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社区环境下基于节点交互和主题的影响力计算模型
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作者 王大刚 钟锦 吴昊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期582-589,共8页
为解决现有算法对社交网络节点影响力计算准确度不高的问题,本文整合节点不同维度信息,综合考虑节点在多个主题社区上的主题分布向量,提出一种新的节点影响力计算模型.模型首先将主题相关性作为先验信息;然后利用混合隶属度随机块(Mixed... 为解决现有算法对社交网络节点影响力计算准确度不高的问题,本文整合节点不同维度信息,综合考虑节点在多个主题社区上的主题分布向量,提出一种新的节点影响力计算模型.模型首先将主题相关性作为先验信息;然后利用混合隶属度随机块(Mixed Membership Stochastic Block)模型表达节点间的交互关系,用主题模型学习主题内容;最后结合全局拓扑关系迭代计算节点的全局影响力.本文选取社交网络数据,以P@N、MAP等作为评价指标同现有主流算法进行比较.实验结果显示,本文算法有效提升了影响力节点识别的准确度和排名的有效性. 展开更多
关键词 主题 影响力 混合隶属度随机块 先验
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基于自适应哈夫曼编码的密文可逆信息隐藏算法 被引量:24
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作者 吴友情 郭玉堂 +2 位作者 汤进 罗斌 殷赵霞 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期846-858,共13页
随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算... 随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法,对不同的图像采用不同的哈夫曼码字编码腾出空间来嵌入秘密信息.首先利用自然图像相邻像素间的相关性对原始明文图像进行像素值预测,从最高有效位到最低有效位,对原始像素值和预测像素值的相同比特位进行自适应的哈夫曼编码标记.然后,利用流密码对原始明文图像进行加密.最后在腾出的空间,通过位替换来自适应的嵌入秘密信息.由于哈夫曼编码和解码的可逆性,合法接收者可以对原始明文图像和秘密信息实现分离的无损恢复和提取.实验结果表明,与现有的几种方法相比,本文提出的方法具有更好的安全性和更高的嵌入率,在BOSSBase、BOWS-2和UCID三个数据集上的平均嵌入率比MPHC算法分别提高了0.09bpp、0.062 bpp和0.06bpp,在最佳情况下比MPHC算法能分别高出0.958 bpp、0.797 bpp和0.320 bpp,最差情况下的嵌入率比MPHC算法也分别高出了 0.01 bpp、0.039 bpp和0.061 bpp. 展开更多
关键词 密文域 可逆信息隐藏 哈夫曼编码 自适应 分离
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保持粒子多样性的非退化粒子滤波方法研究 被引量:8
3
作者 吴昊 孙晓燕 +2 位作者 郭玉堂 刘路路 沈晶 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1734-1741,共8页
针对现有粒子滤波算法中的粒子退化问题以及重采样所引起的粒子多样性减弱问题,将自适应遗传算法与粒子滤波结合设计一种新的非退化粒子滤波算法.该算法通过对粒子使用遗传算子操作以保证粒子的多样性和有效性,根据粒子在前一时刻计算... 针对现有粒子滤波算法中的粒子退化问题以及重采样所引起的粒子多样性减弱问题,将自适应遗传算法与粒子滤波结合设计一种新的非退化粒子滤波算法.该算法通过对粒子使用遗传算子操作以保证粒子的多样性和有效性,根据粒子在前一时刻计算出来的先验信息自适应地实时调节当前时刻的遗传操作概率,有效增加了粒子对系统状态变化的适应性.实验结果表明,该算法可有效提高非线性系统状态的估计精度,尤其在系统状态发生突变的时候,可以得到较好的估计精度. 展开更多
关键词 粒子滤波 遗传算法 粒子退化 自适应 粒子多样性
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基于光学微结构减小硅太阳能电池的反射 被引量:4
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作者 廖同庆 彭露露 +2 位作者 吴昇 刘波 肖广东 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期201-204,共4页
为了在理想的光频范围内扩展硅太阳能电池的低反射特性,设计了一种由方柱形粒子周期排列构成的光学微结构,根据等效介质理论分析了方柱形粒子高度、占空比对反射率的影响。利用所得结论合理选择方柱形粒子的尺寸,使用MEEP仿真软件建立... 为了在理想的光频范围内扩展硅太阳能电池的低反射特性,设计了一种由方柱形粒子周期排列构成的光学微结构,根据等效介质理论分析了方柱形粒子高度、占空比对反射率的影响。利用所得结论合理选择方柱形粒子的尺寸,使用MEEP仿真软件建立了结构模型并进行了仿真。结果表明:该光学微结构在理想的光频范围内具有超低反射特性。 展开更多
关键词 晶体硅太阳能电池 等效介质理论 光学微结构 超低反射
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基于Retinex的视频自适应增强算法 被引量:4
5
作者 侯天峰 程和生 张燕 《现代电子技术》 北大核心 2015年第17期68-71,74,共5页
Retinex算法是图像增强的常用方法。基于Retinex理论提出一种新的视频光照增强算法,结合图像全局及局部灰度特性引入补偿系数,增强暗区域光照的同时克服了传统算法处理后的人工痕迹,使处理结果更加自然;同时,算法用引导滤波估计照度图像... Retinex算法是图像增强的常用方法。基于Retinex理论提出一种新的视频光照增强算法,结合图像全局及局部灰度特性引入补偿系数,增强暗区域光照的同时克服了传统算法处理后的人工痕迹,使处理结果更加自然;同时,算法用引导滤波估计照度图像,在避免光晕现象的同时可以加快算法处理速度。实验结果表明,该方法简单有效,视觉效果提升显著。 展开更多
关键词 RETINEX 图像增强 光照补偿 引导滤波
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基于类解混的高光谱和多光谱图像融合算法 被引量:9
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作者 方帅 朱向东 曹风云 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期54-67,共14页
基于解混合的图像融合算法存在的2个问题:(1)用低分辨率高光谱图像(low-resolution hyperspectral image,LR-HSI)的光谱特征重建高分辨率高光谱图像(high-resolution hyperspectral image,HR-HSI),而LR-HSI的空间降质会导致光谱的精度损... 基于解混合的图像融合算法存在的2个问题:(1)用低分辨率高光谱图像(low-resolution hyperspectral image,LR-HSI)的光谱特征重建高分辨率高光谱图像(high-resolution hyperspectral image,HR-HSI),而LR-HSI的空间降质会导致光谱的精度损失;(2)基于非负矩阵解混的算法由于目标函数非凸性,其求解对初始值敏感,导致端元和丰度值不稳定.为解决此问题,提出基于类解混的高光谱图像融合算法.首先,利用模糊c均值算法对图像聚类,以距离聚类中心最近的像素代替解混端元,避开了直接解混导致的解不稳定问题.其次,为每类地物分别学习基于广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)的相同场景HR-HSI和LR-HSI在光谱域的非线性映射关系,弥补由于空间降质导致的端元光谱精度损失.文中借鉴解混合思想,由低分辨率高光谱图像的端元重建高分辨率高光谱图像的端元,将其与高分辨率多光谱图像(high-resolution multispectral image,HR-MSI)的稀疏系数结合得到HR-HSI.在4组数据集上验证本算法性能,与多种融合算法比较.实验表明,Salinas数据的实验结果在SAM,RMSE和ERGAS指标与次优的方法相比,它们的数值分别降低了5.5%,5.5%和1.6%;在Cuprite数据上数值降低了1.3%,3.9%和3.8%;在Indian Pines数据上数值分别降低了1.7%,4.0%和3.9%;在Pavia Center数据上,采用双三次插值时在SAM和ERGAS指标上与次优的方法相比数值分别降低了2.9%和8.5%;采用双线性插值时数值分别降低了3.5%和3.4%.所以,文中算法在有效地提升空间分辨率的同时,很好地保持了光谱信息. 展开更多
关键词 图像融合 类解混 广义回归神经网络 类端元 超分辨率
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基于协作行为的半自动人员分配策略
7
作者 谢莹 赵康康 +2 位作者 许荣斌 程凡 钱田芬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期448-454,共7页
为了对业务流程进行手工分配以找出合适的工作人员,提出一种新的方法,该方法半自动地进行业务过程人员分配,在很大程度上减少了手工分配的工作量。新方法基于谱机器学习框架,同时考虑活动的前序关系和工作者的协作行为,这两种关系隐含... 为了对业务流程进行手工分配以找出合适的工作人员,提出一种新的方法,该方法半自动地进行业务过程人员分配,在很大程度上减少了手工分配的工作量。新方法基于谱机器学习框架,同时考虑活动的前序关系和工作者的协作行为,这两种关系隐含着活动的相关属性,能够取得较好的人员分配效果。新方法可以学习各种类型的活动,基于业务过程事件日志为每一个执行者分配活动。经过新方法训练所得的模型,可以实现新活动的半自动人员分配。实验证明所提新方法在两个制造企业数据集上可以获得非常高的精确度。 展开更多
关键词 人员分配 资源管理 商业过程 协作行为 机器学习
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基于低秩表示的非负张量分解算法
8
作者 刘亚楠 刘路路 罗斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第1期300-303,共4页
为了提高图像分类准确率,提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展,低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度,由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性,所以低秩表示能有效地分析和处理矩阵数据,把低秩表示引入... 为了提高图像分类准确率,提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展,低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度,由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性,所以低秩表示能有效地分析和处理矩阵数据,把低秩表示引入到张量模型中,即引入到非负张量分解算法中,进一步扩展非负张量分解算法。实验结果表明,所提算法与其他相关算法相比,分类结果较好。 展开更多
关键词 图像分类 低秩表示 非负 张量分解
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基于图和LDA主题模型的关键词抽取算法 被引量:38
9
作者 刘啸剑 谢飞 吴信东 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2016年第6期664-672,共9页
关键词是表达文档核心内容的最小单元。自动抽取一篇或多篇文档的关键词,较传统的人工标注关键词,能节省大量的时间和人力消耗。本文提出了一种基于图和主题模型的关键词抽取算法,首先利用LDA主题模型,计算出词与词之间的相似性,作为词... 关键词是表达文档核心内容的最小单元。自动抽取一篇或多篇文档的关键词,较传统的人工标注关键词,能节省大量的时间和人力消耗。本文提出了一种基于图和主题模型的关键词抽取算法,首先利用LDA主题模型,计算出词与词之间的相似性,作为词与词之间的权重并构建一个带权无向词图。与传统TextRank不同的是,图的节点不再是单个的词,而是选择短语作为图的节点。最后,再从这些短语节点中选择Top K个词作为文章的关键词。我们选择了两个公开数据集进行了实验,结果表明我们的算法优于现有的关键词抽取算法。 展开更多
关键词 关键词抽取 LDA主题模型 TextRank图
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基于多特征的关键词抽取算法 被引量:7
10
作者 郭建波 谢飞 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1215-1219,共5页
互联网技术的快速发展导致信息爆炸式的增长。因此,在海量信息中查找关键信息变得非常困难,关键信息的提取技术就变得愈加重要,该关键信息通常表现为关键词。针对该问题,文章设计了一种无监督的关键词抽取算法,无需训练文档,根据候选词... 互联网技术的快速发展导致信息爆炸式的增长。因此,在海量信息中查找关键信息变得非常困难,关键信息的提取技术就变得愈加重要,该关键信息通常表现为关键词。针对该问题,文章设计了一种无监督的关键词抽取算法,无需训练文档,根据候选词的统计特征和词性特征等直接从单个文档中提取关键词。实验表明,算法所提取的关键词优于现有算法所获取的关键词,同时,该算法的时间效率也优于现有的算法。 展开更多
关键词 抽取 信息抽取 统计特征 词性特征 机器学习
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基于子模优化的边界域处理社团发现算法 被引量:2
11
作者 杨雪洁 曹风云 +2 位作者 陈洁 赵姝 张燕平 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期111-117,共7页
使用聚类粒化方法求取非重叠社团结构时,经常会出现重叠区域。三支决策模型将两个存在重叠的社团的左边社团中非重叠部分定义为正域,右边社团中非重叠部分定义为负域,而两个社团的重叠部分定义为边界域。为了获得更好的社团性能,须将边... 使用聚类粒化方法求取非重叠社团结构时,经常会出现重叠区域。三支决策模型将两个存在重叠的社团的左边社团中非重叠部分定义为正域,右边社团中非重叠部分定义为负域,而两个社团的重叠部分定义为边界域。为了获得更好的社团性能,须将边界域中的节点进行二次划分。子模优化在机器学习中有广泛的应用,如果目标函数具有子模性,则存在一个简单的贪心算法能在多项式时间内以常数因子逼近问题的最优解。将子模优化思想引入社团重叠区域节点的处理,提出一种基于子模优化的边界域处理社团发现算法(SO-CDA)。定义设备选址函数进行子模优化,重叠节点的划分可以转化为子模函数最大化问题,在7个真实网络上的实验结果表明,SO-CDA能够有效地进行社团划分,性能更加稳定。 展开更多
关键词 子模函数 三支决策 复杂网络 社团发现
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基于连续眨眼的人-机交互新模式 被引量:3
12
作者 路雪 卫兵 吴小培 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第20期263-270,共8页
针对基于眼电图(Electrooculography,EOG)技术的眨眼检测方法存在的不足,设计了一种基于连续眨眼检测的人机交互新模式。主要结合图像光学体积描记技术(Image Photoplethysmography,IPPG)和信号处理方法,实现对视频序列中眨眼脉冲信号... 针对基于眼电图(Electrooculography,EOG)技术的眨眼检测方法存在的不足,设计了一种基于连续眨眼检测的人机交互新模式。主要结合图像光学体积描记技术(Image Photoplethysmography,IPPG)和信号处理方法,实现对视频序列中眨眼脉冲信号的提取,并选择合适的时/空分析窗口和滤波参数,对窗内连续的眨眼信号进行检测和控制命令转换,在此基础上建立了一套眨眼控制多媒体播放系统,以验证所提算法和人-机交互模式的有效性。实验对比显示,该方法在干扰环境下的眨眼检测稳定性明显优于传统EOG方法。系统实测中,眨眼控制命令的准确率达92.95%,体现出良好的人-机交互性能。 展开更多
关键词 面部视频 G通道 眼电图 眨眼信号 人-机交互控制
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基于控制变量法的一维光子晶体态密度特性的研究 被引量:1
13
作者 胡迎宾 廖同庆 +1 位作者 吴昇 魏小龙 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期861-864,共4页
为了研究一维光子晶体态密度特性,文章利用多层膜传输矩阵计算出一维光子晶体的态密度(DOS),通过控制变量法分析了光子晶体中入射光在不同薄膜材料折射率比下和不同周期数下DOS的变化情况,分析表明DOS在一维周期性光子晶体的禁带和导带... 为了研究一维光子晶体态密度特性,文章利用多层膜传输矩阵计算出一维光子晶体的态密度(DOS),通过控制变量法分析了光子晶体中入射光在不同薄膜材料折射率比下和不同周期数下DOS的变化情况,分析表明DOS在一维周期性光子晶体的禁带和导带边缘有突然增强现象。 展开更多
关键词 一维光子晶体 态密度(DOS) 控制变量法 折射率比 边缘增强
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基于特征融合的二代身份证人脸验证系统 被引量:1
14
作者 汪中 陈恩红 刘贵全 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期828-834,共7页
二代身份证人脸验证是指判断二代身份证图片和身份证使用者当前头像是否为同一人.由于二代身份证图片分辨率较低,与现场采集图像的清晰度、人脸内部变化、外在环境等差异较大,传统的人脸识别方法在解决二代身份人脸验证问题时识别率较低... 二代身份证人脸验证是指判断二代身份证图片和身份证使用者当前头像是否为同一人.由于二代身份证图片分辨率较低,与现场采集图像的清晰度、人脸内部变化、外在环境等差异较大,传统的人脸识别方法在解决二代身份人脸验证问题时识别率较低.针对上述问题,提出一种基于特征融合的二代身份证人脸验证系统.该系统包括图像采集、预处理、特征提取、特征比对及结果判断五个部分.首先采集二代身份证图片和摄像头照片并进行图像预处理,分别提取二代证照片和摄像头照片的全局特征和局部特征,全局特征采用PCA和LDA方法,局部特征采用直方图方向二进制码(HDBC)方法;然后对全局特征和局部特征在公共特征空间内计算相似性,得到全局特征和局部特征的相似性,最终根据给定的阈值判断二代身份证持有人是否为本人;最后在大量真实的二代证数据集上进行测试验证,结果表明,该方法相比于传统的单特征提取算法,识别率显著提高. 展开更多
关键词 人脸验证 二代身份证 全局特征 局部特征 特征比对
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结合主题分布与统计特征的关键词抽取方法 被引量:9
15
作者 刘啸剑 谢飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期217-222,共6页
传统人工抽取关键词耗时耗力,为了能自动从文档中抽取出高质量的关键词,提出一种关键词自动抽取方法。该方法基于文档和词语的主题信息并结合词语的统计特征为候选词语打分,最终选择TopK得分的候选词作为文档关键词。实验结果表明,该方... 传统人工抽取关键词耗时耗力,为了能自动从文档中抽取出高质量的关键词,提出一种关键词自动抽取方法。该方法基于文档和词语的主题信息并结合词语的统计特征为候选词语打分,最终选择TopK得分的候选词作为文档关键词。实验结果表明,该方法在准确率、召回率以及F值上均优于现有的基本关键词抽取方法,能有效从文档中抽取出关键词。 展开更多
关键词 主题分布 关键词抽取 统计特征 主题信息 候选词语
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自适应编码的高容量密文可逆信息隐藏算法 被引量:7
16
作者 马文静 吴友情 殷赵霞 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期4746-4757,共12页
随着数字信息技术的普及,密文可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)逐渐成为云存储中隐私保护的研究热点.RDHEI作为一种能在密文中嵌入额外信息,并正确提取嵌入信息和无损恢复原始图像的技术,受到研究者的... 随着数字信息技术的普及,密文可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)逐渐成为云存储中隐私保护的研究热点.RDHEI作为一种能在密文中嵌入额外信息,并正确提取嵌入信息和无损恢复原始图像的技术,受到研究者的广泛关注.为了能在加密图像中嵌入充足的额外信息,提出了一种自适应编码的高容量RDHEI算法.首先,计算原始图像不同预测误差的出现概率并自适应的生成哈夫曼编码;然后,利用流密码加密原始图像,根据像素预测误差对应的哈夫曼码字对加密后像素进行标记;最后,以位替换方式将信息嵌入到已标记像素的预留空间中.经实验验证:该算法在正确提取嵌入信息的同时,无损地恢复了原始图像.与同类算法相比,该算法充分利用了图像本身的纹理特性,有效地提高了图像嵌入率.在UCID,BOSSBase和BOWS-2这3个图像集上,该算法的平均嵌入率达到3.162bpp,3.917bpp以及3.775bpp,与当前性能最佳算法相比,提升了0.263 bpp,0.292 bpp以及0.280 bpp. 展开更多
关键词 隐私保护 可逆信息隐藏 加密图像 自适应编码 预测误差
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基于Voronoi K阶邻近图的半监督学习自动图像标注 被引量:2
17
作者 吴寿昆 郭玉堂 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第12期183-187,242,共6页
在为自动图像标注构建相似图的过程中,针对传统的方法是基于图像间的视觉相似性,其没有考虑到数据集中某个子数据集内的结构信息这一问题,提出一种基于Voronoi k阶邻近图的半监督学习自动图像标注方法。该方法充分考虑Voronoi k阶邻近... 在为自动图像标注构建相似图的过程中,针对传统的方法是基于图像间的视觉相似性,其没有考虑到数据集中某个子数据集内的结构信息这一问题,提出一种基于Voronoi k阶邻近图的半监督学习自动图像标注方法。该方法充分考虑Voronoi k阶邻近图能很好地表达空间目标的影响区域以及可以方便地进行空间邻近的描述与推理的特性,将特征空间内的图像数据点分布信息融合到点对间的相似度量表示中,利用未标注样本挖掘图像特征的内在规律,然后把半监督学习的方法和多标记学习有效结合起来,从而达到对图像进行自动标注。实验结果表明,提出的标注方法可行,同时标注结果与传统的标注方法相比得到了明显改善。 展开更多
关键词 半监督学习 VORONOI k阶邻近图 自动图像标注
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基于三维荧光的变压器绝缘油绝缘状态监测技术研究 被引量:11
18
作者 赵跃 冷威 +5 位作者 林琴 宋玉梅 张愉快 李坤鹏 刘静雨 徐芳 《绝缘材料》 CAS 北大核心 2022年第12期87-91,共5页
针对目前绝缘油溶解气体(dissolved gas analysis,DGA)分析技术存在的不足,本研究对一种基于三维荧光原理的变压器绝缘油绝缘状态监测技术进行探索。采用市售绝缘油新油、实际运行变压器绝缘油以及实验室模拟放电劣化绝缘油等典型样品,... 针对目前绝缘油溶解气体(dissolved gas analysis,DGA)分析技术存在的不足,本研究对一种基于三维荧光原理的变压器绝缘油绝缘状态监测技术进行探索。采用市售绝缘油新油、实际运行变压器绝缘油以及实验室模拟放电劣化绝缘油等典型样品,采集三维荧光谱图数据,获取典型样品荧光特征峰位置、荧光信号强度等关键数据,分析变压器绝缘油劣化过程中荧光特征峰位置、信号强度随着放电老化时间的变化。结果表明:与经典气相色谱DGA分析方法相比,三维荧光分析方法具有更高的灵敏度,可以及时监测到绝缘油劣化变化的发生,且能够在发生不释放气体或释放少量气体的故障情况下,实现对绝缘油绝缘状态及时监测。 展开更多
关键词 变压器绝缘油 荧光分析 三维荧光 绝缘状态 监测
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夜间图像去雾研究综述与展望 被引量:7
19
作者 沈琛 曹风云 杨雪洁 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第11期101-114,共14页
夜间图像去雾技术是图像处理和计算机视觉领域的研究热点,对航空航天、自动驾驶、交通监控等领域具有十分重要的意义。综合了近年来夜间图像去雾技术的国内外研究工作,分别从基于物理模型的传统方法和基于深度学习的方法两方面对近年来... 夜间图像去雾技术是图像处理和计算机视觉领域的研究热点,对航空航天、自动驾驶、交通监控等领域具有十分重要的意义。综合了近年来夜间图像去雾技术的国内外研究工作,分别从基于物理模型的传统方法和基于深度学习的方法两方面对近年来提出的典型方法进行归纳和总结,详细阐述了现有方法的优势和不足,并对一些典型的夜间去雾方法分别从主观评价和客观评价两方面进行了比较和分析。最后,展望了夜间图像去雾技术的未来研究方向,并给出了一些建议。 展开更多
关键词 夜间去雾 大气散射模型 深度学习 图像质量评测
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基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法研究 被引量:7
20
作者 王大刚 丁世飞 钟锦 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第8期1490-1500,共11页
密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类。DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配... 密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类。DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配策略,一定程度上限制了算法对任意数据集的计算精度和有效性。针对上述问题,提出基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法(SODPC)。算法通过引入节点的二阶k近邻,计算直接密度和间接密度,重新定义局部密度的计算方式。在此基础上,定义非中心节点的多步骤分配策略完成聚类。通过人工和真实数据的测试,证明了该算法对不规则、密度不均匀的数据集具有较好的聚类效果。 展开更多
关键词 密度峰值聚类 决策图 二阶k近邻 局部密度
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