基于超像素分类的显著目标检测

结合边界-中心先验信息与超像素分割技术提出一种新的显著性目标检测方法。首先对种子点进行分类,使得分割后的超像素具有背景或前景属性。然后,从空间和颜色两个方面对每个超像素区域计算其背景显著性和前景显著性。最后,对不同的显著性值进行融合得到最终显著性值。一方面通过实验说明空间、颜色、前景和背景等因素在显著性计算中具有重要作用;另一方面,通过与其他显著性检测算法进行比较,证明该方法优于现存的8种方法。     

融合背景先验与中心先验的显著性目标检测

目的 现有的显著性目标检测算法通常基于单一的先验信息,导致提取的原图像信息不全面,为了解决该问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验相融合的显著目标检测算法。方法 该方法首先以边缘超像素为吸收节点,利用马尔可夫吸收链计算其他超像素的平均吸收时间作为背景先验值,得到背景先验图;然后使用改进Harris角点检测估计目标区域位置,建立峰值位于目标中心的2维高斯函数,计算各超像素的中心先验值,获取中心先验图;最后将背景先验图与中心先验图相融合得到显著图。同时该方法融合多尺度检测结果,进一步提高显著值的准确性。结果 通过ASD、SED1、SED2和SOD 4个公开数据库对比验证了基于背景先验与中心先验相融合算法具有较高的查准率、查全率和F-measure,相较于基于马尔可夫吸收链算法均提高了3%以上,总体效果明显优于目前的10种主流算法。结论 相较于基于单一先验信息的算法,基于背景先验与中心先验相融合的算法充分利用了图像信息,在突出全局对比的同时也保留了较多的局部信息,能高亮地凸显图像中的显著性目标。该方法在检测单一目标的图片时效果显著,但对于多目标的显著性检测尚有不足。     

全局对比和背景先验驱动的显著目标检测

针对传统背景先验方法中背景提取不精确并且背景抑制能力弱的问题,提出了全局对比和背景先验驱动的显著目标检测方法。首先将图像分割为一系列感知均匀的超像素,再由全局颜色对比得到基于全局的显著图并计算得到前景种子点;然后将每个边界超像素与前景种子点做对比,筛选差异性较大的边界超像素作为背景种子点并计算得到基于背景的显著图;最后在融合基于全局和背景显著图的基础上,提出一种多兴趣点高斯模型的方法进一步抑制背景并整体高亮显著区域。在公开的MSRA-1000数据测试集上与6种主流方法进行对比实验,结果表明,所提出的显著性目标检测方法对复杂边界信息具有更强的鲁棒性,并能有效抑制背景噪声。     

基于Manifold Ranking和结合前景背景特征的显著性检测

针对基于图和流形排序（Manifold Ranking）的显著性检测算法（MR算法）过度依赖边界节点的背景特征的问题,提出一种改进的结合前景背景特征的显著性检测算法。首先,对图像进行超像素分割,建立闭环图模型;然后利用流形排序算法根据图像前景特征和背景特征分别得出前景种子和背景种子;再通过亮度和颜色特征对两类种子进行结合,筛选出更为准确的查询节点;最后再利用流形排序算法进行显著值计算,得到最终的显著图。实验表明,改进方法与MR算法相比在精确率、召回率、F值等多个评价指标上均有明显提升,得到的显著图更接近真值。     

一种前景和背景提取相结合的图像显著性检测

为了获得更加精细化的显著目标检测结果,提出一种结合前景和背景信息的图像显著目标检测算法,将自底向上的粗糙显著区域提取和基于流形查询的自顶向下背景权重图的计算整合到统一的优化框架内.粗糙显著图主要融合了更符合生物心理学规则的局部对比图、频率先验图和全局颜色分布图这3个先验图;在背景权重图的计算中,首先根据超像素分割图构建一个无向图的邻接矩阵,然后基于边界背景先验知识选择位于图像边界的一些超像素作为初始流形查询向量进行图节点间关联度的传播计算,得到背景权重图.在MSRA1000和ECSSD这2个基准数据集上与当前主要的10种算法进行了对比实验,结果体现了文中算法的优异性.     

基于多图流形排序的图像显著性检测

针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图（K nearest neighbor graph）模型和K正则图（K regular graph）模型,分别在两种图模型上利用流形排序算法计算超像素节点的显著性值,并将每个图模型中超像素节点的显著值加权融合得到最终的显著图.在公开的MSRA-10K、SED2和ECSSD三个数据集上,将本文提出的算法与当前流行的14种算法进行对比,实验结果显示本文算法能够完整地检测出显著目标,并且显著目标内部均匀光滑.     

融合似物性前景对象与背景先验的图像显著性检测

为了在复杂背景图像中准确地提取出图像的显著区域,提出一种结合似物性前景对象与背景先验知识的图像显著性检测方法（OFOBP）。该方法首先对图像进行超像素分割,计算超像素颜色空间分布,得到初始显著图;利用似物性检测方法获取多个目标窗口,由窗口建立搜索区域,结合二值化的初始显著图优化目标窗口;再利用多窗口特征对超像素做前景对象预测,获取前景显著图;其次建立背景模板,计算稀疏重构误差获取背景先验图;最后融合两种显著图,得到最终显著检测结果。在公开数据集上与11种算法进行比较,本文算法能够较为准确地检测出显著区域,尤其是在复杂背景下对多个显著目标的检测,存在明显的优势。     

多先验融合的显著性检测

为解决基于背景先验的显著性检测算法在检测复杂背景图像时存在误检问题,提出多先验融合的显著性检测算法.首先,将图像分割成四种不同的超像素尺度,根据流形排序算法计算出不同尺度的边界显著图,并进行线性融合得到最终边界先验;其次,利用边界信息得到背景种子,进而利用距离和元胞自动机融合得到背景先验;然后通过颜色归一化处理,计算出...     

利用层次先验估计的显著性目标检测

有效的显著性目标检测在计算机视觉领域一直是具有挑战性的问题.本文首先对图像进行树滤波处理,采用Quick shift方法将其分解为超像素,再通过仿射传播聚类把超像素聚集为代表性的类.与以往方法不同,本文提出根据各类中拥有的超像素的类内和类间的空间离散程度及其位于图像边界的数目,自适应地估计先验背景,并提取条状背景区域;由目标性度量(Objectness measure)粗略地描述前景范围后,通过与各类之间的空间交互信息,估计先验前景;再经过连通区域优化前景与背景信息.最后,综合考虑各超像素与先验背景和前景在CIELab颜色空间的距离,并进行显著性中心加权,得到显著图.在MSRA-1000和复杂的SOD数据库上的实验结果表明,本文算法能准确、完整地检测出显著性目标,优于21种State-of-the-art算法,包括基于部分类似原理的方法.     

基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测

针对传统基于贝叶斯模型的显著性检测算法存在准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测算法。通过超像素分割算法(SLIC)将原图分割成不同尺度的超像素,根据超像素边界信息得到背景种子,进而通过距离计算和多尺度融合得到背景先验;对原图进行颜色增强,采用Harris算子对增强图进行检测角点求得凸包,融合不同尺度下的超像素得到凸包先验;融合背景先验和凸包先验得到最终先验;利用颜色直方图和凸包计算似然概率;将最终先验和似然概率通过贝叶斯模型计算显著图。在公开数据集MSRA1000、ECSSD上与多种传统算法进行准确率和召回率对比,该算法有更好的表现。     

纯量反馈系统稳定零极近似相消的积分约束

导出了单输入单输出反馈控制系统误差响应基于名义系统稳定的零、极点近似相消的时间域积分约束，此积分约束是任何反馈控制系统均应满足的．这一约束给出了单输入单输出反馈系统固有折中的新的观点．名义系统稳定的零、极点近似相消的存在导致反馈控制系统的调节时间延长或者误差响应的无穷范数变大．因此，在反馈控制系统设计中，尽量避免补偿器的零、极点与名义系统的极、零点近似相消(即使这些零、极点是稳定的)．     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

The impact of intellectual capital on the competitive advantage: Applied study in Jordanian telecommunication companies

This research investigates the impact of intellectual capital components on the competitive advantage in the Jordanian telecommunication companies. The empirical findings indicate that the relational capital and the structural capital have positive impact on competitive advantage. Both the relational capital and the structural capital account for 48.4% of the competitive advantage. It is unexpected to find that the human capital does not have a significant direct impact on competitive advantage. However, it is valid to state that the human capital indirectly and significantly influences competitive advantage as it is embedded in the relational capital. The effect of the relational capital on competitive advantage is moderated by gender and age. The effect is strongest among younger men. In the case of the structural capital its effect is moderated by gender only such that the effect is slightly stronger for females rather than males.     

基于多智体多库协同的一种虚拟现实仿真界面构建技术

一、引言计算机仿真接口界面,随着计算机软硬件的不断提高也在快速地变化着。从其发展趋势中我们不难看出这一点:从早期的命令行提示编辑Command Line,到全屏幕菜单编辑(Menu based Editor),再到图形用户界面Graphic User In-terface(GUI),界面在不断追求如何更好地适应用户、与用户更直接地交互。其具体特点包括自然而又丰富的色彩、逼真而又完美的几何造型、柔和而又动听的环境声响、质感而又具有力反馈的实物等。这些人们所需要的真实感,一种技术是难以胜任的,它需要各种软、硬件技术的综合与集成。从目前的趋     

基于KW、MW及DW的决策支持系统架构研究

SDSS是较为先进的决策支持系统，但由于其模型库中的模型固定不变，因此在实际应用中具有一定的局限性。提出了集成数据仓库DW、知识仓库KW和模型仓库MW作为底部架构的体系结构，能有效解决这一问题。该架构简化了模型获得和编码任务，增强了决策的有效性和智能性，提高了决策效率。     

An efficient soft-computing technique for extraction of EEG signal from tainted EEG signal

Electroencephalography (EEG) is the recording of electrical activity of neurons within the brain and is used for the evaluation of brain disorders. But, EEG signals are contaminated with various artifacts which make interpretation of EEGs clinically difficult. In this research paper, we use a soft-computing technique called ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the removal of EOG artifact, combined EOG and EMG artifact. Improvement in the output signal to noise ratio and minimum mean square error are used as the performance measures. The outputs of the proposed technique are compared with the outputs of techniques such as neural network, based on ADALINE (Adaptive Linear Neuron) and adaptive filtering method, which makes use of RLS (Recursive Least Squares) algorithm through wavelet transform (RLS-Wavelet). The obtained results show that the proposed method could significantly detect and suppress the artifacts.     

A divide and conquer matheuristic algorithm for the Prize-collecting Steiner Tree Problem

The Prize-collecting Steiner Tree Problem (PCSTP) is a well-known problem in graph theory and combinatorial optimization. It has been successfully applied to solve real problems such as fiber-optic and gas distribution networks design. In this work, we concentrate on its application in biology to perform a functional analysis of genes. It is common to analyze large networks in genomics to infer a hidden knowledge. Due to the NP-hard characteristics of the PCSTP, it is computationally costly, if possible, to achieve exact solutions for such huge instances. Therefore, there is a need for fast and efficient matheuristic algorithms to explore and understand the concealed information in huge biological graphs. In this study, we propose a matheuristic method based on clustering algorithm. The main target of the method is to scale up the applicability of the currently available exact methods to large graph instances, without loosing too much on solution quality. The proposed matheuristic method is composed of a preprocessing procedures, a heuristic clustering algorithm and an exact solver for the PCSTP, applied on sub-graphs. We examine the performance of the proposed method on real-world benchmark instances from biology, and compare its results with those of the exact solver alone, without the heuristic clustering. We obtain solutions in shorter execution time and with negligible optimality gaps. This enables analyzing very large biological networks with the currently available exact solvers.     

Wavelet-based envelope features with automatic EOG artifact removal: Application to single-trial EEG data

In this study, we propose an analysis system for single-trial classification of electroencephalogram (EEG) data. Combined with automatic EOG artifact removal and wavelet-based amplitude modulation (AM) features, the support vector machine (SVM) classifier is applied to the classification of left finger lifting and resting. Automatic EOG artifact removal is proposed to eliminate the EOG artifacts automatically by means of independent component analysis (ICA) and correlation coefficient. The features are then extracted from the discrete wavelet transform (DWT) data by the AM method. Finally, the SVM is used for the discriminant of wavelet-based AM features. Compared with EEG data without EOG artifact removal, band power features and LDA classifier, the proposed system achieves promising results in classification accuracy.     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。