基于场景几何信息的显著性目标检测方法综述

显著性目标检测在图像和视频压缩、伪装物体检测、医学图像分割等领域具有重要作用.随着深度传感器和光场技术的广泛应用,深度图像和光场数据等场景几何信息开始应用于显著性目标检测,可提升模型在复杂场景下的性能,由此学者们提出一系列基于场景几何信息的显著性目标检测方法.文中旨在分析总结经典的基于场景几何信息的显著性目标检测方法.首先,介绍方法的基本框架及评估标准.然后,围绕多模态特征融合、多模态信息优化、网络模型轻量化三方面,分类概述和分析经典的RGB-D显著性目标检测方法和光场显著性目标检测方法.同时,详细介绍基于场景几何信息的显著性目标检测方法的工作进展.最后,讨论方法目前存在的问题,展望未来的研究方向.     

结构化信息的去重方法

针对载有结构化信息的网页,提出一种基于学习的去重方法。通过先期准备的样本定义分类器,根据分类器对页面中结构化信息的不同属性字段进行分类和距离计算,计算出整个信息对象和已分类样本信息的距离,以这些距离与阈值的大小关系判断该信息对象是否重复。     

一种基于几何概率的聚类有效性函数

聚类有效性是聚类分析中尚未解决的基本问题,最佳聚类数的确定是聚类有效性问题中的主要研究内容。以几何概率为理论依据,针对2维数据集提出了一种新的聚类有效性函数,用于确定最佳聚类数。该函数利用2维数据集与2维离散点集之间存在的对应关系,以2维离散点集在特征空间中的分布特征为依据,测度对应数据集的聚类结构,思路直观、容易理解。测度过程中,将点集中的点两两相连生成一个线段集合保存点集的结构信息,通过比较线段集合中线段方向取值与完全随机条件下线段方向取值的相对大小,构造聚类有效性函数。实验结果表明,针对给定的样本数据集,生成该函数的曲线,再根据曲线的形态能够有效地确定2维数据集的最佳聚类数,指导聚类算法设计。     

AutoCAD12.0基本实体几何特征信息分析

美国Autodesk公司研制的AutoCAD软件是目前比较流行的一种高级绘图软件系统,由于它具有较强的二维、三维几何造型和绘图等功能,并以DWG、DXF文件形式可与其它软件系统接口,因此深受广大用户的欢迎。尤其是现在推出的AtuoCADR12.0其功能更加强大,增加了实体造型功能AME(Advanced Modeling Extension),提供了方体(Box)、球体(Sphere)、楔形体(Wedge)、圆锥体(Cone)、圆柱体(Cylinder)、环体(Torus)六个基本实体模型,对实体进行布尔运算。然而,目前尚未见     

修剪算法的信息几何分析

修剪法是确定和优化神经网络结构的重要方法之一．当前对修剪法的研究大多集中在方法描述上，对于修剪法内在机理的研究尚不多见，而研究修剪的内在机理可以为修剪策略提供理论基础和依据．从信息几何的角度研究了修剪法的内在机理，给出了神经网络结构修剪法的信息几何理论解释，利用神经流形参数结构的层次性，将修剪法表述为一系列从当前模型流形到其子流形的信息投影过程，在此基础上提出了新的修剪算法，并给出了算法可行性与有效性的实验验证．     

基于多尺度几何分析与核匹配追踪的图像识别

提出一种图像特征提取与识别方法.该方法利用图像多尺度几何分析中的Contourlet变换表示图像的丰富轮廓特征信息,利用Brushlet变换表示图像的纹理和平滑特征信息,将此两部分特征信息融合组成特征矩阵.选择模糊C-均值聚类算法对特征矩阵进行聚类分析,获得其数据分布信息,再采用核匹配追踪分类器进行目标识别.该方法对图像中不同种类信息采用不同的表示工具,达到有效保持原始图像中有用信息的目的.对纹理图像和遥感图像进行分类与识别,结果表明与单独Contourlet和Brushlet特征提取方法相比,本文方法识别率高、运行时间短.     

基于模糊聚类的快速路VMS信息发布方法

将模糊聚类技术引入快速路上可变信息牌(VMS)的信息发布中,利用模糊聚类对3个交通流参数(流量、速度、占有率)进行分析,对快速路的交通状况进行划分与识别,从而为发布合理、有效的VMS信息提供依据。将快速路的交通状况分为3个等级,并选取聚类数目为3。计算聚类中心确定快速路的交通状况,VMS则将交通状况等信息发布给驾驶员。     

SAR图像舰船目标检测的信息几何方法

目的 舰船目标检测是合成孔径雷达（SAR）图像在海事监测领域中的一项重要应用。由于海面微波散射的复杂性,SAR图像中海杂波分布具有非均匀性、非平稳性等特点,传统的基于恒虚警率（CFAR）的SAR图像舰船检测算法难以适应复杂多变的海杂波环境,无法实现实时有效的智能检测任务。鉴于此,本文提出了基于信息几何的SAR图像船舰目标检测方法,旨在分析统计流形及其在参数空间中的几何结构,探讨信息几何在SAR图像目标检测应用中的切入点,从新的角度提升该应用领域的理论与技术水平。方法 首先,运用威布尔分布族对SAR图像中的海杂波进行统计建模,利用最大似然方法估计SAR图像局部邻域像素的分布参数,并将不同参数下的统计分布作为威布尔流形上的不同点;其次,融合高斯分布的费歇耳度量来构造威布尔流形空间中概率分布之间的测度,实现目标与背景区域的差异性表征;最后,利用最大类间方差法,实现SAR图像舰船目标检测。结果 实验和分析表明,相比于传统的基于恒虚警率的检测算法,信息几何方法可以有效地区分舰船目标和海杂波背景,降低虚警率,实现舰船目标显著性表示与检测。结论 由于舰船目标的复杂后向散射特性,如何有效地表征这一差异,是统计类检测算法的关键所在。本文依据信息几何理论,将概率分布族的参数空间视为微分流形,在参数流形上构造合适的黎曼度量,对SAR图像中各像素局部邻域进行测度表征,可以显著性表示目标与背景杂波之间的统计差异,实现舰船目标检测。     

基于位置信息的非比对序列聚类方法

非比对序列相似性模型直接采用序列自身的统计信息来计算序列之间的相似度,具有运算速度快、聚类结果准确等优点。提出一种基于位置信息的非比对序列相似性模型,通过提取K词模型中每个词的Local Frequency(LF),计算对应K词的LF熵,并结合K词频率进行序列的特征提取,应用于蛋白质聚类。实验结果表明该方法能够有效地提取序列的信息,提高聚类的准确率。     

网页版面中区域几何信息的确定

针对HTML网页版面中区域的形成及特点进行了分析．研究了估算元素区域在版面中的位置、形状、相互关系等几何分布信息的方法,提出了一种网页版面中区域几何信息分析子系统的实现框架。     

Analysis of Sensing Errors for Manufacturing Geometric Objects from Sensed Data

In this work we address the problem of manufacturing machine parts from sensed data. Constructing geometric models for objects from sensed data is the intermediate step in a reverse engineering manufacturing system. Sensors are usually inaccurate, providing uncertain sensed information. We construct geometric entities with uncertainty models from noisy measurements for the objects under consideration, and proceed to do reasoning on the uncertain geometries, thus, adding robustness to the construction of geometries from sensed data.     

基于分段极值的时间序列数据查询显示方法

时间序列数据在许多领域广泛存在,有海量和复杂的特点,直接查询出所有的原始数据并对其进行分析十分耗时,且对计算机的内存消耗极大。为此,提出一种基于分段极值的时间序列数据查询显示方法,对需要查询分析数据的时间范围进行分段,根据各个时间段数据的极值及总取点个数来确定该时间段的取点个数,通过数据库本身的查询机制实现均匀取点,并结合多线程机制实现各时间段数据的并行查询及曲线绘制。实验结果表明,与传统查询及可视化方法相比,该方法能够指定取点数量,并在取点数量确定的情况下,绘制曲线能较好地逼近原始曲线,且极大地缩短曲线的查询绘制时间,具有较好的工程实用性。     

Delphi编程实现远程数据波形显示的方法

该文介绍了在Delphi中通过网络传输下位机采集的数据,使用IXYPlot控件将数据实时以直观的工控波形界面进行显示的方法,并结合应用实例给出了数据显示的应用程序。     

数据流分析的功能—信息分析法

本文介绍了一种数据流分析技术，功能－信息分析法。这一方法明确了功能和信息对基于数据处理的现实系统，是其逻辑模型的两大基本要素，强调自顶向下逐层分解系统应立足于对功能和信息的分析。最后本文将功能－信息分析法应用于具体系统分析实例中。     

SAR扩展场景原始数据时域频域模拟方法

该文以机载SAR系统回波信号模型为基础,详细阐述分布目标原始数据模拟的两种最基本的方法,给出模拟的步骤和场景目标的仿真结果,通过实验结果的比较得出两种方法的优劣性。     

基于PCA降维的云资源状态监控数据压缩技术

云计算资源状态监控作为保障云服务质量和可靠性的重要自动化手段,必须从海量的监控数据中分析出各类云资源的真实状态信息。为了减少资源监控任务自身对云计算资源的消耗,提出一种基于PCA(Principal Components Analysis)降维的监控数据的降维和筛选技术。监控数据转换利用PCA降维,将原始监控数据映射至若干主成分方向上,实现数据压缩。而监控数据筛选则着眼于在保留原始数据的前提下,筛选出关键监控指标以有效表征资源状态。基于VICCI云服务实验平台的实验结果证明,所提出的方法能够从多种监控数据中快速筛选出表征资源状态的核心数据,在保证状态监控效果的前提下,有效减少了监控任务所需处理的数据量。     

基于语义分析的统计报表多维数据建模方法

在统计类应用系统实施过程中,依据前台报表的样式和填报要求设计后台数据库表结构是一项重要的基础性工作,但往往凭借的是系统设计人员的经验,被看作是一项艺术而不是有章可循的技术,直接导致的结果是:针对同一套业务统计报表,不同的系统设计人员可能设计出千差万别的后台数据库表,带来系统运行性能与日后运维升级等方面的问题.为了改变这种状况,对现实中基于业务统计报表设计后台数据模型的过程进行了深入研究,总结提出一种基于语义分析的从统计报表集合抽取统一多维数据模型的规范化、程序化方法,并在某大型国企信息系统项目中进行了应用验证.     

一种基于图的电力数据可视分析方法

将可视化分析技术应用于电力系统可以有效地解决由电力系统发展带来的海量电 力数据分析及显示等问题,从而辅助电力部门进行决策。针对城市电力数据,提出了一种基于 图的电力数据可视分析方法。首先对城市供电数据进行预处理;然后对城市供电网络进行建模; 最后根据可视化原则针对城市供电网络中的多种电力数据设计不同的可视化方法进行可视化与 分析。根据合肥市某区域的电力数据的案例分析,表明该方法可以有效地反映某一区域的电力 系统运行状态和电力客户分布情况。     

多通道信号遥测系统数据采集与显示研究

基于美国国家仪器(NI)公司的虚拟仪器开发平台提出了一种高速数据采集系统.数据采集系统的硬件部分由NI公司提供的PCI总线数据采集卡NI-PCI-6224和计算机构成,以LabVIEW8.5为软件开发平台.系统可以实现对多通道高速数字信号进行采集、分析、显示、存储、回放等功能,具有很强的数据分析能力和良好的人机操作交互界面.     

一种基于加速迭代的大数据集谱聚类方法

传统谱聚类算法的诸多优点只适合小数据集。根据Laplacian矩阵的特点重新构造新的Gram矩阵,输入新构造矩阵的若干列,然后利用加速迭代法解决大数据集的谱聚类特征提取问题,使得在大数据集条件下,谱聚类算法只需要很小的空间复杂度就可达到非常快的计算速度。