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运动目标检测是计算机视觉、图像处理等相关领域的研究热点,其核心就是对视频图像中的每一帧图像进行相应的研究和处理。本文主要研究思路是从压缩感知技术采样信号的角度出发,将每一帧的二维图像压缩采样成具有少量信息的一维信号,再通过信号重构用少量数据量将图像重构出来,最后通过目标检测技术对每一帧的图像进行运动目标提取。仿真实验表明该方法是可行和有效的,同时可以大大减少目标检测中所记录的数据量,解决海量数据的存储与传输问题。 相似文献
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针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题,提出融合信任基于概率矩阵分解(PMF)的新推荐模型。首先,通过建立基于信任的协同过滤模型(CFMTS)将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得,其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到,全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后,将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时,将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型(MPMFFT),通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值,进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解(SocialMF)、社交信息的推荐(SoRec)、加权社交信息的推荐(RSTE)等模型进行了结果的对比和分析,在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%,同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%,结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题,有效提高推荐质量。 相似文献
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在压缩感知中,降低传感矩阵的列相干性可以提高重构精度。因为稀疏字典一般是固定的,所以目前主要通过优化测量矩阵来间接降低传感矩阵列相干性。提出一种改进的测量矩阵优化算法,使用梯度下降法更新测量矩阵并结合Barzilai-Borwen方法以及Armijo准则,使步长能够在迭代中自适应调整并保证算法收敛性。仿真实验表明,所提出的方法具有更快的收敛速度并且能够得到更优的测量矩阵。 相似文献