the distance between magnetic dopants L and of the sp - d exchange integral J. With the increase of disorder, the localization of itinerant electrons become stronger and the long-range regular oscillatory behaviour of the RKKY interaction gradually disappears and is replaced by severe fluctuations. The randomness and localization may enhance the RKKY interaction between dopants with short and middle distances and in favour of the ferromagnetism.     

Metric of States

Metric of quantum states plays an important role in quantum information theory. In this letter, we find the deep connection between quantum logic theory and quantum information theory. Using the method of quantum logic, we can get a famous inequality in quantum information theory, and we answer a question raised by S. Gudder.     

距离度量学习算法的精确性研究

距离度量学习是机器学习领域较为活跃的研究课题之一,文中利用UCI(加州大学欧文分校)数据库的数据对度量学习算法进行比较研究。为了寻找一种可靠的没有明确定义标志的算法,选择四种算法在UCI的六个数据集上对距离矩阵进行比较。每个样本数据集的性质(尺寸和维度)是不同的,因此算法的结果也不同。编码相似度算法在大多数情况下表现良好。在未来的实际应用领域,对于提高无标记数据和相似集的距离度量学习算法的精确性提供了研究基础。