基于收费数据的交通拥堵初发点计算 被引量：1

1

作者 胡继启 彭建 +1 位作者 董国华 尹波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第23期224-228,共5页

目前,在高速公路发生拥堵后,如何利用海量收费数据快速准确地得到高速公路交通拥堵初发点,仍然缺少满意的解决方案。经过对湖南省高速公路收费数据检索,提取出车辆出入站时刻、行车时间和车型等相关交通特征参数,依据这些参数特点,提出... 目前,在高速公路发生拥堵后,如何利用海量收费数据快速准确地得到高速公路交通拥堵初发点,仍然缺少满意的解决方案。经过对湖南省高速公路收费数据检索,提取出车辆出入站时刻、行车时间和车型等相关交通特征参数,依据这些参数特点,提出了一种计算相邻两收费站之间的交通拥堵初发点的计算方法。该方法通过选取同路段上的快、慢2种车型建立方程组,然后根据分析收费数据提取相应的变量代入方程组中,从而计算得出拥堵初发点信息。结果表明,该方法可以有效地计算得出相邻两个收费站之间路段上的拥堵初发点位置和初发时刻。对今后出行服务,运行效率评估和交通组织管理等具有重要的现实意义。 展开更多

关键词 高速公路 拥堵初发点计算 数据检索 收费数据 出行服务

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大数据存储架构和算法研究综述 被引量：37

2

作者 杨俊杰 廖卓凡 冯超超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2465-2471,共7页

随着大数据计算需求的增长,集群的处理速度需要得到快速的提升,然而目前大数据处理框架的处理性能已逐渐满足不了这种快速增长的需求。由于集群的存储架构是分布式存储,因此数据的存放在大数据处理过程中成为影响集群的处理性能的因素... 随着大数据计算需求的增长,集群的处理速度需要得到快速的提升,然而目前大数据处理框架的处理性能已逐渐满足不了这种快速增长的需求。由于集群的存储架构是分布式存储,因此数据的存放在大数据处理过程中成为影响集群的处理性能的因素之一。首先,对当今的分布式文件存储系统的结构进行了介绍;接着,根据不同的优化目标,例如减少网络负载、负载均衡、降低能耗和高容错性等,对近年国内外大数据存储算法的研究进行了总结,分析和对比了已有算法的优点以及存在的问题;最后,对大数据存储架构和优化算法设计的挑战和未来研究方向作了展望。 展开更多

关键词 大数据 数据部署 分布式文件系统 MAPREDUCE HADOOP

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电力网络中基于物理信息的虚假数据入侵检测方法 被引量：12

3

作者 夏卓群 曾悠优 +1 位作者 尹波 徐明 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2019年第4期29-36,共8页

文章针对虚假数据攻击检测方法中难以快速检测的问题,提出一种基于物理信息的虚假数据入侵检测方法。该方法采用高采样的同步相量测量单元实时采集量测数据,计算节点电压稳定性指标(NVSI)。当电网节点中存在异常NVSI值时,采用离群点异... 文章针对虚假数据攻击检测方法中难以快速检测的问题,提出一种基于物理信息的虚假数据入侵检测方法。该方法采用高采样的同步相量测量单元实时采集量测数据,计算节点电压稳定性指标(NVSI)。当电网节点中存在异常NVSI值时,采用离群点异常值检测算法找出受攻击的节点;当电网节点中无明显异常NVSI值时,根据节点的NVSI值在时间上变化的差值筛选出脆弱节点,对筛选出的节点使用物理规则协作检测的方法检测出受攻击的节点。文章使用标准IEEE 39节点电力测试系统进行模拟仿真,结果表明,文章方法相比其他方法能较快检测出受攻击的节点,且提高了检测准确率。 展开更多

关键词 虚假数据注入 同步相量测量 脆弱节点 物理规则

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移动感知环境下基于CSA-SSVR的交通状态预测方法 被引量：3

4

作者 夏卓群 罗君鹏 胡珍珍 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期1482-1487,共6页

相较于传统感知网络,移动群智感知网络在部署和维护成本上有着较大优势,在智能交通系统中得到了越来越多的应用。交通状态的预测对交通管理系统具有重要意义,从移动群智感知环境下获取的车速数据出发,以支持向量回归算法(SVR)为基础,引... 相较于传统感知网络,移动群智感知网络在部署和维护成本上有着较大优势,在智能交通系统中得到了越来越多的应用。交通状态的预测对交通管理系统具有重要意义,从移动群智感知环境下获取的车速数据出发,以支持向量回归算法(SVR)为基础,引入周期性算子,并采用布谷鸟算法(CSA)确定周期性SVR(SSVR)中的主要参数,提出了CSA-SSVR,对道路未来车速进行预测,据此判断道路的未来交通状态。实验表明,CSA-SSVR在移动群智感知环境下对于交通状态预测问题的准确性较高。 展开更多

关键词 移动群智感知网络 交通状态预测 SVR算法 布谷鸟算法

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基于区块链的环境监测数据安全传输方案 被引量：20

5

作者 周万锴 龙敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期315-320,共6页

随着物联网的飞速发展,环境监测系统极大地提高了政府日常运作的效率和透明度。但是,大多数现有的环境监测系统都是以集中的方式提供服务,并且严重依赖人工控制。高度集中的系统架构容易受到外部攻击;此外,不法分子破坏数据真实性相对容... 随着物联网的飞速发展,环境监测系统极大地提高了政府日常运作的效率和透明度。但是,大多数现有的环境监测系统都是以集中的方式提供服务,并且严重依赖人工控制。高度集中的系统架构容易受到外部攻击;此外,不法分子破坏数据真实性相对容易,导致公众对环境监测数据的信任度不高。针对这些问题,文中首先提出一种基于区块链的环境监测数据传输方案,监测设备获取的数据经过签名发送至数据采集终端,数据采集终端验证数据后将其写入区块链,智能合约对公众关心的数据进行实时分析并对外发布结果;其次,提出一种基于分组的PBFT共识算法,以提高系统的可扩展性。文中对方案进行了分析,结果表明,环境监测区块链保障了环境监测数据的安全性、真实性、完整性;同时结合具体案例验证了该方案的可行性。 展开更多

关键词 区块链 智能合约 环境监测 密码学 实用拜占庭容错算法

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基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法 被引量：1

6

作者 向凌云 黄明豪 +1 位作者 张晨凌 杨春芳 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期213-224,共12页

针对已有自然语言数字水印方法可替换词数量有限以及水印提取效率低的问题,提出了一种基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法。该方法通过神经网络语言模型自动学习原始文本中每个词的上下文语义特征,预测每个词的候选词列表,... 针对已有自然语言数字水印方法可替换词数量有限以及水印提取效率低的问题,提出了一种基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法。该方法通过神经网络语言模型自动学习原始文本中每个词的上下文语义特征,预测每个词的候选词列表,从而扩充可用于嵌入水印信息的可替换词数量。同时,考虑到不同位置的候选词的替换对句子语义的影响存在差异,该方法以由多个词组成的窗口为单位来嵌入水印信息,并通过词替换前后句子间的相似度来优化水印嵌入时候选词的选择。在此基础上,提出了一种语义无关的窗口压缩编码方法,其根据窗口中词的字符信息对窗口进行水印编码,解决了提取水印信息时对词替换位置的原始上下文的依赖。实验结果表明,所提方法在具有较高嵌入容量和文本质量的前提下,大大提高了水印的提取效率。 展开更多

关键词 数字水印 词替换 词预测 水印编码

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基于非局部相似块低秩的压缩感知图像重建算法 被引量：14

7

作者 宋云 李雪玉 +1 位作者 沈燕飞 杨高波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期695-703,共9页

传统的压缩感知重建算法利用信号在某个特征空间下的稀疏性构建目标优化函数,但没有充分考虑信号的局部特性和结构化属性,影响了算法的重建性能和算法的适应性.本文考虑图像的非局部自相似性(Nonlocal Self-Similarity,NLSS),提出一种... 传统的压缩感知重建算法利用信号在某个特征空间下的稀疏性构建目标优化函数,但没有充分考虑信号的局部特性和结构化属性,影响了算法的重建性能和算法的适应性.本文考虑图像的非局部自相似性(Nonlocal Self-Similarity,NLSS),提出一种基于图像相似块低秩的压缩感知图像重建算法,将图像恢复问题转化为聚合的相似块矩阵秩最小问题.算法以最小压缩感知重建误差为约束构建优化模型,并采用加权核范数最小化算法(Weighed Nuclear Norm Minimization,WNNM)求解低秩优化问题,很好地挖掘了图像自身的信息和结构化稀疏特征,保护了图像的结构和纹理细节.多个测试图像、不同采样率下的实验证明了算法的有效性,特别是在低采率下对于纹理较为丰富的图像,提出的算法图像重建质量较明显的优于最新的同类算法. 展开更多

关键词 压缩感知 图像重建 非局部自相似 低秩优化

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复杂码头环境下的船舶检测与跟踪算法 被引量：11

8

作者 王培玉 李峰 +1 位作者 周书仁 廖卓凡 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期992-998,共7页

运动模板算法在复杂环境下无法准确提取运动目标区域,并且依赖帧间间隔的选取,无法对减速运动目标取得良好检测效果。针对该缺点,提出了一种改进的运动模版算法。首先,对输入的视频序列采用Canny算子结合轮廓信息提取水岸边界线;然后,... 运动模板算法在复杂环境下无法准确提取运动目标区域,并且依赖帧间间隔的选取,无法对减速运动目标取得良好检测效果。针对该缺点,提出了一种改进的运动模版算法。首先,对输入的视频序列采用Canny算子结合轮廓信息提取水岸边界线;然后,将运动历史图沿着水岸边界线进行水岸分离,消除岸上运动目标的干扰;接着,对水面区域进行形态学处理,消除背景中水面上非目标运动对象;最后,对形态学处理后的结果进行船舶轮廓检测,计算最大轮廓外接矩形的宽和高,结合船舶当前位置的尾部坐标重建船舶轮廓外接矩形,以此实现实时的、高准确度的船舶检测与跟踪。实验结果表明,在复杂水面环境下,该方法能够实现实时、准确的船舶目标检测与跟踪。 展开更多

关键词 运动检测与跟踪 复杂背景 船舶检测 运动模板 轮廓外接矩形重建

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一种基于树增强朴素贝叶斯的分类器学习方法 被引量：24

9

作者 陈曦 张坤 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期2001-2008,共8页

树增强朴素贝叶斯(TAN)结构强制每个属性结点必须拥有类别父结点和一个属性父结点,也没有考虑到各个属性与类别之间的相关性差异,导致分类准确率较差。为了改进TAN的分类准确率,该文首先扩展TAN结构,允许属性结点没有父结点或只有一个... 树增强朴素贝叶斯(TAN)结构强制每个属性结点必须拥有类别父结点和一个属性父结点,也没有考虑到各个属性与类别之间的相关性差异,导致分类准确率较差。为了改进TAN的分类准确率,该文首先扩展TAN结构,允许属性结点没有父结点或只有一个属性父结点;提出一种利用可分解的评分函数构建树形贝叶斯分类模型的学习方法,采用低阶条件独立性(CI)测试初步剔除无效属性,再结合改进的贝叶斯信息标准(BIC)评分函数利用贪婪搜索获得每个属性结点的父结点,从而建立分类模型。对比朴素贝叶斯(NB)和TAN,构建的分类器在多个分类指标上表现更好,说明该方法具有一定的优越性。 展开更多

关键词 贝叶斯分类器 树增强朴素贝叶斯 评分函数

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Haar型LBP纹理特征的行人检测研究 被引量：5

10

作者 周书仁 王刚 +1 位作者 徐岳峰 佘凯晟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第21期175-179,共5页

针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征受噪声影响大导致检测率低的问题,提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP(IHLBP)特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间,然后对HSV... 针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征受噪声影响大导致检测率低的问题,提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP(IHLBP)特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间,然后对HSV图像的H、S、V空间分别提取IHLBP特征,最后将3个IHLBP特征归一化后串接为一个特征向量,得到最终的IHLBP特征。在INRIA Person数据集上采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器进行测试。实验结果表明,该方法能有效地提高识别率,可达98.5%。相比于HOG特征、HPG-LBP特征和WLD-LBP特征具有更好的实验效果。 展开更多

关键词 行人检测 HSV颜色空间 特征提取 改进型Haar型局部二元模式(IHLBP)特征 支持向量机

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结合中值滤波与稀疏表示的混合去噪算法 被引量：3

11

作者 张建明 李沛 +1 位作者 李旭东 吴宏林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期240-245,共6页

针对现有去噪算法不能有效去除高斯-椒盐混合噪声的问题,提出一种基于自适应中值滤波与改进稀疏表示的混合去噪算法。采用自适应中值滤波对带噪图像进行初始化,检测并初步抑制脉冲椒盐噪声,利用改进的K奇异值分解字典学习方法与基于回... 针对现有去噪算法不能有效去除高斯-椒盐混合噪声的问题,提出一种基于自适应中值滤波与改进稀疏表示的混合去噪算法。采用自适应中值滤波对带噪图像进行初始化,检测并初步抑制脉冲椒盐噪声,利用改进的K奇异值分解字典学习方法与基于回溯自适应的正交匹配追踪稀疏编码方法对处理后的图像进行高斯去噪。实验结果表明,与稀疏非局部正则化加权编码混合去噪算法相比,该算法在混合噪声较大的情况下,具有更高的峰值信噪比和更快的去噪速度。 展开更多

关键词 自适应中值滤波 稀疏表示 高斯噪声 椒盐噪声 混合去噪

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一种基于虚拟环架构的电力用户隐私保护方法研究 被引量：3

12

作者 夏卓群 赵磊 +1 位作者 王静 李文欢 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2018年第2期48-53,共6页

用户电力消费数据安全是智能电网实施过程中需要解决的问题。针对智能电表中高频数据与低频数据安全性要求不同,文章提出一种基于虚拟环架构的电力用户隐私保护方法。首先使用NTRU加密系统对用户请求数据进行加密,然后建立高频数据与低... 用户电力消费数据安全是智能电网实施过程中需要解决的问题。针对智能电表中高频数据与低频数据安全性要求不同,文章提出一种基于虚拟环架构的电力用户隐私保护方法。首先使用NTRU加密系统对用户请求数据进行加密,然后建立高频数据与低频数据传输通路。低频数据在环外传输,高频数据在环内实现匿名性,并使用动态交易令牌聚合用户请求。这种隐私保护方法保证了电网操作与账单计算等功能的有效性,实现了用户电力消费数据隐私保护的完整性,提高了通信效率。 展开更多

关键词 高频数据 低频数据 虚拟环架构 动态交易令牌 隐私

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基于差分进化的两阶段文本特征选择算法 被引量：6

13

作者 肖晓丽 吴瑶 +1 位作者 周锡玲 廖卓凡 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期303-309,314,共8页

为降低文本特征空间维度,提高数据挖掘处理数据的效率,提出两阶段文本特征选择算法。结合方差和平均中位数2种方法构建高相关性的特征子集进行初步降维,并将其作为差分进化算法的初始特征种群。利用特征词的累计词频和文档频率设计适应... 为降低文本特征空间维度,提高数据挖掘处理数据的效率,提出两阶段文本特征选择算法。结合方差和平均中位数2种方法构建高相关性的特征子集进行初步降维,并将其作为差分进化算法的初始特征种群。利用特征词的累计词频和文档频率设计适应度函数,将多个特征差向量和局部最优特征引入变异操作中,增加特征子集的扰动性,加快差分进化算法的收敛速度,获得最优特征子集。在WebKB和Reuters-21578数据集上进行实验,结果表明,该算法在准确率、召回率和F1值上均优于TDM5、MADAC等算法,能够降低文本特征空间的维度,提高文本聚类效果。 展开更多

关键词 混合特征选择 降维 差分进化算法 方差 平均中位数 文本聚类

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多尺寸池化卷积神经网络的人体行为识别研究 被引量：4

14

作者 周书仁 谭凤 曾道建 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1893-1898,共6页

人体行为识别任务中传统方法一般是先提取特征,然后训练分类器对人体行为进行分类,传统的特征提取方法存在提取信息不全面、难以提取有效特征等缺点,针对此问题,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来完成人体行为识别... 人体行为识别任务中传统方法一般是先提取特征,然后训练分类器对人体行为进行分类,传统的特征提取方法存在提取信息不全面、难以提取有效特征等缺点,针对此问题,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来完成人体行为识别任务,特征提取和模式分类是由同一个网络完成,是一个自动学习特征的过程,并且提出Multi-Size Pooling(多尺寸池化)来解决输入图片大小不同的问题,使网络能够接受任意尺寸的输入图像.实验表明,改进的CNN在行为识别上有较高的识别率. 展开更多

关键词 行为识别 卷积神经网络 多尺寸池化 模式识别

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EAVTP:一种环境自适应车辆轨迹预测方法 被引量：8

15

作者 夏卓群 胡珍珍 罗君鹏 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第10期2375-2379,共5页

对移动对象的不确定轨迹实时、高效的预测是智能交通系统研究热点之一.针对现有轨迹预测方法在动态环境中预测精度不高、实时效果差的问题,提出一种环境自适应车辆轨迹预测方法(EAVTP),该方法主要步骤包括:首先运用历史数据构造虚拟参... 对移动对象的不确定轨迹实时、高效的预测是智能交通系统研究热点之一.针对现有轨迹预测方法在动态环境中预测精度不高、实时效果差的问题,提出一种环境自适应车辆轨迹预测方法(EAVTP),该方法主要步骤包括:首先运用历史数据构造虚拟参考点有效改进环境动态变化通讯信号不稳定情况下车辆位置不准确信息;其次利用高斯混合模型对虚拟参考点数据与历史轨迹数据集训练实现环境自适应功能;最后利用虚拟参考点和历史轨迹数据集对车辆轨迹实时预测.最后对所提方法模拟仿真,结果表明EAVTP方法具有一定的环境自适应性,且预测精度和实时性比现有其它方法有所提高. 展开更多

关键词 环境自适应 虚拟参考点 轨迹预测 高斯混合模型

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基于GPU加速的几何纹理合成方法 被引量：2

16

作者 桂彦 王培玉 +1 位作者 李峰 刘杨 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期638-646,共9页

提出了一种基于GPU加速的几何纹理合成方法,以解决几何纹理合成过程中高计算量、高存储占用和高耗时等问题.首先,对样本几何纹理数据进行子块划分,并根据子块在样本中的位置关系设计可重用样本顶点数据的数据结构,优化存储以降低内存的... 提出了一种基于GPU加速的几何纹理合成方法,以解决几何纹理合成过程中高计算量、高存储占用和高耗时等问题.首先,对样本几何纹理数据进行子块划分,并根据子块在样本中的位置关系设计可重用样本顶点数据的数据结构,优化存储以降低内存的占用率;然后,采用GPU多线程并发技术设计并行加速算法,将串行的几何纹理合成过程并行化,从而实现快速生成任意尺寸的新的几何纹理.实验结果表明,该算法不仅占用存储较少,而且在保证合成质量的同时极大地降低了几何纹理的合成耗时. 展开更多

关键词 纹理合成 几何纹理合成 虚拟现实 GPU加速 并行运算

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一种高效的OpenFlow流表拆分压缩算法 被引量：6

17

作者 姜腊林 张亚南 熊兵 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第2期310-314,共5页

在软件定义网络中,OpenFlow通过丰富的匹配字段提供了网络流的细粒度管理,同时也带来了流表规模庞大的问题,给OpenFlow交换机的TCAM存储资源提出了严峻的挑战.为此,本文基于匹配域间关系,提出一种高效的OpenFlow流表拆分压缩算法.该算... 在软件定义网络中,OpenFlow通过丰富的匹配字段提供了网络流的细粒度管理,同时也带来了流表规模庞大的问题,给OpenFlow交换机的TCAM存储资源提出了严峻的挑战.为此,本文基于匹配域间关系,提出一种高效的OpenFlow流表拆分压缩算法.该算法首先分析了流表匹配字段之间的共存和互斥关系,并据此将流表划分出多个规模较小的子流表,进而针对每个字段建立判定条件,对子流表做进一步压缩,以实现OpenFlow流表的高效存储.最后,借助实际网络流量样本,对本文所提算法的流表压缩性能进行了实验评估.实验结果表明:本文所提算法的流表压缩率明显高于现有压缩算法,可有效节省流表存储资源. 展开更多

关键词 OpenFlow 流表压缩 流表拆分 共存关系 互斥关系

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改进型HLBP纹理特征的行人检测 被引量：4

18

作者 周书仁 王刚 徐岳峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第5期960-967,共8页

在行人检测中,Haar型LBP(HLBP)特征采用局部统计方式,有效地降低了噪声影响,相比LBP特征对图像纹理描述有明显优势。但是,HLBP特征在计算特征值时,中心点没有参与计算,导致其信息没有被利用。针对这一不足,提出了改进型HLBP(IHLBP)特征... 在行人检测中,Haar型LBP(HLBP)特征采用局部统计方式,有效地降低了噪声影响,相比LBP特征对图像纹理描述有明显优势。但是,HLBP特征在计算特征值时,中心点没有参与计算,导致其信息没有被利用。针对这一不足,提出了改进型HLBP(IHLBP)特征,该方法令中心点参与到计算工作中,并赋予其最大权值。首先利用二维离散Haar小波变换,对图像做两级分解处理,得到三种不同尺度图像;然后针对上述三种图像分别提取IHLBP特征并做归一化处理,最后串接三组特征得到最终的特征向量。在INRIA Person数据集上,采用SVM进行测试。实验结果表明,该方法能有效地提高行人检测识别率。 展开更多

关键词 行人检测 图像纹理 IHLBP特征 二维离散Haar小波 支持向量机

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融合多尺度特征的深度哈希图像检索方法 被引量：6

19

作者 周书仁 谢盈 蔡碧野 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第12期1974-1986,共13页

近期,许多学者开始结合深度网络进行图像处理,与传统的基于人工抽取的特征相比,由深度卷积网络提取的特征更为准确,效果更好。因此,提出了一种结合卷积神经网络和哈希算法的深度网络架构,用于大规模图像检索。一方面,为了更好地保持哈... 近期,许多学者开始结合深度网络进行图像处理,与传统的基于人工抽取的特征相比,由深度卷积网络提取的特征更为准确,效果更好。因此,提出了一种结合卷积神经网络和哈希算法的深度网络架构,用于大规模图像检索。一方面,为了更好地保持哈希编码之间的语义相似性,引入了多任务学习机制,将图像分类信息和图像间的相似度信息同时用于模型的训练,并且根据信息熵理论,训练过程中使哈希编码尽可能地维持均匀分布以增加信息量;另一方面,提出了一种多尺度融合池化方法(multi-scale fusion pooling,MSFP),融合图像中多种尺度的区域信息,提升了检索性能,同时明显地减少了网络参数。在SVHN、CIFAR-10和NUSWIDE等数据集上的实验结果表明,提出的算法与现有的基准算法相比,检索效果具有明显改善。 展开更多

关键词 图像检索 卷积神经网络 池化 哈希编码

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基于改进极限学习机算法的行为识别 被引量：9

20

作者 周书仁 曹思思 蔡碧野 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第9期1749-1757,共9页

重点研究了极限学习机ELM对行为识别检测的效果。针对在线学习和行为分类上存在计算复杂性和时间消耗大的问题,提出了一种新的行为识别学习算法(ELM-Cholesky)。该算法首先引入了基于Cholesky分解求ELM的方法,接着依据在线学习期间核函... 重点研究了极限学习机ELM对行为识别检测的效果。针对在线学习和行为分类上存在计算复杂性和时间消耗大的问题,提出了一种新的行为识别学习算法(ELM-Cholesky)。该算法首先引入了基于Cholesky分解求ELM的方法,接着依据在线学习期间核函数矩阵的更新特点,将分块矩阵Cholesky分解算法用于ELM的在线求解,使三角因子矩阵实现在线更新,从而得出一种新的ELM-Cholesky在线学习算法。新算法充分利用了历史训练数据,降低了计算的复杂性,提高了行为识别的准确率。最后,在基准数据库上采用该算法进行了大量实验,实验结果表明了这种在线学习算法的有效性。 展开更多

关键词 极限学习机 在线学习 CHOLESKY分解 核函数

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