基于点对相似度的深度非松弛哈希算法

哈希学习能够在保持数据之间语义相似性的同时, 将高维数据投影到低维的二值空间中以降低数据维度实现快速检索. 传统的监督型哈希学习算法主要是将手工设计特征作为模型输入, 通过分类和量化生成哈希码. 手工设计特征缺乏自适应性且独立于量化过程使得检索的准确率不高. 本文提出了一种基于点对相似度的深度非松弛哈希算法, 在卷积神经网络的输出端使用可导的软阈值函数代替常用的符号函数使准哈希码非线性接近-1或1, 将网络输出的结果直接用于计算训练误差, 在损失函数中使用$\ell_1$范数约束准哈希码的各个哈希位接近二值编码. 模型训练完成之后, 在网络模型外部使用符号函数, 通过符号函数量化生成低维的二值哈希码, 在低维的二值空间中进行数据的存储与检索. 在公开数据集上的实验表明, 本文的算法能够有效地提取图像特征并准确地生成二值哈希码, 且在准确率上优于其他算法.     

基于模糊理论的无线网络切换评估模型

异构无线网络环境下,智能切换关键要素是提供有保障质量和连接性的服务。针对传统基于接收信号强度的切换判决,在减少不必要切换、呼叫掉线、呼叫阻塞和切换阻碍等方面存在的缺陷,提出切换评估模型。切换判决前,在终端收集网络、用户信息;基于四种通信类型的通信需求,确定网络QoS参数权重值;使用模糊分析方法进行参数量化,将数值并行输入到模糊逻辑器,得到切换评估值,从而得到切换与否的判决。仿真结果显示提出的模型在减少不必要切换、呼叫掉线有较好的表现,能更好地保证连接性和服务质量,从而达到更高的用户满意水平。     

基于H.264/AVC的自适应快速多参考帧选择算法

在不同尺寸块编码模式下,时域和空域运动相关性对最优参考帧选取的影响是不同的.本文通过分析视频序列的统计特性和视频帧内的空间相关性,提出了一种基于运动相关性的自适应多参考帧快速选择算法.该算法根据视频序列自身特征,自适应地去除不必要的参考帧,降低编码复杂度.实验结果显示,在保证编码质量的前提下,本算法平均可以节省编码时间40%以上.     

共享有限资源的有期限约束多工作流吞吐量最大化调度方法

为了进一步提高计算资源利用率,提出了工作流在分布式异构环境中的协同调度算法.首先,提出反向异构最早完成时间优先(heterogeneous earliest finish time,HEFH)调度策略,可以快速求出多个工作流中每个子任务的近似最晚开始时间和子期限,并基于最晚开始时间定义了当前任务相对宽松度的衡量指标,通过对比选出所有工作流中优先级最高的任务,在现有资源中寻找具有最早完成时间的时隙进行映射,并在资源不足时根据子期限及时判定出过饱和现象,合理丢弃用HEFT算法单独调度具有最小时隙的工作流,达到吞吐量最大化.结果表明:这种算法综合对比其他3种在吞吐量、浪费时隙率、公平度及时间复杂度方面有着较好性能.     

一种新的面向用户多业务QoS需求的网络接入选择算法

异构无线网络技术的发展、智能移动终端的普及、用户无线业务的快速增长以及QoS需求的个性化给网络接入选择带来巨大挑战。基于多属性决策理论和模糊逻辑理论,提出了一种新的面向用户多业务QoS需求的网络接入选择算法,其步骤主要包括选择预评估、构造关键参数量化决策矩阵、层次分析参数权重、确定理想方案、综合网络评估、网络选择。实验数据表明,本算法能够准确进行网络接入触发选择,减少乒乓效应,在移动终端速度和网络负载的变化情况下,能有效地进行网络选择,很好地解决了呼叫掉线和负载不均衡的问题。     

基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法EI北大核心CSCD

在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间.由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性,本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积算法,利用图像跨尺度自相似性,在降采样图像中搜索相似图像块构成相似图像块组,从整体上对相似图像块组进行低秩约束,作为正则项加入到图像盲解卷积的目标函数中,迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘.本文算法没有对噪声进行特殊处理,由于低秩约束更好地表示了数据的全局结构特性,因此避免了盲解卷积过程受噪声的干扰.在模糊图像和模糊有噪图像上的实验验证了本文的算法能够解决大尺寸模糊核的盲复原并对噪声具有良好的鲁棒性.     

自适应聚类Hough变换及地震断层检测

针对现有基于Hough变换的地震断层检测方法只能检测单个断层,不能准确检测多个断层的不足,提出了一种基于自适应聚类Hough变换的地震断层检测方法。该方法首先对预处理后的地震相干图像进行边缘检测并对边缘图像进行Hough变换以检测出边缘图像中的线段,然后根据倾斜角和位置信息对线段进行自适应聚类以获得更完整的线段,最后根据初始地震图像对完整线段中的各点进行调整以获得准确、平滑的断层。为验证该方法的有效性,在实际地震图像上进行了对比实验。实验结果表明,该方法可正确检测地震图像中的多个断层,正确率达到90%以上,与现有方法相比,峰值信噪比提高了约10%。     

一种基于MAP的超分辨率图像重建的快速算法

超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准MAP估计算法运算量大的问题提出了两点改进.第1点是当计算梯度时直接计算目标函数的增量,避免了函数值的冗余计算;第2点是采用非精确一维搜索确定步长,避免了运算量庞大的海塞矩阵的计算.实验结果表明,提出的改进在保持重建效果基本不变的前提下,在很大程度上提高了MAP超分辨率图像重建方法的速率,与此同时保证了算法的收敛性.     

异构无线网络域内动态资源优化管理研究

针对异构无线网络中域内资源管理优化方案进行了研究,提出了部分可观察马尔科夫调制泊松过程的业务模型对异构无线网络单一域内突发性事件——溢出呼叫进行了分析,提出了针对异构无线网络结构特点和实际业务需求的优化接纳控制模型。建立了最小化网络能耗的优化目标,综合考虑网络状态和拒绝呼叫产生的网络开销,构建了优化决策模型,获得的优化策略能平衡溢出呼叫引起的网络开销和业务服务质量需求之间的矛盾,进一步推导和验证了业务服务请求到达网络的到达率、呼叫连接时间和呼叫逗留时间之间的关系,采用部分可观察马尔科夫调制泊松过程进行性能分析,根据获得的性能参数进行接纳控制决策,验证了异构无线网络域内优化管理模型的合理性和适用性。与资源完全共享算法相比,所提模型降低了网络能耗,在优化策略适应网络状态变化的同时,保证了业务的服务质量需求。     

非感兴趣区域时空分析的运动显著区域检测

为了有效地进行视频质量评估和视频信息保护,提出了一种基于非感兴趣区域(region-of-non-interest,RONI)时空分析的运动显著区域(motion salient region,MSR)检测算法.通过确定RONI,运动显著区域可作为RONI的补集被提取.实验结果证明,该方法可以有效检测出运动显著区域,准确率达到93%,对于那些有复杂摄像机运动的视频也具有强鲁棒性.