辽东湾海域有色可溶性有机物荧光特征分析

为了分析辽东湾有色可溶性有机物(Chromophoric dissolved organic matter,CDOM)的分布特征,于2015年4月14日—5月3日采用"走航式"测量方法,分别获取了辽东湾海域32个站位表层、5、10 m 3个不同深度水层的CDOM荧光图谱、吸收系数和石油物质含量等数据。结果表明:表层(0 m)CDOM的荧光图谱分为3种类型:单峰型、双峰型和三峰型,5、10 m深水层CDOM的荧光图谱主要为单峰型和双峰型;3种峰型均包含位于激发波长(Ex)/发射波长(Em)为225~235 nm/325~350 nm的荧光峰,这主要是海水浮游植物自身降解产生的色氨酸产生的;在靠近海上油气开采平台和双台子河入海口的海域,油物质和CDOM的共同作用,使得位于这些区域的站点表层的荧光强度明显增强,荧光峰的范围也有所增大;表层、10 m深水层荧光强度最大值和最小值随站位的走势基本一致,而5 m深水层的走势就比较复杂;无论是哪种类型的荧光峰,其位置随着水深的增加基本保持不变,荧光强度随水深变化规律不明显。本研究中建立的由荧光峰强度(Af)和CDOM在440 nm处吸收系数[ag(440)]的比值来求解光谱斜率(S)的模型,可为利用荧光和可见光遥感技术反演光谱斜率S提供一种新方法。     

基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密仿真

针对传统大数据特征加密方法中大数据精度较差、加密耗时较长的问题,提出基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密方法。分析信息熵抑制相关理论,采用信息熵映射函数对大数据分类,将信息熵抑制过程转化为计算2个文件相似性的过程,并根据余弦相似度公式以及Hamming距离值计算数据相似度,完成数据消冗。在完成数据消冗的基础上,分析分组密码方法和ECC加密方法,结合两种方法得到大数据特征隐匿性加密处理计算公式,实现基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密。实验研究结果表明,所提方法能够有效去除冗余数据,提升大数据精度,加快数据加密的处理速度,高效完成大数据加密过程。     

基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别

为了克服基于视频的布料材质识别中由于忽略了动态因素的影响导致材质识别准确率低的难点,利用布料仿真视频库,提出一种基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别方法以有效识别布料的材质属性信息.首先利用材质合成方法构造64种不同材质的布料仿真视频数据库;然后利用构造的布料动态视频库,通过迁移预训练的VGG网络增强布料动态视频的各帧特征信息,并消除部分非动态特征;其次利用动态稠密轨迹特征描述布料视频的动态特征,以充分捕捉不同布料材质视频的动态信息;最后通过Fisher向量编码生成布料动态信息的特征数据库,并训练SVM分类器建立布料材质视频动态信息到材质属性参数的映射.利用构建的布料仿真视频库作为数据集进行实验的结果表明,该方法对64种不同布料材质视频的材质种类识别准确率达到73.83%.     

深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法

情景交融是中国画重要的艺术表现形式,分析并可视化其情感对帮助用户鉴赏和管理国画有重要意义.为此,提出深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法.(1)依据中国画自身特点优化卷积神经网络,强化对情感贡献大的特征激活.首先,基于接缝裁剪技术重定向国画,在避免变形的同时保留画作笔墨信息;其次,构建多层聚合特征重标定网络模块,聚合模块内卷积层信息,重标定特征响应.(2)提出多类别加权激活定位的类判别映射技术,分别计算各类别相对于卷积层的梯度获得激活定位,并将其加权聚合以突出显示CNN检测到的情感区域,实现中国画情感元素可视化.在1 000幅中国画情感数据集上获得85.8%的准确率,相比其他算法,该算法有更高的分类准确度,能够准确定位中国画情感描绘区域.