基于形状描述算子的仿射点匹配算法

针对仿射点匹配问题,首先通过建立点模式之间仿射映射关系,运用虚拟对应点估计待匹配点集的仿射参量,然后运用形状描述算子进行点集间匹配关系的求解,通过上述步骤的反复迭代最终求得点匹配问题的最优解集。算法较好地解决了仿射变换下的点集匹配问题,即使在较强的噪声和出格点干扰情况下,仍能获得较高的正确匹配率。实验证明了算法的有效性和鲁棒性。     

一种用于视频目标检测的时空背景建模方法

针对传统时域统计背景模型只关注于单个像素的统计特征而忽略背景像素之间的相互关联,同时不能很好地适应目标进入场景并静止的情形,在高斯背景模型基础上,融合背景的空间统计特征,建立一个时空联合的背景模型。结合背景的空间区域特征和像素的亮度变化更新背景,使得背景更新过程中保持背景的空间特征。实验结果表明,利用该方法建立的背景模型进行目标检测,能有效检测移入静止的目标,克服了传统检测方法检测目标中的空洞,检测到的目标完整性有较大提高,有利于后续的进一步处理。      

一类基于主动网络的网络拥塞控制策略

本文基于主动网络的思想，提出了在保持与传统拥塞控制策略兼容，而又不同于传统通用的“被动”式拥塞控制的“主动”式拥塞控制策略。我们以ＭＰＥＧ这一类在时间上短期和长期都相关的特殊数据流为例，进行了实验验证，其结果表明：我们所提出的主动拥塞解决很好地解决ＭＰＥＧ数据拥塞的问题。同时，也说明了用主动网络的思想来拓展目前的网络体系结构是可行的。     

论(MnF_6)~(4-)团簇光谱参量D_q的R~(-n)律

用配位球壳势模型研究了络合分子中过渡金属离子光谱参量Dq 与金属 -配体间键长R的R-n律关系。结果表明指数n的变化趋势依赖于配位球壳半径R的增大或减小 ,在点电荷模型下n值将小于 5且随R的减小而减小。在 (MnF6) 4-团簇键长的实验范围内 (R =0 .2 0 7nm←→ 0 .2 14nm) ,理论计算值n =4.488与实验观测值n =4.45符合得很好。     

复杂背景下H.264压缩域运动目标检测算法

针对H.264/AVC压缩码流中的运动目标检测问题,提出了一种基于马尔可夫随机场的最大后验概率(MAP-MRF,maximum a posterior-Markov random field)框架下适合复杂背景的H.264压缩域运动目标检测算法。算法首先生成滤波后的4×4像素块均匀运动矢量(MV,motion vector)场,对MV的相位建立高斯混合模型(GMM,Gaussian mixture model),结合MV幅度、帧间宏块分割模式、MV相位背景模型和运动目标时空约束建立马尔可夫随机场(MRF,Markov random field)模型。通过求解该模型得到每个4×4像素块前景、背景标记检测出运动目标。实验结果表明,算法能从复杂场景的H.264码流中提取出运动目标,与传统算法相比,Precision和Recall指标平均分别提高了20%和3.5%。     

基于全局最优的快速一致性点漂移算法

目前受到广泛关注和研究的一致性点漂移(CPD)算法是一种基于高斯混合模型的点模式匹配算法,虽然该算法具有较强的鲁棒性,但其存在局部最优性和收敛速度随点集大小增加而下降等问题。针对上述问题,该文提出了一种新的基于全局最优的快速一致性点漂移算法。该算法首先将点集进行正交标准形约简,利用约简后点集的重要性质,推导出不完全观测数据的对数似然函数在全局最优解附近凸函数区域的边界值,再以该边界值为基础,采用多重初始化策略来实现全局最优。最后,提出了基于置信域的全局收敛二次平方迭代期望最大化算法,实现了全局优化算法的超线性收敛。模拟仿真与真实数据实验验证了该文算法是有效的、快速的以及鲁棒性较强的。     

边界元法计算已知振速封闭面的声辐射

采用边界元法求解封闭面在无限域声媒质中的辐射声场具有内存小、计算精度高、速度快等优点。但需处理被积函数在边界面上的奇异积分及表面Helmholtz方程在特征频率下无唯一解的问题。本文提出把内部Helmholtz方程与它关于内点坐标取导后的式子构成补充方程式,经与表面Helmholtz方程相结合,可求解任意频率下的声辐射问题;而在奇点附近区域,则提出用极坐标变换消除积分的奇异性。文中以轴对称形封闭面为例,计算了具有已知表面振速分布下的辐射声场。     

论(MnF6)4-团簇光谱参量Dq的R-n律

用配位球壳势模型研究了络合分子中过渡金属离子光谱参量Dq与金属-配体间键长R的R-n律关系。结果表明指数n的变化趋势依赖于配位球壳半径R的增大或减小,在点电荷模型下n值将小于5且随R的减小而减小。在(MnF6)4-团簇键长的实验范围内(R=0.207nm←→0.214nm),理论计算值n=4.488与实验观测值n=4.45符合得很好。     

基于Gabor滤波器组的多特征尺度不变特征提取方法

提出了一种多特征尺度不变特征提取方法,简称GIFT(Gabor scale-Invariant Feature Transform).该方法首先利用2D Gabor滤波器组模拟生物视觉感知计算模型进行特征点检测,符合生物视觉感知特性,得到具物理直观性、稳健的特征点.其次采用基于Gabor核函数的特征尺度选择方法对所检测的特征点选择多个特征尺度,得到高可区分性的多特征描述子.最后,通过设计面向多特征尺度的特征匹配策略,提高特征匹配的可靠性.基于标准数据集的对比实验结果表明,GIFT方法在特征匹配率和稳健性上均优于SIFT.     

一类基于源路由的多约束实时组播路由优化控制算法

随着Internet网络的不断发展,它将成为未来网络服务的平台,而未来网络服务的种类又是多种多样的,既有传统的尽量服务(Best-Effort Service)应用,又有对网络服务质量 [1](QoS:Quality of Service)有着特殊需求的应用.本文探讨了如何在网络层路由这一层面进行QoS组播路由支持的问题.目前,已有许多组播QoS路由算法提出,在QoS路由性能、网络资源使用效率以及路由吞吐率等方面取得了许多好的成果.针对这些QoS路由算法中存在的一些问题,提出了一种组播QoS路由算法.实验结果表明:该算法在适应网络拓扑结构、网络规模、对称/非对称链路负载等方面,与其它QoS路由算法相比,在算法性能上有了一定的改进.