基于信任链的骚扰电话预判技术研究

当前,骚扰电话乱象屡禁不止,严重影响了人民群众的正常生活,甚至威胁到个人财产安全,因此简单有效地识别骚扰电话技术成为亟待解决的问题。区别于现有的对电话号码进行黑白名单标记、大数据分析等识别方法,提出基于信任链的骚扰电话预判技术,从可信度量的角度计算来电号码的可靠程度,并针对高危受害群体的典型应用场景进行分析,通过对骚扰电话的预判,降低其受到电话骚扰甚至电话诈骗的可能性。     

聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。     

融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割

为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nystr m技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势.     

镜头成像畸变的MTF像高测试法研究

为了解决传统标板拍摄测试广角镜头成像畸变的不准确、复现性差问题,提出了基于调制传递函数(MTF)理论的成像畸变测试方法。通过研究镜头畸变测试国内外的研究现状,重点分析了成像镜头特别是广角镜头采用传统标板拍摄测试成像畸变的缺陷。提出了一种通过测试镜头轴上有效焦距和不同角度的离轴有效焦距,并导入畸变计算公式从而得到镜头成像相对畸变的MTF测试方法。研究结果表明,采用MTF测试方法可以实现对镜头成像畸变的快速、准确的测量。     

基于视觉颜色感知——光学相似的图像去雾方法

针对雾霾环境影响致使户外获取的图像质量严重下降问题，提出了一种基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾方法。充分利用人眼感知颜色的视觉机理，结合图像的相似性原理，构造了光学相似度函数，建立了新的基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾模型并设计相关算法，进而进行仿真验证。仿真实验结果表明，提出的方法在对有雾图像清晰化处理过程中效果明显，并与现有的图像去雾方法在主观视觉和客观量化方面进行图像去雾效果对比，进一步表明提出的方法在清晰化含雾图像处理中取得了较好的效果。     

基于函数主成分的函数型数据分类研究

不同属性特征可以反映出数据不同的内在信息,越多的差异性特征对机器识别就更有利,但是越多的特征数目引起数据更高复杂度。针对函数型数据最主要的函数性和导数性这两大特征,本文提出对函数型数据函数特征、一阶导数特征和二阶导数特征的组合集成方法,然后引入函数型主成分分析的方法解决数据的复杂性问题,最后通过函数型主成分距离度量方式,采用k近邻(knn)分类以达到分类的效果。实验分析表明了函数型主成分分析方法与混合多特征组合距离的结合,在函数型数据分类中的有效性。     

极化SAR图像解译中的不相似性度量

不相似性度量常用来描述极化合成孔径雷达(SAR)样本数据之间的差异性,已被广泛应用于滤波、目标检测、分割分类和变化检测等多种极化SAR图像解译技术中。基于极化SAR数据的矩阵表达形式,从特征、统计分布、假设检验、信息论散度和信息几何等多角度出发,总结回顾了极化SAR图像解译问题中常见的不相似性度量,简要分析了其优势、存在的问题以及适用范围,并对极化SAR不相似性度量的研究趋势进行了展望。