认同度修正下的近相邻改进推荐算法研究

如何融合多方因素准确地为用户提供个性化产品一直是关注的热点问题，由此，一个新的近相邻改进算法融入了大众化认同度和个性化认同度，利于更加高效地挖掘隐藏信息。实验结果表明，相对于传统近相邻算法，认同度修正算法虽然查全率小幅度上下波动，但其他多个评价指标都得到极大提升，假正率和深度有所减少，查准率、[F1]值和提升度得以增加，并且，受试者特征曲线和提升曲线也都说明此修正算法具有更为显著的推荐效果。     

基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法

针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象，提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先，用尺度不变特征变换（SIFT）提取图像指定区域特征点并用双向K近邻（KNN）算法进行图像配准，有效提高算法效率；其次，利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除，解决拼接缝色差过渡不均匀问题；最后，针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象，利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型，把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比，图像质量提升了5.84%~7.83%，拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明，该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象，从而提高了图像质量；而且提高了拼接效率，降低了全景图倾斜扭曲程度。     

基于K-AP算法的高光谱图像波段选择方法

在高光谱图像分析领域中，波段选择是一种能有效减少高光谱图像维度的方法。K类仿射传播算法是一种高效的聚类算法，已成功地应用于人脸识别和数据分析等领域，但在高光谱图像分析领域还少有成功的应用。提出将K-AP算法应用于高光谱图像波段选择，对高光谱图像进行有效的数据压缩。针对K-AP算法的特点，基于Kullback-Leibler散度定义了新的相似度矩阵，对波段进行度量，再使用K-AP算法进行聚类，选择最有代表性的波段。实验结果表明，与常用的波段选择方法相比，所提出的方法有更好的表现。     

基于多边限定的室内定位方法设计与系统实现

随着基于位置服务（Location Based Services，LBS）的发展与智能移动设备的普及，室内定位算法与系统受到了广泛研究与关注。为提高室内定位精度、增强系统鲁棒性，提出了基于多边限定的fingerprint定位方法。基于Wi-Fi RSSI（Received Signal Strength Indication）信号处理建立离线fingerprint数据库；通过对拟合距离-RSSI函数分析，提出了多边限定的方法确定一个最佳参考点（Reference Point，RP）集合，缩小在线定位阶段的搜索范围。在此基础上，再利用fingerprint定位方法进行定位。此外，实现了基于提出方法的室内定位系统原型用于算法性能评估。通过大量真实场景实验分析、验证了相较于传统fingerprint方法，基于多边限定的fingerprint定位方法能有效提高室内定位精度，增强系统鲁棒性。