面向点云识别的最近邻搜索硬件加速器

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作者 陈立 李桢旻 马宇晴 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期179-184,共6页

动态图卷积神经网络(dynamic graph convolutional neural network,DGCNN)作为点云识别主流算法之一,主要由边缘卷积层构成,而最近邻搜索操作占据边缘卷积层63%的计算时间。文章针对现有的最近邻搜索加速器准确率较低、速度较慢的问题,... 动态图卷积神经网络(dynamic graph convolutional neural network,DGCNN)作为点云识别主流算法之一,主要由边缘卷积层构成,而最近邻搜索操作占据边缘卷积层63%的计算时间。文章针对现有的最近邻搜索加速器准确率较低、速度较慢的问题,设计一种面向点云识别的最近邻搜索硬件加速器。该加速器采用基于点云分割的并行双调流水排序结构进行2轮双调排序,并用曼哈顿距离替代欧氏距离衡量点与点距离的远近。实验结果表明,在同样的实验环境配置下,相较于其他点云最近邻搜索加速器,文章设计的最近邻搜索加速器速度提升了3.6倍。 展开更多

关键词 最近邻搜索 硬件加速器 边缘卷积 双调排序 曼哈顿距离

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采用定权最近邻搜索的信息集译码算法

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作者 刘冰 冯雨薇 +1 位作者 聂艇 吴旭聃 《密码学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第6期1278-1292,共15页

伴随式译码问题是基于编码的密码算法核心问题之一,通常用信息集译码(ISD)方式来评估这类算法,而近期信息集译码算法的进展又依赖于该算法中非常重要的步骤—最近邻技术.本文整理了信息集译码算法的发展过程,给出信息集译码算法的复杂... 伴随式译码问题是基于编码的密码算法核心问题之一,通常用信息集译码(ISD)方式来评估这类算法,而近期信息集译码算法的进展又依赖于该算法中非常重要的步骤—最近邻技术.本文整理了信息集译码算法的发展过程,给出信息集译码算法的复杂度变化情况,分析改进的方向与方案之间的区别.总结出三个主要的改进方向,即框架、搜索方式和搜索树的深度.针对信息集译码算法中的核心内容,研究了最近邻技术的变化.在BM算法的框架基础上提出了采用定权最近邻技术且深度为6的BM-plus-depth6算法,所提算法在最坏码率情况下,全距离译码时间复杂度可以降低至2^(0.0944n),半距离译码时间复杂度可以降低至2^(0.0444n). 展开更多

关键词 信息集译码 最近邻搜索 伴随式译码

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近似最近邻搜索算法——位置敏感哈希 被引量：8

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作者 高毫林 徐旭 李弼程 《信息工程大学学报》 2013年第3期332-340,共9页

寻找查询点的最近邻是信息处理相关领域的主要任务之一。在数据规模较大时需要采用快速检索算法,常用的快速检索算法主要是基于树的算法,但是当数据点维数较高时,这些算法的效率会变低。位置敏感哈希是当前解决高维搜索的最快的算法,文... 寻找查询点的最近邻是信息处理相关领域的主要任务之一。在数据规模较大时需要采用快速检索算法,常用的快速检索算法主要是基于树的算法,但是当数据点维数较高时,这些算法的效率会变低。位置敏感哈希是当前解决高维搜索的最快的算法,文章对汉明空间、欧式空间下的位置敏感哈希算法的实现方案进行了详细分析,对算法中数据点冲突概率、空间时间消耗、参数调整对算法性能的影响进行了详尽的研究和试验,最后讨论算法的优点和缺点,说明了算法应用于视觉聚类的可能性。 展开更多

关键词 近似最近邻搜索 位置敏感哈希 精确欧式距离位置敏感哈希 视觉聚类

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基于岭回归与最近邻搜索的人脸画像合成算法 被引量：1

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作者 高彦 朱明瑞 《电子科技》 2017年第6期24-26,共3页

针对现有人脸画像合成算法复杂度高、合成速度慢的问题,提出了一种基于岭回归与最近邻搜索的快速人脸画像合成算法。该算法的核心是利用岭回归由人脸照片块获得初始合成画像块,并在此基础上利用最近邻搜索在训练画像块样本集中找到与初... 针对现有人脸画像合成算法复杂度高、合成速度慢的问题,提出了一种基于岭回归与最近邻搜索的快速人脸画像合成算法。该算法的核心是利用岭回归由人脸照片块获得初始合成画像块,并在此基础上利用最近邻搜索在训练画像块样本集中找到与初始合成画像块最相似的画像块作为最终合成画像块,使得细节纹理更具画像风格,并将合成画像块拼接得到合成人脸画像。通过仿真实验表明,该算法不仅能由人脸照片合成出高质量的人脸画像,且具有计算复杂度低、合成速度快的优点。 展开更多

关键词 人脸画像合成 岭回归 最近邻搜索 快速算法

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结合噪声掩模训练和最近邻搜索机制的轻量级椒盐去噪

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作者 黄成强 金星 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1234-1247,共14页

随着图像处理应用在各新兴领域的不断扩展,高性能椒盐去噪仍然是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种结合噪声掩模训练和最近邻搜索机制的椒盐去噪方法。首先,搭建一个包含9个卷积层的轻量级神经网络,用于生成高质量的噪声掩模。接着... 随着图像处理应用在各新兴领域的不断扩展,高性能椒盐去噪仍然是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种结合噪声掩模训练和最近邻搜索机制的椒盐去噪方法。首先,搭建一个包含9个卷积层的轻量级神经网络,用于生成高质量的噪声掩模。接着,根据该噪声掩模的噪点标记结果,正常像素不作处理,通过最近邻搜索机制寻找与噪点最相邻的正常像素灰阶替代噪点灰阶。本文提出了一种用于噪点标记的轻量级卷积神经网络。在降低网络深度的同时,在中间层采用深度可分离卷积代替常规卷积,这两个因素使得运算复杂度和参数量得到数量级的降低。另外,提出了一种基于最近邻搜索机制的去噪方法,提升了去噪性能。实验结果表明,所提出网络的运算复杂度比传统网络有数量级的降低,训练所得噪声掩模的误判率分别比极点标记、均值标记和极值图像块标记分别降低了94.79%、94.79%和83.65%。此外,去噪图像的峰值信噪比相比于传统卷积神经网络方法的处理结果提升了2.53%,信息损失降低了6.76%。本文首次将轻量级卷积神经网络应用于椒盐去噪,降低了网络的复杂度,提升了去噪性能。 展开更多

关键词 椒盐噪声 噪声掩模 轻量级卷积神经网络 最近邻搜索 深度学习

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一种相似性保持的线性嵌入哈希方法 被引量：2

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作者 王秀美 丁利杰 高新波 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期94-98,共5页

在图像检索技术中,针对高维特性海量的图像数据检索速度慢、数据存储容量大及图像和其哈希编码之间相关性差的缺点,将相关性预测函数引入到哈希算法中,提出了一种相似性保持的线性嵌入哈希方法.该方法利用相关性预测函数保持高维数据与... 在图像检索技术中,针对高维特性海量的图像数据检索速度慢、数据存储容量大及图像和其哈希编码之间相关性差的缺点,将相关性预测函数引入到哈希算法中,提出了一种相似性保持的线性嵌入哈希方法.该方法利用相关性预测函数保持高维数据与其编码之间的邻近关系,使边界损失代价最小化,构建线性哈希映射矩阵,获得紧致的哈希编码,提高了图像与编码间的相关性,实现了高精度的图像检索.通过与现存经典的哈希算法相对比,实验结果验证了线性嵌入哈希方法在查全率和查准率上的有效性. 展开更多

关键词 相似最近邻搜索 哈希 相关性预测函数 查准率 查全率

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基于SURF算法的医学图像特征点匹配 被引量：5

7

作者 刘桥 杨正坤 李晗 《电子科技》 2014年第5期145-148,共4页

微创外科手术中的图像特征点快速匹配,可使计算机具备图像实时识别能力,提高手术成功率.但由于在手术中所运用的图像匹配算法具有计算量大、耗时长等缺点,提出一种基于SURF的图像特征点快速匹配算法.首先对图像采用SURF算法提取特征点,... 微创外科手术中的图像特征点快速匹配,可使计算机具备图像实时识别能力,提高手术成功率.但由于在手术中所运用的图像匹配算法具有计算量大、耗时长等缺点,提出一种基于SURF的图像特征点快速匹配算法.首先对图像采用SURF算法提取特征点,然后通过Hear小波变换确定特征点的主方向和特征点的描述子,并使用改进的最近邻搜索算法进行特征点匹配,最终根据实际需要选取相似度最高的前50～100对匹配点进行对比实验.实验结果表明,该算法鲁棒性强、速度快、匹配准确性高,且在医学图像处理中具有较大的应用价值. 展开更多

关键词 图像匹配 特征点 最近邻搜索算法

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混合超启发式法求解大规模VRP的优化研究 被引量：5

8

作者 杜玲玲 《华东交通大学学报》 2011年第1期62-67,共6页

车辆路径是一类NP(non-deterministic polynomial)完全问题,研究解决车辆路径问题的高质量启发式算法有着重要理论价值和现实意义。提出一种将最近邻搜索法和禁忌搜索法优势相结合的混合超启发式算法,用来解决带容量约束的车辆路径问题... 车辆路径是一类NP(non-deterministic polynomial)完全问题,研究解决车辆路径问题的高质量启发式算法有着重要理论价值和现实意义。提出一种将最近邻搜索法和禁忌搜索法优势相结合的混合超启发式算法,用来解决带容量约束的车辆路径问题。先利用最近邻搜索法构建初步路线,再利用禁忌搜索法对内部线路和互跨线路进行优化。通过对基于标准数据集和6 772个烟草客户真实数据集进行应用验证,新算法在减少线路的总路程上具有显著效果,为大规模车辆路径问题的求解提供了新的求解思路。 展开更多

关键词 大规模车辆路径问题 容量约束 最近邻搜索 禁忌搜索 混合启发式算法

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Rao-Blackwellized滤波器实现机器人同时定位和地图创建

9

作者 魏振华 厉茂海 +1 位作者 胡黎明 罗荣华 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期401-406,共6页

为了实现移动机器人仅依靠单目视觉和里程计创建可靠地图,本文提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位和地图创建方法.文中建立了鲁棒的运动模型和感知模型;通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用基于KD-Tree的... 为了实现移动机器人仅依靠单目视觉和里程计创建可靠地图,本文提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位和地图创建方法.文中建立了鲁棒的运动模型和感知模型;通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用基于KD-Tree的高维特征点最近邻快速搜索算法实现特征匹配;通过对匹配对的三维重建创建了密集的空间三维自然路标.实际实验表明本文方法能创建较高精度的地图. 展开更多

关键词 移动机器人 同时定位和地图创建 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器 尺度不变特征变换 KD-TREE 最近邻搜索

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一种顾及方向遮蔽性的高效空间插值方法

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作者 周长聪 刘洪威 +2 位作者 何宝明 王维 谭春龙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1278-1286,共9页

反距离权重插值方法在航空航天中有着广泛的应用,但其存在仅考虑距离关系而忽视方位关系的缺点,顾及方向遮蔽性的调和反距离权重插值方法弥补了这种不足,提高了插值精度,但仅适用于平面插值。借鉴该方法的基本假设,根据归一化后样本点... 反距离权重插值方法在航空航天中有着广泛的应用,但其存在仅考虑距离关系而忽视方位关系的缺点,顾及方向遮蔽性的调和反距离权重插值方法弥补了这种不足,提高了插值精度,但仅适用于平面插值。借鉴该方法的基本假设,根据归一化后样本点的不同空间分布,以平面均匀角和球面均匀角为基准,制定统一的均匀性量化标准,提出一种更具普适性的三维空间插值方法。在搜索插值点的临近样本点时,提出一种最近邻搜索算法,极大提高了插值计算效率。通过测试函数计算发现,与反距离权重插值方法相比,所提插值方法误差显著降低。将所提插值方法应用于某型民用飞机短舱的气动载荷插值,结果表明,所提插值方法兼具高效和高精度的优点。 展开更多

关键词 反距离权重插值 方向遮蔽性 球面均匀角 最近邻搜索 气动载荷

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协同过滤在油井增产预测中的应用

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作者 汤国平 姜汉桥 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期58-61,共4页

预测油田增产措施效果是减少低效措施,提高措施有效率的重要前提。建立表征增油量的模型,描述了措施后增油量与时间的产量递减规律。并且建立一套集数据预处理、最近邻搜索和产生预测值的协同过滤算法流程。利用灰色关联分析、相关性分... 预测油田增产措施效果是减少低效措施,提高措施有效率的重要前提。建立表征增油量的模型,描述了措施后增油量与时间的产量递减规律。并且建立一套集数据预处理、最近邻搜索和产生预测值的协同过滤算法流程。利用灰色关联分析、相关性分析筛选了措施的主要影响因素,优化筛选出了最佳邻域阀值,利用该邻域阀值筛选了目标潜力井的相似井,从而得到该目标潜力井的预测值。油田现场应用结果表明,表征增油量的模型与预测方法的可靠性较高。 展开更多

关键词 措施效果预测 增油量表征模型 协同过滤 最近邻搜索

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基于人工智能的红外图像特征点匹配方法 被引量：1

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作者 韩冰 李印鹏 张丽娟 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第10期67-71,共5页

为了提高红外图像提升匹配效果,提出了基于人工智能的红外图像特征点匹配方法。利用尺度不变特征变换算法检测红外图像特征点,通过梯度直方图确定特征点方向,完成特征点提取;利用最近邻搜索算法获取特征点的特征向量,求解查询特征向量... 为了提高红外图像提升匹配效果,提出了基于人工智能的红外图像特征点匹配方法。利用尺度不变特征变换算法检测红外图像特征点,通过梯度直方图确定特征点方向,完成特征点提取;利用最近邻搜索算法获取特征点的特征向量,求解查询特征向量至原点的欧式距离,搜索查询特征向量的最近邻点,通过设置的搜索范围参数剔除非最近邻点,缩小搜索范围,在该范围内依据查询特征向量至参考向量的夹角,结合匹配规则获取正确最近邻点,即正确匹配向量;通过随机抽样一致性算法去掉误匹配。实验证明:该方法特征点提取的可重复率高于0.5%,具备较优的特征点提取稳定性;可有效匹配红外图像特征点,提升图像清晰度;在不同旋转角度与光照变化倍数时,该方法匹配后的图像灰度分布更均匀,图像信息含量更加丰富。 展开更多

关键词 人工智能 红外图像 特征点匹配 尺度不变 特征变换 直方图 欧式距离 最近邻搜索

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应用于WMD的相似语义检索加速算法

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作者 谭杰 汤鲲 《电子设计工程》 2020年第17期70-74,共5页

为了提高Word Mover’s Distance(WMD)算法在大量样本数据中的语义相似性检索响应速度,结合KNN-Search的算法思想,提出了一种应用于WMD的相似语义检索加速算法。通过引入参考点对数据集进行线下预排序,并利用参考点与输入的WMD距离关系... 为了提高Word Mover’s Distance(WMD)算法在大量样本数据中的语义相似性检索响应速度,结合KNN-Search的算法思想,提出了一种应用于WMD的相似语义检索加速算法。通过引入参考点对数据集进行线下预排序,并利用参考点与输入的WMD距离关系划定线上检索样本的范围,以避免在整个样本集中逐句计算与输入句的WMD距离,优化了检索策略;同时设计了两个可调参数以折中算法的效率和精度。实验结果表明,该算法可在保证一定精度的前提下,大幅提高线上检索的响应速度,增强WMD在工业应用上的实用性。 展开更多

关键词 语义相似度 最近邻搜索 词搬移距离 自然语言处理

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