基于背景原型对比度的显著性物体检测

针对传统显著性模型在自然图像的显著性物体检测中存在的缺陷,提出了一种利用背景原型(background prototypes)进行对比的视觉关注模型,以实现显著性物体的检测与提取;传统显著性模型主要通过计算区域中心与四周区域差异性实现显著性检测,而自然场景中显著性区域和背景区域往往都存在较大差异,导致在复杂图像中难以获得理想检测效果;基于背景原型对比度的显著性物体检测方法在图像分割生成的超像素图基础上,选择距离图像中心较远的图像区域作为背景原型区域,通过计算图像中任意区域与这些背景原型区域的颜色对比度准确检测和提取图像中的显著性物体;实验结果表明,基于背景原型对比度的显著性模型可以更好地滤除杂乱背景,产生更稳定、准确的显著图,在准确率、召回率和F-measure等关键性能和直观视觉效果上均优于目前最先进的显著性模型,计算复杂度低,利于应用推广。     

基于动态系数的三次指数平滑算法负载预测

数据中心是企业信息化的重要组成部分,云计算的核心思想就是把数据中心整成一个资源池,对资源池进行统一的调度与管理。随着虚拟化技术的发展,目前对数据中心的资源利用率越来越高,但是还是存在大量资源浪费的情况,其原因在于当前对数据中心未来负载预测的算法还存在一定的局限性,如果对未来负载预测值远远大于实际负载情况,则导致大量的虚拟机资源利用率不高,反之则会导致虚拟机的资源使用率消耗增大,云平台中不同物理服务器之间的负载情况不平衡,一部分物理服务器负载过大,导致云计算平台响应时间过长。因此云计算平台选取一个合适的负载预测算法显得越发重要,如何权衡以上问题,是云计算里面的一个重点研究方向。负载预测选取时间序列预测算法中的三次指数平滑法,在该算法原有的静态系数基础之上,设计了一种动态系数提取方法。通过等距法把静态系数分成若干份进行训练,然后在预测过程中提取该时段误差最小值所对应的系数。在预测结束后,重新计算其误差,并通过均值法覆盖旧误差。实验结果表明,基于自适应三次指数平滑算法其预测误差明显小于静态系数所预测的误差,计算复杂度低,具有一定的应用价值。