题名 基于乘积量化的近似最近邻算法
被引量：3
1
作者
陶津 王晓东 姚宇
机构
中国科学院成都计算机应用研究所 中国科学院大学
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第A02期128-131,共4页
基金
四川省科技厅重点研发项目(2017SZ0010) 四川省科技支撑计划项目(2016JZ0035)
文摘
多媒体数据平台难以应付海量数据高效索引和搜索数据的问题,提出了一种解决近似最近邻问题的乘积量化算法。首先,根据海量数据索引和搜索问题的特性,采用近似最近邻思想建立数学模型;然后通过将数据的高维特征分段进行单独k最近邻编码得到数据的压缩编码;其次,根据编码方式建立解码器使得压缩编码可以近似地还原成原始特征。最后利用非对称距离计算的方式,计算出原始向量与压缩编码的距离,根据该距离来判断数据之间的相似程度达到搜索的目的。理论分析表明,与传统的基于局部哈希敏感的数据搜索算法相比,采用非对称距离计算的乘积量化算法在同等时间和召回率的条件下,搜索速度提高了约1 000倍。
关键词
乘积量化 机器学习 近似最近邻算法 聚类算法 非对称距离计算 倒排索引
Keywords
product quantization machine learning approximated nearest neighbor algorithm clustering algorithm asymmetric distance computation inverted indexing
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警
2
作者
张海民 刘训星
机构
安徽信息工程学院计算机与软件工程学院 宣城职业技术学院信息与财经学院
出处
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第1期41-49,共9页
基金
安徽高校自然科学重点研究项目(KJ2021A1206) 安徽省高等学校省级质量工程项目(2023jcjs175)。
文摘
对于车辆行驶过程中的防撞预警,如果无法识别前车的具体行驶状态,可能使系统反应速度较慢,而不能动态变化调整本车行驶策略,导致无法有效规避潜在碰撞的危险。为了提高车辆在行驶过程中对周围环境的感知能力,防止车辆碰撞事故的发生,提出了图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法。通过尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)对采集到的前车图像中的特征点展开提取;利用近似最近邻搜索算法完成特征点的匹配,并将匹配点对从像素坐标系转换到图像坐标系中,以完成对前车的定位;基于单帧静态图像测距方法获得车距,并将前车的行驶状态分为静止、减速、匀速或加速三种状态,计算不同状态下的提醒报警距离和危险报警距离,动态调整本车行驶策略。当车距达到提醒报警距离或危险报警距离时,发出报警,以此实现车辆行驶过程中的主动防撞预警。试验结果表明:利用图像特征点匹配算法下车辆行驶主动防撞预警方法对前车车距展开测量,测量结果与实际车距基本一致,准确度误差在5 cm以内,相较于差异化预警方法和车联网数据预警方法而言可以更精准地测量车距;此外,所提方法的风险系数最大值为0.12,远小于差异化预警方法和车联网数据预警方法的风险系数,证实了该方法的车辆定位准确度高、防撞预警性能强。
关键词
安全工程 车辆防撞预警 图像特征点匹配 尺度不变特征变换算法 近似 最近 邻 搜索算法 特征点提取
Keywords
safety engineering vehicle collision warning image feature point matching scale-invariant feature transform algorithm approximate nearest neighbor search algorithm feature point extraction
分类号
X93
[环境科学与工程—安全科学]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 二阶段近似KNN离群挖掘算法与应用
3
作者
林甲祥 樊明辉 陈崇成 江先伟
机构
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第10期2598-2601,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60602052) 福建省重点科技项目(2005H086) 福建省自然科学基金资助项目(2006J0131)
文摘
针对高维大数据集,提出了二阶段近似最近邻离群挖掘算法(TPOM),在聚类的基础上,通过加速最近邻查询和改善剪枝效率,提高了循环嵌套KNN算法的离群检测效率。应用分析表明,该算法对于实际数据集有良好的适用性和可扩展性,具有近似线性的时间复杂度。
关键词
二阶段近似 最近 邻 离群挖掘算法 基于距离的离群 近似 最近 邻 K均值聚类
Keywords
Two-Phase Approximate KNN Outliers Mining （TPOM） distance-based outlier approximate KNN kmeans clustering
分类号
TP311.131
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 基于改进的ORB算法的工件图像识别方法
被引量：14
4
作者
钟鹏程 李伟 刘敬华
机构
浙江大学机械工程学院 中国矿业大学机电工程学院 济南重工集团有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第21期12-16,共5页
基金
山东省重点研发计划(2018GGX106001) 江苏省大学生创新训练计划指导项目(201910290111X)。
文摘
针对传统的工件图像识别算法运行速度慢、匹配精度差等问题,提出一种改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法解决工件图像的实时与准确识别问题。该算法的流程是首先利用ORB算法提取工件图像的角点特征,随后为其添加SURF(Speed-Up Robust Features)描述符进行方向分配,得到具有旋转尺度不变性的图像角点,结合快速近似最近邻搜索算法进行特征点的匹配,实现工件图像的识别。实验结果表明:在图像存在旋转尺度变化的情况下,使用改进的ORB算法相比传统的ORB、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和SURF算法以及SIFT+SURF、SURF+FREAK组合算法在工件图像角点提取与目标匹配方面速度更快,识别精度更高,提高了工业机器人在搬运工件过程中对工件图像的识别效率和准确性。
关键词
图像识别 改进的ORB算法 旋转尺度不变性 快速近似 最近 邻 搜索算法
Keywords
Image recognition Improved ORB algorithm Rotation scale invariance Fast approximation nearest neighbor search algorithm
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于对比学习和注意力机制的文本分类方法
被引量：3
5
作者
钱来 赵卫伟
机构
国防科技大学信息通信学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期104-111,共8页
基金
国家部委基金。
文摘
文本分类作为自然语言处理领域的基本任务,在信息检索、机器翻译和情感分析等应用中发挥着重要作用。然而大多数深度模型在预测时未充分考虑训练实例的丰富信息,导致学到的文本特征不够全面。为了充分利用训练实例信息,提出一种基于对比学习和注意力机制的文本分类方法。首先,设计一种有监督对比学习训练策略,旨在优化模型对文本向量表征的检索,提高模型在推理过程中检索到的训练实例的质量;然后,构建注意力机制,对获取的训练文本特征进行注意力分布学习,聚焦关联性更强的相邻实例信息,获得更多隐含的相似特征;最后,将注意力机制与模型网络相结合,融合相邻的训练实例信息,增强模型提取多样性特征的能力,实现全局特征和局部特征的提取。实验结果表明,所提方法在卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(Bi LSTM)、图卷积网络(GCN)、BERT和Ro BERTa等多个模型上都取得了显著的性能提升。以CNN模型为例,其在THUCNews数据集、今日头条数据集和搜狗数据集上宏F1值分别提高了4.15、6.2和1.92个百分点。因此,该方法也为文本分类任务提供了一种有效的解决方案。
关键词
文本分类 深度模型 对比学习 近似最近邻算法 注意力机制
Keywords
text classification deep model contrastive learning approximate nearest neighbor algorithm attention mechanism
分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
