HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法

为了提高关键帧提取的准确率，改善视频摘要的质量，提出了一种HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法。首先，对视频序列进行编解码，在解码中统计HEVC帧内编码PU块的亮度预测模式数目。然后，特征提取是利用统计得到的模式数目构建成模式特征向量，并将其作为视频帧的纹理特征用于关键帧的提取。最后，利用融合迭代自组织数据分析算法(ISODATA）的自适应聚类算法对模式特征向量进行聚类，在聚类结果中选取每个类内中间向量对应的帧作为候选关键帧，并通过相似度对候选关键帧进行再次筛选，剔除冗余帧，得到最终的关键帧。实验结果表明，在Open Video Project数据集上进行的大量实验验证，该方法提取关键帧的精度为79.9%、召回率达到93.6%、F-score为86.2%，有效地改善了视频摘要的质量。      

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

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。     

基于相对小波包能量特征向量的故障诊断

在小波及小波包分析的基础上引进相对小波包能量特征向量的概念,提出了一种建立旋转机械故障库的新方法,并结合模式判别的知识,引进欧几里德距离公式作为判据,使故障诊断公式化、定量化。实验结果表明这种方法能够很快地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。     

小波多分辨分析在往复式活塞隔膜泵故障诊断中的应用研究

从振动信号的角度出发,探讨了用时域特征作为诊断参数,提取经过多分辨分析各个不同频带的时域参数作为特征向量,进行隔膜泵状态监测和故障诊断的可行性。为隔膜泵的状态监测和故障诊断方法的研究开辟了一个新思路。     

非齐次特征值问题

所谓非齐次特征值问题就是给定一个矩阵 A,一个向量 b 及实数 S>0,求数λ工和向量 X使得 AX=λX+b 并且 X~HX=S~2,则称λ为非齐次特征值,相应的向量 X 称为非齐次特征向量。本文介绍产生非齐次特征值的主要背景,讨论非齐次特征值问题解的存在性及解的个数,描述求解非齐次特征值问题的数值方法。     

非齐次对称特征值问题

所谓非齐次对称特征值问题就是给定对称矩阵A,一个向量b,求实数λ和向量X使得AX=λX+b并且‖×‖_2=1,则称λ为非齐次特征值,相应的向量X称为非齐次特征向量、本文讨论了非齐次对称特征值问题解的存在性及解的个数;描述了求解非齐次对称特征值问题的数值方法.     

基于小波分析的梁损伤识别方法初探

通过对冲击荷载作用下有损伤梁的响应进行分析 ,对某一时刻梁的变形进行连续小波变换 ,从小波变换系数的极值点判断损伤的位置 ,对跨中响应的小波包分解得到各频段能量的特征向量 ,作为判断损伤程度的依据     

颜色度量因子耦合局部特征聚类的 图像复制-粘贴篡改检测算法

针对当前较多图像复制-粘贴篡改检测算法主要依靠图像的灰度信息来检测图像特征,没有考虑图像的色彩特征,使其存在误检与漏检的不足,引入余弦调制高斯滤波(cosine modulated Gaussian,CMG),设计了基于颜色度量因子与局部特征聚类的图像复制-粘贴篡改检测算法。利用CMG来求取图像的尺度响应值,并通过极值计算来提取图像的候选特征点;再利用像素点的光谱反射模型来建立颜色度量因子,从候选特征点中确定图像的鲁棒特征点。构建特征点的邻域圆,并求取该圆域中的四元数指数矩(quaternion exponent moments,QEM),从而得到相应的特征向量;利用特征向量来计算特征点间的欧氏距离,完成图像的特征匹配。最后,利用匹配点对的R、G、B值,形成特征点的局部特征,实现图像特征的聚类,准确定位复制-粘贴伪造内容。仿真结果显示,较当前的复制-粘贴伪造检测方法而言,对于简单的复制-粘贴篡改和复杂组合篡改,所提方法都具备更高的检测精度与鲁棒性。