基于游程编码的连通区域标记算法优化及应用

为提高空间液滴蒸发实验中图像实时反馈控制系统的鲁棒性,在液滴的边缘提取中采用了连通区域标记算法,并从两个方面对该算法进行了优化,从而在实时图像处理中获得较快的处理速度和较小的内存占用。一是在DSP实时图像处理中应用了游程编码来减少对象数量和存储所需空间;二是优化了Suzuki的连通区域标记算法,解决了该算法在一次扫描的赋值过程中可能会出现标记等价信息丢失的问题,通过改变对标记连接表的赋值,实现了只需要一次扫描就能获得完整的标记等价信息。实验结果表明,优化算法比传统算法运行速度更快并减少了内存占用。     

基于并行遗传算法的K-means聚类研究

针对传统K-means聚类算法对初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数K难以确定的问题,提出一种基于并行遗传算法的K-means聚类方法.该方法采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择样本点作为初始聚类中心形成染色体,然后结合K-means算法的高效性和并行遗传算法的全局优化能力,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该方法是一种精确高效的聚类方法.     

基于运动矢量区域特征的视频水印方案

H.264是一种高压缩比、高视频质量、高复杂度的新一代视频压缩标准,因为其高压缩率的特性,一些常用的水印方案无法直接运用于该视频压缩标准。提出了一种利用运动矢量的区域特性来隐藏水印信息的视频水印方案,该算法的最大特点为简单、实用,并且在隐藏水印信息的过程中还可以降低H.264编码中运动估计部分的运算复杂度。实验结果表明,通过该算法对视频图像嵌入水印后,主观上无法分别图像区别,PSNR值的波动被有效的控制在±0.1范围内,码率的增加在2%左右,并且插入的水印信息能够被100%的正确提取,运动估计中的搜索点减少1/2。由此表明,该算法是一种简单、高效的视频水印隐藏方案,并且细化区域的分类,可以达到使隐藏的水印信息加倍的效果。     

The design of the TEI encoding scheme

This paper discusses the basic design of the encoding scheme described by the Text Encoding Initiative'sGuidelines for Electronic Text Encoding and Interchange (TEI document number TEI P3, hereafter simplyP3 orthe Guidelines). It first reviews the basic design goals of the TEI project and their development during the course of the project. Next, it outlines some basic notions relevant for the design of any markup language and uses those notions to describe the basic structure of the TEI encoding scheme. It also describes briefly the core tag set defined in chapter 6 of P3, and the default text structure defined in chapter 7 of that work. The final section of the paper attempts an evaluation of P3 in the light of its original design goals, and outlines areas in which further work is still needed.C. M. Sperberg-McQueen is a Senior Research Programmer at the academic computer center of the University of Illinois at Chicago; his interests include medieval Germanic languages and literatures and the theory of electronic text markup. Since 1988 he has been editor in chief of the ACH/ACL/ALLC Text Encoding Initiative. Lou Burnard is Director of the Oxford Text Archive at Oxford University Computing Services, with interests in electronic text and database technology. He is European Editor of the Text Encoding Initiative's Guidelines.     

Design of high-speed data transfer turbo code for body channel communication transceivers

In this work, a digital differential transmitter based on low-power wireless compensation transceiver for body channel communication (BCC) is proposed. Further, the proposed transceiver is composed of Touch Status Detection Unit (TSDU), Wireless Status Compensation Unit (WSCU), and a reconfigurable preamplifier. Initially, the human body channel environment for wireless communication is investigated based on properties from 1 to 100 MHz. Further, the turbo code-based encoding scheme is used to encode the data before transferring the data on the transmitter side. Also, the proposed error-correcting parallel turbo decoder using a modified step-by-step algorithm is presented. The turbo code-based decoding scheme is used to recover the error-free transmitted data at the receiver side. Results demonstrate that the proposed BCC transceiver is designed using 90 nm CMOS technology and it is observed that the proposed BCC transceiver has utilized an area of 600mm². Also, the maximum data rate achieved by a proposed BCC transceiver was 100 Mbps, and the overall transceiver power consumption is 0.42 mW, and energy for communication is 0.02 nj/b.     

生物视觉系统的神经网络编码模型综述

生物视觉系统的研究一直是计算机视觉算法的重要灵感来源。有许多计算机视觉算法与生物视觉研究具有不同程度的对应关系,包括从纯粹的功能启发到用于解释生物观察的物理模型的方法。从视觉神经科学向计算机视觉界传达的经典观点是视觉皮层分层层次处理的结构。而人工神经网络设计的灵感来源正是视觉系统中的分层结构设计。深度神经网络在计算机视觉和机器学习等领域都占据主导地位。许多神经科学领域的学者也开始将深度神经网络应用在生物视觉系统的计算建模中。深度神经网络多层的结构设计加上误差的反向传播训练,使得它可以拟合绝大多数函数。因此,深度神经网络在学习视觉刺激与神经元响应的映射关系并取得目前性能最好的模型同时,网络内部的单元甚至学习出生物视觉系统子单元的表达。本文将从视网膜等初级视觉皮层和高级视觉皮层(如,视觉皮层第4区(visual area 4,V4)和下颞叶皮层(inferior temporal,IT))分别介绍基于神经网络的视觉系统编码模型。主要内容包括:1)有关视觉系统模型的概念与定义;2)初级视觉系统的神经网络预测模型;3)任务驱动的高级视觉皮层编码模型。最后本文还将介绍最新有关无监督学习的神经编码...     

基于预训练与音素字节对编码的越南语识别

基于无监督预训练技术的wav2vec 2.0在许多低资源语种上获得了良好的性能,成为研究的热点。本文在预训练模型的基础上进行越南语连续语音识别。将语音学信息引入到基于链接时序分类代价函数（Connectionist temporal classification,CTC）的声学建模中,选取音素与含位置信息的音素作为基础单元。为了平衡建模单元数目以及模型的精细程度,采用字节对编码（Byte-pair encoding,BPE）算法生成音素子词,将上下文信息结合到声学建模过程。实验在美国NIST的BABEL任务低资源的越南语开发集上进行,所提算法相对wav2vec 2.0基线系统有明显改进,识别词错误率由37.3%降低到29.4%。     

基于符号补偿的RISC-V处理器乘法器优化

针对高性能RISC-V处理器乘法运算延迟过长的问题,改进了基本乘法器中的基4-Booth编码以及Wallace树型结构,提出了基于符号补偿的基4-Booth编码以及交替使用3-2压缩器和4-2压缩器的Wallace树型结构。基于符号补偿的基4-Booth编码减少了部分积的数量,降低了符号位进位翻转带来的功耗。改进的Wallace树型结构减少了部分积累加所花费的时钟周期,缩短了乘法器的关键路径,降低了乘法指令的执行延迟。利用VCS仿真验证了改进的乘法器功能正确性,通过板级测试评估了其性能。结果表明,本文的乘法器功能正确,相较于PicoRV32,执行整型乘法指令所花费的时钟周期缩短了88.2%。Dhrystone分数提高了71.7%,功耗降低了4.9%。     

基于超高频RFID标签的移动考勤系统设计

超高频RFID标签感应距离远、读写速度快,抗干扰能力强以及有限的存储能力。分析了RFID标签的性能和存储空间,提出了以RFID标签为记录载体、无需网络和数据库支持的移动考勤模式。通过编码,团队成员的基本信息如姓名、性别、年龄段和手机号码等记录在EPC存储器的96比特可写入段,扩展信息存储在标签用户存储器中。姓名汉字编码消除首字节高位冗余信息,手机号码的高3位和低8位独立编码,使成员基本信息得到压缩与保密。     

数据分析及无损编码技术在电脑袜机上的应用

该文主要介绍了袜机数据的整合及对整合的效率进行了分析,有效的减小了数据所占用的位数;根据袜机数据的特点且存在大量的重复性字符,我们应用无损编码技术对袜机数据冗余部分进行压缩,通过比较几种无损编码技术的平均压缩率,得出了最适合袜机数据的压缩方式。