一种基于传感器加权的模糊聚类数据关联方法

提出一种用于传感器网络中信息融合的模糊数据关联新方法,该方法利用传感器的观测性能的先验知识对观测样本进行加权,通过加权模糊聚类算法实现数据的正确关联.同时,引入模糊聚类有效性函数自动确定每个观测时刻的目标数目.实验结果表明与传统基于模糊c均值聚类算法相比,本文提出的数据关联方法不仅具有更高的关联精度,而且具有较好的可靠性和有效性.     

一种分层的和多分辨的镜头边界检测方法

提出了一种分层的和多分辨的镜头边界检测方法。该方法对各种不同的镜头间过渡类型给出了用不同方法进行联合检测的方案，该方案主要分为突变镜头检测（即视频切分），淡化过渡检测、溶解过渡检测及划变过渡检测4个部分。检测方案并不是简单地将各种方法拼接在一起，而是通过小波变换的多分辨分析将它们有机地结合起来，相互关联，达到有效检测结果。首先用FCM聚类算法进行视频切分，然后根据聚类结果分别在整数小波分解后的高频部分用Gaussian加权Hausdorff距离结合边界改变率算法检测淡化过渡；对分解后的低频部分用所提出的SCD算法（Similarity of color distribution based method）检测溶解过渡，并通过自适应调节权系数（系数盲调节）使检测相异度函数更能适用于多种视频片段。最后根据切分以及前面两种过渡检测的结果，利用三维小波分解后高频成分中的运动部分所定义的运动矢量来检测划变过渡。用实际视频数据所做的仿真实验结果表明，该方法不但能同时检测突变过渡和渐变过渡，而且能准确地判断渐变过渡的类型及其位置。此外，还能有效地抑制闪光、运动等的影响，从而提高了检测精度。     

基于环形局部方向模式的弧状极光序列检测

弧状极光作为日侧极光的一个重要形态,它的分布和发生揭示了地磁活动和磁层中的脉动现象。对弧状极光发生起始时刻的判定能有效帮助人们研究弧状极光发生的物理机制。针对弧状极光序列的特征,提出了基于环形局部方向模式（ring local directional pattern,RLDP）的特征表示新方法,再利用自动调节谱聚类（self-tuning spectral clustering,STSC）算法得到极光序列的发生和结束时刻。将检测结果和人工标记的图像序列进行对比,基于环形局部方向模式的特征表示方法得到了较高的查全率和查准率。     

一种基于算术编码的文本数据压缩算法

提出了一种基于算术编码的文本数据压缩算法,将扫描产生的偏移量、匹配数据长度等全局优化问题转化为局部优化问题,并从Glomb编码思路出发,推导出一种参数选择算法;对LZ77算法进行修正,提出一种预测编码方法,获得预测参数。对预测参数、偏移量、数据匹配长度、保留文本数据使用MQ算术编码器进行编码,针对不同类型数据,设计出不同的编码算法和相应的上下文算法。对算法进行仿真,并与Winzip、WinRar压缩效率进行比较,结果表明对纯文本数据、Word文档数据、C语言程序代码,图像数据等,该压缩算法优于Winzip;在纯文本数据、Word文档数据、C语言程序代码压缩方面与WinRar相当或者略好,但在图像压缩方面的性能与WinRar相比略有不足。     

基于斐波那契数列的指纹增强方向滤波模板

目前采用的方向滤波模板参数凭经验或由实验确定,模板在旋转过程中会发生溢出现象,这在一定程度上破坏了参数在对应模板方向上的分布规律.鉴于此,文中一方面将基本模板尺寸扩展来解决模板溢出问题,确保参数在对应模板方向上的分布规律;另一方面采用著名的斐波那契数列来确定方向滤波模板的参数,降低人为因素的影响.大量实验表明,用文中设...     

一种基于静帧特征分析的视频检索方法

由于视频流中嵌入的广告在制作和表现手法上的多样性,使得目前的探测方法效果并不理想。如何找出广告视频的独有特征是探测的关键所在。本文通过对大量广告在制作规律上的统计分析,提出了静帧密集度(Stat-ic frame density,SFD)的概念,静帧密集度是指视频流中1 min内出现静帧的个数,并利用静帧密集度结合镜头强度分析方法检测视频流中的广告序列,实验结果表明此方法具有较强的实用性。但是本文方法主要对时间连续的视频流中嵌套的广告段进行探测,因此不能分辨独立的短时广告,阈值的选取也是影响其性能的关键因素。     

基于判别特征加权的GPLVM算法

高斯过程隐变量模型是最近提出的比较流行的无监督降维方法.但是,它是一种无监督的机器学习算法,没有突出类结构,使得结果不能有效地表示类别信息.因此,提出一种利用判别特征值对高斯过程隐变量模型进行加权的算法,该算法不仅能够加强模型在低维流形上的判别性,而且能很好地保持类内的流形结构.     

等式状态约束下的粒子滤波算法

针对具有等式状态约束的非线性高斯系统滤波问题,在粒子滤波过程中,通过投影方法将状态向量投影到状态约束子空间,利用拉格朗日乘子法求解修正后的状态向量.由于在粒子滤波算法中可以针对状态估计或者粒子集修正,因此,对应了两种能够处理等式状态约束的粒子滤波方法.新方法与常规粒子滤波算法相比滤波误差明显降低.仿真结果验证了新方法的...     

一种基于相对模糊连通度的交互式序列图像快速分割算法

在基于相对模糊连通度的交互式图像分割方法的基础上提出了一种序列图像分割的快速算法。对于单幅图像,新算法在保持分割精度的同时,运行速度提高了3倍。作为该算法的扩展,一方面将原算法中单目标分割推广到多目标分割,另一方面将单帧图像的分割推广到序列图像的分割,实现了复杂背景下多目标的图像分割和图像序列的批处理分割。并进行了分割结果的后处理,提取出目标的单像素宽度的光滑边缘。用人造图像和实际的医学图像和图像序列所做的测试实验取得了令人满意的分割结果。     

基于特征加权的模糊聚类算法研究

模糊聚类分析是非监督模式分类的一个分支,在模式识别中有着重要的地位。在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文引入一种基于特征加权的模糊聚类算法,该算法考虑了各维特征对分类的贡献不同,从而对数据进行了更有效的分类。