基于视觉运动特性的视频时空显著性区域提取方法

为了更准确有效地提取人眼观察视频的显著性区域,提出一种基于视觉运动特性的视频时空显著性区域提取方法。该方法首先通过分析视频每帧的频域对数谱得到空域显著图,利用全局运动估计和块匹配得到时域显著图,再结合人眼观察视频时的视觉特性,根据对不同运动特性视频的主观感知,动态融合时空显著图。实验分析从主客观两个方面衡量。视觉观测和量化指标均表明, 与其他经典方法相比,所提方法提取的显著性区域能够更准确地反映人眼的视觉注视区域。     

一种基于本体和用户日志的查询扩展方法

为了解决信息检索中存在的用词歧义性问题,提出一种基于本体和用户日志的查询扩展方法。利用领域本体从语义层面扩展用户查询形成初始扩展概念集,结合用户查询日志利用共现度分析对初始扩展概念集进行二次筛选。实验结果表明,与传统的基于局部共现的扩展方法和基于本体的扩展方法相比较,该方法在保障良好鲁棒性的同时,有效地提高了检索准确率。     

卫星图像的村落民居Lebesgue测度η值研究

以古民居的分布与发展演变为变量参数所形成的古村落拓扑图,通过对Lebesgue测度计算形成几何拟合数值曲线,在引入优美图优美标号的基础上,形成对村落优美度η的勒贝格测度值,在古村落发育（时间增长）过程中,η值是单调变化的。以徽州地区存在1000年古村落google卫星图像为基础,结合历史文献获得不同年代民居拓扑图,依据上述方法对村落拓扑中优美图进行统计量化,定义出村落优美度值η。结论认为η介于8000左右时,村落民居年代人文分布丰富;而低于6000时村落民居数量发展上升,但人文资料零乱;在700年左右的村落中,η值稳定在9600附近,呈现出古村落的明显拓扑特征。通过村落优美度按年代变化的η值曲线,对村落的（年代）演变做了分析。     

诚意之作

AEA这个碟是集中了广东几家比较有影响的唱片公司,整个制作过程,包括后期的处理,每个人都是花尽心思去做这张唱片。大家的期望这张唱片能在汽车上有好的表现,通过这次AEA的比赛,我们感到这张碟片用于测试汽车上的CD播放器时,很容易可以测试出器材的优劣。比方说,这次参赛的评委分为几个部分,第一个部分当然是几家唱片公司的录音师,包括我、陈珞裁判长还有何忠录音师这几个人,从制作者,录音师这     

激情不息,精彩不止——“福特ST”第十六届风云赛道嘉年华完美落幕

伴随着2015年的第一响钟声,一群从各地齐聚GIC的或熟悉、或陌生的人们,以赛车为伴,在最贴近赛道的地方,用最任性的方式,迎来了全新的一年。在2014年的跨年派对上,不仅有风云赛道嘉年华的传统年菜——6小时耐力赛、精英争霸赛、风云汇等,还有重量级的加盟伙伴——福特ST所呈现的福特ST专属活动。在赛道的舞台上,每辆赛车、每位车手都是跨年派对的主角,他们用速度与激情演绎出非凡的精彩,不论奖杯最终何去何从,只要心中的激情不熄灭,精彩就不会停止。     

项目子相似度融合的协同过滤推荐算法

针对用户评分数据稀疏性和项目最近邻寻找的不准确性问题,提出了一种项目子相似度融合的协同过滤推荐算法.该算法根据目标用户每一属性取值,选取与该属性值一致的用户作为用户子空间,并在此空间上计算目标项目与其他项目之间的相似度(称其为项目子相似度).在此基础上,以项目子相似度为依据选取目标项目的K最近邻,计算其预测评分;最后对用户不同属性上的预测评分进行加权求和,得到目标项目的最终评分.实验结果表明,该算法能准确地选取目标项目的最近邻,明显改善了推荐质量.     

一种基于图模型的维基概念相似度计算方法及其在实体链接系统中的应用

实体链接是指将文本中具有歧义的实体指称项链接到知识库中相应实体的过程。该文首先对实体链接系统进行了分析,指出实体链接系统中的核心问题—实体指称项文本与候选实体之间的语义相似度计算。接着提出了一种基于图模型的维基概念相似度计算方法,并将该相似度计算方法应用在实体指称项文本与候选实体语义相似度的计算中。在此基础上,设计了一个基于排序学习算法框架的实体链接系统。实验结果表明,相比于传统的计算方法,新的相似度计算方法可以更加有效地捕捉实体指称项文本与候选实体间的语义相似度。同时,融入了多种特征的实体链接系统在性能上获得了达到state-of-art的水平。     

强力输送带接头点识别算法

针对新型的强力输送带以接头点为基准参考点进行故障实时检测,存在接头定位困难问题,提出了一种基于统计学和图像处理技术相结合的接头点检测识别算法。该算法首先把图像每一列看成一个样本总体;然后根据每一列的样本均值以及该列中的每一个像素的方差计算出该像素点的平滑度,根据一定的平滑度阈值来找到接头点区域,通过对接头点区域应用图像处理技术中的腐蚀、膨胀等运算,使其形成一个矩形区域。利用该矩形区域像素值的方差以及矩形区域的宽高比这两个特征,来达到对接头点的识别。实验表明该算法能够有效地识别出接头点。     

基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现?

多标签传播算法具有接近线性的时间复杂度,但用于重叠社区发现时存在精度低、稳定性差的问题。文中基于重叠节点更可能出现在社区边缘的思想,提出基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现算法。该算法首先利用改进的基于节点中心度与社区分布约束的单标签传播方法发现非重叠社区,并在标签传播过程中利用局部信息同步计算节点中心度。然后根据节点中心度定义节点层级函数,标记节点在所属社区中的层级。最后基于节点间的标签传播增益,利用新的多标签更新规则,获得重叠社区结构。实验表明该算法能有效提高精度和稳定性。     

一种缓解协同过滤算法数据稀疏性的方法

协同过滤算法是推荐系统中最古老的算法之一,同时也是当今推荐系统中使用最广泛的一种算法。但是在简单,效率高的同时,协同过滤算法还存在数据稀疏性,冷启动等一些问题.本文针对其数据稀疏性的问题,提出了一种根据兴趣度预测用户未评分项目的方法。最后通过基于Netflix数据集的实验结果表明,该方法能够更好的处理稀疏矩阵,能缓解数据稀疏问题,从而提高了协同过滤算法的准确性。