一种基于颜色自动相关图与小波变换的图像检索算法研究

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要的研究课题。本文研究了基于颜色相关图与小波变换的图像检索算法,利用颜色相关图与小波变换,把图像分块分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索。实验结果说明了算法的有效性。     

跨模态表征与生成技术

多媒体数据持续呈现爆发式增长并显现出异源异构的特性,因此跨模态学习领域研究逐渐引起学术和工业界的关注。跨模态表征与生成是跨模态学习的两大核心基础问题。跨模态表征旨在利用多种模态之间的互补性剔除模态之间的冗余,从而获得更为有效的特征表示;跨模态生成则是基于模态之间的语义一致性,实现不同模态数据形式上的相互转换,有助于提高不同模态间的迁移能力。本文系统地分析了国际与国内近年来跨模态表征与生成领域的重要研究进展,包括传统跨模态表征学习、多模态大模型表示学习、图像到文本的跨模态转换和跨模态图像生成。其中,传统跨模态表征学习探讨了跨模态统一表征和跨模态协同表征,多模态大模型表示学习探讨了基于Transformer的模型研究,图像到文本的跨模态转换探讨了图像视频的语义描述、视频字幕语义分析和视觉问答等领域的发展,跨模态图像生成从不同模态信息的跨模态联合表示方法、图像的跨模态生成技术和基于预训练的特定域图像生成阐述了跨模态生成方面的进展。本文详细综述了上述各个子领域研究的挑战性,对比了国内外研究方面的进展情况,梳理了发展脉络和学术研究的前沿动态。最后,根据上述分析展望了跨模态表征与生成的发展趋势和突破口。     

基于约束的可能性XML条件计算

将约束引入到可能性XML时,因分布节点值的不确定性,XML文档无法检验对涉及分布节点的约束的合法性。在一些场景中,要返回给用户符合约束的查询结果和概率,通常没有考虑去除不可能域分布来做条件计算,得出的并不是准确概率。为此,提出一种可能性XML的概念,给出可能性XML中可能域和约束的有效表达,通过提出的方案解决条件计算和准确概率计算的问题。实验结果表明,该算法的效率较高,条件计算后的结果更能被用户接受。     

基于Web的家庭安保机器人视频传输的研究与实现

针对家庭安保机器人视频传输问题,在综合比较了几种主流方法的基础上,提出了一种新的基于视频流的方案。对图像进行实时编解码,在保证较好的图像质量的基础上,实现了图像的实时同步,并具有良好的扩展性。实验验证了该方法的先进性与有效性。     

在静态编译器中实现Java异常机制的算法

将Java程序静态编译成可执行程序是使用Java虚拟机动态编译／解释执行Java程序的另一种运行Java程序的方式。针对Java异常机制的特点和静态编译的需求,在介绍Java异常处理逻辑的基础上,提出一种在静态编译器中实现Java异常机制的算法,结合Open64开源编译器,给出该算法的具体步骤以及实现方式,以SPECjvm98为测试集,验证该算法的有效性。     

复杂文本网数据的主题建模进展

文中介绍了大规模文本网数据的主题建模研究的特点和近年来的重要进展.主题建模方法吸引了世界范围的广泛兴趣,并且促进了许多重要的数据挖掘、计算机视觉和计算生物应用系统的发展,包括文本自动摘要、信息检索、信息推荐、主题检测和追踪、自然场景理解、人体动作识别以及微阵列基因表达分析等.文中重点介绍文本网数据的4个主要特点以及对应的主题模型.文本网数据含有动态、高阶、多通路及分布式的结构,而之前的主题模型仅对部分的结构进行建模.而文中讨论了在三维马尔可夫模型的框架下统一对文本网数据的4个结构特点进行建模,并分析了结合三维马尔可夫模型和二型模糊系统对分布式单词计算和主题建模应用的可能性.除了对文本网数据的结构建模之外,还讨论了一些对三维马尔可夫模型能量最小化的机器学习算法.     

XML查询中DTD的排序技术

Smart XML Query是一种支持多模式的XML查询方法．详细讨论Smart XML Query的关键技术“DTD与用户查询结构的距离排序”，提出以“树间亚距离排序”代替“树间距离排序”的观点，给出接近线性时间复杂性的排序算法，并对主要算法进行正确性证明．     

基于音频的视频拷贝检测

提出了一个兼具实时性和鲁棒性的短视频拷贝检测框架,并以长视频中的广告检测为应用进行研究.框架主要分为两个部分：1.基于音频匹配的短视频拷贝检测;2.基于图像的边界精确定位.第一阶段从原始视频中获得声谱图,并进一步地提取出音频特征并在音频库中寻找匹配;在第二阶段,对检测到的视频片段进行合并,然后利用视频片段在边界处附近的图像特征,对边界片段进行精确定位.实验结果显示,准确率高达99％,取得了很好的效果.     

基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法

针对传统的基于协同过滤的移动服务推荐方法存在的数据稀疏性和用户冷启动问题,提出一种基于上下文相似度和社会网络的移动服务推荐方法(Context-similarity and Social-network based Mobile Service Recommendation,CSMSR).该方法将基于用户的上下文相似度引入个性化服务推荐过程,并挖掘由移动用户虚拟交互构成的社会关系网络,按照信任度选取信任用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的近邻,分别从相似用户和信任用户中选择相应的邻居用户,对目标用户进行偏好预测和推荐.实验表明,与已有的服务推荐方法TNCF、SRMTC及CF-DNC相比,CSMSR方法有效地缓解数据稀疏性并提高推荐准确率,有利于发现用户感兴趣的服务,提升用户个性化服务体验.     

采用工作量证明共识机制的区块链中挖矿攻击者间的“鲶鱼效应”

近年来,采用工作量证明共识机制(Proof of Work,PoW)的区块链被广泛地应用于以比特币为代表的数字加密货币中.自私挖矿攻击(Selfish mining)等挖矿攻击(Mining attack)策略威胁了采用工作量证明共识机制的区块链的安全性.在自私挖矿攻击策略被提出之后,研究者们进一步优化了单个攻击者的挖矿攻击策略.在前人工作的基础上,本文提出了新颖的两阶段挖矿攻击模型,该模型包含拥有单攻击者的传统自私挖矿系统与拥有两个攻击者的多攻击者系统.本文的模型同时提供了理论分析与仿真量化分析,并将两个攻击者区分为内部攻击者与外部攻击者.通过引入内部攻击者与外部攻击者的概念,本文指出传统自私挖矿系统转化为多攻击者系统的条件.本文进一步揭示了在多攻击者系统中两个攻击者将产生竞争并面临着“矿工困境”问题.攻击者间的竞争可被总结为“鲶鱼效应”:外部攻击者的出现导致内部攻击者的相对收益下降至多67.4%,因此内部攻击者需要优化攻击策略.本文提出了名为部分主动发布策略的全新挖矿攻击策略,相较于自私挖矿策略,该策略是半诚实的攻击策略.在特定场景下,部分主动发布策略可以提高攻击者的相对收益并破解攻击者面临的“矿工困境”问题.