基于ORB的镜头边界检测算法

场景中摄像机移动、对象运动、光亮突变等现象的存在导致现有镜头边界检测算法的顽健性不足,为了有效应对这些变化,提出一种基于ORB的镜头边界检测算法,算法通过计算图像帧之间ORB描述子的匹配程度进行镜头边界检测。在检测过程中使用特征点匹配数和匹配率对镜头边界的特点进行描述,并以相似度曲线描述图像帧之间的关系。实验结果表明,该算法可以有效解决上述问题造成的镜头误检、漏检,同时处理速度也获得了明显提升。     

关于完善通信建设项目管理策略的探讨

进入21世纪以来,我国的经济实力、科技实力都有了较大程度的提升,再加上互联网技术和无线传输技术的推广,我国的通信建设工程不论是规模还是科技含量都有一定的改善。本文从通信建设项目管理的重要性入手,分析通信项目管理中出现的问题,并且就如何完善通信建设项目管理进行探讨。     

机电安装工程项目管理

机电设备安装工程是建筑工程的一个重要的组成部分,它涉及面广、科学跨度大、通用性强。因此,抓好机电设备安装工程的项目管理可以改善企业管理、增加企业效益、提高企业竞争力。     

基于区块链的软件定义网络数据帧安全验证机制

为构建安全高效的网络环境,必须对伪造、受篡改数据帧进行有效的识别与过滤。然而,在软件定义网络（SDN）中,现有的安全验证机制通常在验证设备受到攻击或恶意控制时无法有效运行。为解决上述问题,提出了基于区块链的SDN数据帧安全验证机制。首先,设计帧转发证明（PoFF）共识算法并以此为基础建立轻量型区块链系统;然后,基于该系统构建针对SDN数据帧的安全验证体系;最后,提出可灵活调节的半随机选择验证模式以兼顾验证效率与资源开销。仿真结果表明,在同等比例的交换机被恶意控制情况下,所提机制的漏检概率较基于哈希链的验证机制有明显降低。其中,当受控交换机占比为40%时,降低效果尤其显著：此时所提机制在基本验证模式下的漏检概率低于32%,在辅助以半随机验证后可进一步降到7%,均远低于基于哈希链的验证机制72%的漏检概率;且所提机制引入的资源开销与通信代价在合理范围内。此外,即使在SDN控制器完全失效情况下,所提机制仍可保持良好的验证性能与效率。     

基于最大相关熵准则的鲁棒度量学习算法

度量亦称距离函数,是度量空间中满足特定条件的特殊函数,一般用来反映数据间存在的一些重要距离关系.而距离对于各种分类聚类问题影响很大,因此度量学习对于这类机器学习问题有重要影响.受到现实存在的各种噪声影响,已有的各种度量学习算法在处理各种分类问题时,往往出现分类准确率较低以及分类准确率波动大的问题.针对该问题,本文提出一种基于最大相关熵准则的鲁棒度量学习算法.最大相关熵准则的核心在于高斯核函数,本文将其引入到度量学习中,通过构建以高斯核函数为核心的损失函数,利用梯度下降法进行优化,反复测试调整参数,最后得到输出的度量矩阵.通过这样的方法学习到的度量矩阵将有更好的鲁棒性,在处理受噪声影响的各种分类问题时,将有效地提高分类准确率.本文将在一些常用机器学习数据集（UCI）还有人脸数据集上进行验证实验.