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题名数据源集成系统中全局模板的增量维护策略
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作者
王宁
徐宏炳
王能斌
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机构
电力自动化研究院系统研究所
东南大学计算机系
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第4期382-389,共8页
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基金
国家自然科学基金
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文摘
异构数据源集成系统需要集成包括ＷＷＷ在内的各种数据源，一些半结构化数据对应的模式不仅量大且修改频繁，致使元数据的生成十分耗时．该文提出全局模板的增量维护策略．当局部模板发生变化时，利用局部模板的改变量（即模板增量）来计算全局模板的增量，进而修改全局模板．模板增量是传统实视图维护技术中增量概念的扩展，它不仅能描述对象结构特征的改变量，还能描述对象行为特征的改变量。
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关键词
数据源集成系统
全局模板
增量维护
数据库系统
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Keywords
Heterogeneous data sources, data integration, semistructured data, data schemata, consistency, incremental maintenance.
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名融合全局灰度模板的改进CT算法
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作者
李广三
杨大为
王琰
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机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第18期171-174,共4页
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基金
沈阳市科技创新专项资金(No.F13-316-1-73)
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文摘
针对压缩跟踪(CT)算法在构建判别表观模型过程中提取背景像素稀疏Haar-like特征导致目标跟踪漂移加重的问题,提出一种融合归一化灰度直方图全局特征模板的改进算法。与局部特征模板相比,全局特征模板更适于对目标和背景进行判别。改进算法基于压缩感知理论提取局部稀疏Haar-like特征构建表观模型M1得到跟踪目标的第一个估计参数H(v),提取归一化全局灰度直方图特征构建表观模型M2得到跟踪目标的第二个估计参数HD,使用H(v)和HD的线性组合作为表观模型利用贝叶斯分类器进行目标跟踪。实验结果表明,改进的算法提升了算法的鲁棒性,减轻了漂移问题。
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关键词
稀疏Haar-like特征
全局灰度模板
归一化直方图
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Keywords
sparse Haar-like feature
global intensity template
normalized histogram
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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