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幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性. 相似文献
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针对增大视觉码书在提高图像全局描述符——局部特征聚合描述符(VLAD)精度的同时会增加VLAD存储开销的问题,提出一种基于2层结构层次视觉码书生成残差增强的图像全局描述符EVLAD.离线码书生成阶段,首先通过K-means算法生成第1层视觉码书,然后基于量化残差最小化原则非均匀地生成第2层各视觉子码书.在线EVLAD生成阶段,图像局部特征首先面向细粒度的第2层视觉子码书生成量化残差;然后面向第1层视觉码书进行聚集生成各子向量,EVLAD即为各子向量的串联结果,为了抑制特征空间爆发现象,各子向量和串联结果分别进行了L_2归一化.实验结果表明, EVLAD精度优于VLAD和其他各种改进方法. 相似文献
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针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题,提出一种加权信息熵(IEw)与自适应阈值环形局部二值模式(ATRLBP)算子相结合的人脸识别方法(IE (w) ATR-LBP)。首先,从原始人脸图像分块提取信息熵,得到每个子块的IEw;然后,利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图;最后,将各个块的IEw与概率直方图相乘,再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图,并利用支持向量机(SVM)对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上,IE (w) ATR-LBP方法分别取得了98.37%、94.17%、98.20%和99.34%的识别率。在ORL人脸库上,IE (w) ATR-LBP方法的最大识别率为99.85%;而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中,与无噪声时相比,加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14.04和2.95个百分点。实验结果表明,IE (w) ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率,尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。 相似文献
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导航传感器在探险、应急、精确制导武器、船舶、航空器导航和定位系统中起着关键作用。针对偏振光罗盘在倾斜状态下误差较大的问题,提出了一种利用加速度计和陀螺仪对偏振光罗盘进行图像校正的方法,设计了一种基于陀螺仪校正的偏振光罗盘系统。首先利用加速度计和陀螺仪计算得到载体姿态角,对偏振光图像数据进行图像校正,采用Stokes矢量法解算大气偏振模式分布,进而提取导航特征点,最后对特征点进行拟合解算出航向角信息。并且进行了静态和动态测试实验,实验结果表明,该算法能够有效的对偏振光罗盘姿态变化引起的误差进行补偿,可以将偏振光罗盘的航向角测量误差控制在1.86°之内,平均误差为0.09°。 相似文献