多维浮点数据的曲线拟合压缩存储方法

以三维位置信息为代表的多维浮点数据是当前高性能计算机系统处理的主要数据对象,对其进行压缩存储是解决海量多维数据量快速增长的需求与存储空间、存储带宽不足的矛盾的手段之一。现有数据压缩算法对浮点多维数据难以取得理想的压缩效果。将多维浮点数据投影到二维坐标上,使用多项式曲线对其进行拟合,将坐标值的存储转换为多项式系数的存储,实现了多维数据的曲线拟合压缩。算法设计中引入了排序作为数据预处理手段,从而得到了较小的压缩误差。理论分析和实验结果表明,在与现有有损压缩误差相当的条件下,得到了优于现有算法的压缩率。     

内存页面交换文件定位优化方法

在计算机内存管理系统中,如何有效地将内存中的页面交换文件存放在磁盘的适当位置上来加快内存程序的运行速度,是一个非常重要的问题。对分区盘（Zoned-Disk）技术进行了详细的研究,提出了一种对内存页面交换文件在磁盘上的定位进行优化的方法。通过理论分析和实验验证,表明该方法相对与传统的文件定位方法,不但可以提高磁盘的数据传输速率和内存中页面交换文件的读写速度,而且也加快了内存中各个任务之间的切换速度,从而在整体上提高了计算机系统的I/O性能。     

计算能力可伸缩的运动估计率失真优化

不同硬件设备具有不同的计算能力,能否在任意给定计算能力约束下达到最好的编码效率,是当前视频编码研究领域的一个极具挑战性问题.同时,随着分块结构越来越灵活的编码标准不断出现（如：HEVC,H.264等）,运动估计不得不反复地应用在大小不同的各种分块上,导致其对编码总体计算复杂度的影响愈加重要.在此背景下,本文提出了一种针对运动估计的计算能力可伸缩（Complexity scalable）优化算法.我们通过对运动估计过程中预测失真度和计算复杂度的变化规律建模,发现根据各宏块的特性设置不同的预测失真度阈值可以优化地分配计算资源.而该阈值的大小则恰恰是各宏块的最小预测失真度加上一个由复杂度约束统一决定的偏移量.有鉴于此,我们进一步构造了计算能力可伸缩的优化运动估计算法,在不增加额外计算量的前提下,快速地得到各个宏块所对应的优化阈值,并完成运动估计.通过实验分析,该算法不仅具备自动适应不同计算复杂度约束的能力,而且在任意给定的复杂度约束下,都能提供优化的编码性能.     

基于Hadoop云计算平台的图像分类与标注

为有效处理并利用互联网海量的图像和视频数据,提出了一种基于Hadoop云平台的图像分类和标注解决方案。针对如何高效地进行训练集提取这一重要问题,搭建了基于云计算的图像抓取平台,利用互联网的图像资源作为原始数据集,为提取训练集图像提供足够的数据;实现了基于概率潜在语义分析模型的训练集图像提取功能,对原始数据集进行基于主题的聚类,帮助用户快速选取训练集图像;加入了SVM分类模型,利用提取出来的训练集对未标注图像进行分类标注,实现了完整的系统。实验结果表明,该方案能够满足海量图像数据分类和标注的功能和性能需求。     

低码率下残差值预测的快速分数运动估计

提出了一种在低码率下的快速分数运动估计算法。该算法利用相邻运动补偿块时域的相关性,预测当前最优分数匹配位置的残差值,继而判断是否终止当前分数点搜索。根据实验结果,所提出的方法在不损失任何率失真性能的情况下,对于常用的几个QIF和CIF标准测试序列,其平均的分数搜索点数可减少到6以下。与全分数运动估计方法（FFPS）相比,所耗费的搜索点数减少了近一倍;而与目前常用的快速算法相比,所耗费的搜索点数也减少了50%～80%。