受限网络移动对象的概率最近邻查询

基于自由空间移动对象概率最近邻查询,给出受限网络移动对象概率最近邻(CNPNN)查询概念,提出一种基于网络概率Voronoi图的CNPNN查询算法.利用基于网络距离的概率度量得到不确定数据的网络概率Voronoi单元,建立网络概率Voronoi 图覆盖受限网络.使用对点查询具有优势的R+树,对不确定数据的网络概率Voronoi单元进行索引,减少搜索时间.确定查询对象所在网络Voronoi单元,得到查询对象最可能的最近邻.实验结果表明,该算法时间复杂度为O(n2+mlogmn),在一定条件下具有较好的性能.     

超平面树:度量空间中相似性搜索的索引结构

相似性搜索是从数据库中检索出同给定数据对象相似的数据对象，已有的基于R-tree的相似性搜索，当搜索空间的维的个数较小时效率较高，但当搜索空间的维的个数较大时则效率很低．针对此问题，提出了新的度量空间分割方法和索引结构pgh-tree，利用数据对象与很少几个固定参考对象的距离之差进行数据分割和索引，产生一个平衡的索引树．在此基础上，提出了新的算法，利用查询数据对象与固定参考对象的距离之差过滤掉大部分的不相关数据，具有较小的I／O代价和距离计算复杂性，平均复杂性为θ(n^0.58)，是目前复杂性最小的相似性搜索算法．另外还讨论了基于pgh-tree的最近相邻点搜索策略．     

道路网络环境中的多对象最近邻查询

多对象最近邻查询(all nearest neighbors query)在地理信息系统、城市规划和资源分配等领域有着广泛的实际应用,也可作为某些聚类算法或应用的核心模块.针对欧氏空间的查询处理算法不能直接适用于道路网络环境,通过重复调用道路网络环境下的最近邻查询算法来进行多对象最近邻查询处理的计算代价较大,利用M树对道路网络中的边建立索引结构,基于该索引,提出了一个新颖的多对象最近邻查询处理算法BANNS(batched all nearest neighbors search).实验显示BANNS能稳定、快速、准确地处理道路网络中的多对象最近邻查询.     

RTC树的构建与不确定近邻关系查询方法

空间索引结构和查询技术在空间数据库中具有重要的作用,针对已有的方法在复杂空间数据对象的近似和组织方面的局限性,提出了一种基于最小外接矩形(MBR)、梯形和圆的新的索引结构(RTC树).为了有效处理复杂空间数据对象的最近邻(NN)关系查询问题,提出了基于RTC树的最近邻查询(NNRTC)算法,NNRTC算法利用剪枝规则可减少节点遍历和距离计算.针对障碍物对数据集中最近邻的影响问题,提出了障碍物环境下的基于RTC树的最近邻查询(BNNRTC)算法,BNNRTC算法先在理想空间进行查询,再对查询结果进行判断.为了有效处理动态单纯型连续近邻链查询问题,进一步给出了基于RTC树的动态单纯型连续近邻链查询(SCNNCRTC)算法.实验结果表明,相对基于R树的查询方法,所提的方法在处理数据量较大的复杂空间对象的数据集时可提高60%~80%的效率.     

一种自适应k-最近邻算法的研究

针对传统k-最近邻算法(k-Nearest Neighbor, kNN)存在搜索慢的缺陷,提出了一种改进型的自适应k-最近邻算法。该方法在以测试样本点为中心的超球内进行搜索,对超球半径的生长进行采样,建立半径生长的BP神经网络模型,逼近半径变化函数,并用该函数指导超球体的生长。该方法有效地缩小了搜索范围,减少了超球体半径生长的试探次数,对处理稀疏数据集有明显的优越性。     

基于概率的反向K最近邻高效查询算法研究

反向K最近邻查询需要确定以给定查询对象作为其k个最近邻之一的所有对象。然而由于大量应用需要处理未知数据,人们迫切需要能够处理未知对象的新算法。这里的主要问题是,一个对象属于RKNN结果集的事件不再是一个确定性事件,而是一个以一定概率成立的随机变量。对基于概率论的未知数据集反向K最近邻(PRKNN)搜索问题展开研究,以足够大的概率返回以查询对象为其最近邻的未知对象。基于一种新的考虑了距离相关性的修剪机制,提出一种PRNN高效查询算法。此外,还给出了如何将该算法扩展至PRKNN(其中k>1)查询处理。最后,将该算法与当前其他最新算法作比较,实验评估结果表明,该算法性能明显优于其他算法。     

基于Voronoi图的组最近邻查询

组最近邻查询由于涉及多个查询点,因此比传统的最近邻查询更为复杂.充分考虑查询点的分布特征以及它们构成的几何图形的性质和特点,给出组最近邻所应满足的条件及判断组最近邻的理论方法.提出基于Voronoi图的组最近邻查询的VGNN算法,可以精确求解查询点集的最近邻.对于查询点不共线的情况,该算法的查询方式是以一点为中心、向外扩张式的;对于查询点共线的情况,该算法给出搜索范围,限定了参与计算的数据点的个数.给出基于Voronoi图的VTree索引.实验结果表明,基于VTree索引的VGNN算法具有较好的性能,并且当查询点不共线时,其性能具有较高的稳定性.     

移动对象反向最近邻查询技术研究

提出一种基于自调节网格索引的反向最近邻查询(RNNQ)算法,将空间划分为大小相等的网格单元,每个单元作为一个桶存储移动对象,采用基于桶内对象数目和网格几何特征的剪枝策略减少反向最近邻查询所需访问的节点。查询点周围单元桶内对象过多时进行二次网格划分,减小节点访问代价。实验结果表明,该算法具有良好的查询性能,优于基于TPR树索引的RNNQ算法。     

道路网络环境下的近似反k最近邻查询算法

针对欧式空间中基于R树索引结构的反最近邻查询技术不适用于道路网环境,利用任意度量空间中的M树索引结构代替R树索引结构,进行道路网络中的反最近邻查询处理.然而,由于网络距离的计算代价高的问题,使得基于M树索引的反k最近邻查询效率很低.因此,采用道路网络嵌入技术,映射道路网络到高维向量空间,简单的L∞距离准确近似计算网络距离.在此基础上,提出道路网中近似反k最近邻查询的ARkNN算法,并对本文L∞距离近似网络距离的质量、k-中心聚类算法选取参考点的有效性和ARkNN算法的查询效率进行了实验验证.     

比特串划分多索引的近邻搜索算法

哈希表示的比特串是解决海量数据相似性搜索问题最有效的方法之一.针对比特串索引方式导致搜索效果低下的问题,提出一种基于比特串划分多索引的近邻搜索算法.首先由于比特串划分本质是一个组合优化问题,采用贪婪的思想给出该问题的近似解;其次在近邻查询阶段,结合多索引结构提出新的查询扩展和融合机制;最后通过采用一种查询自适应的办法优化多索引之间的不平衡性.在MNIST, CIFAR-10, SIFT-1M和GIST-1M数据集上使用Matlab软件进行实验的结果表明,该算法在基于哈希表示的索引结构以及在近邻搜索方面具有有效性和通用性.     

Factor Graph Modeling of Rigid‐body Dynamics for Localization,Mapping, and Parameter Estimation of a Spinning Object in Space

This paper presents a new approach for solving the simultaneous localization and mapping problem for inspecting an unknown and uncooperative object that is spinning about an arbitrary axis in space. This approach probabilistically models the six degree‐of‐freedom rigid‐body dynamics in a factor graph formulation. Using the incremental smoothing and mapping system, this method estimates a feature‐based map of the target object, as well as this object's position, orientation, linear velocity, angular velocity, center of mass, principal axes, and ratios of inertia. This solves an important problem for spacecraft proximity operations. Additionally, it provides a generic framework for incorporating rigid‐body dynamics that may be applied to a number of other terrestrial‐based applications. To evaluate this approach, the Synchronized Position Hold Engage Reorient Experimental Satellites (SPHERES) were used as a testbed within the microgravity environment of the International Space Station. The SPHERES satellites, using body‐mounted stereo cameras, captured a dataset of a target object that was spinning at ten rotations per minute about its unstable, intermediate axis. This dataset was used to experimentally evaluate the approach described in this paper, and it showed that it was able to estimate a geometric map and the position, orientation, linear and angular velocities, center of mass, and ratios of inertia of the target object.     

多先验融合的图像显著性目标检测算法

为了更加准确地检测出图像中的显著性目标，提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况，提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置，以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明，MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图，同时F，AUC，MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。     

Object recognition using discriminative parts

The existing object recognition methods can be classified into two categories: interest-point-based and discriminative-part-based. The interest-point-based methods do not perform well if the interest points cannot be selected very carefully. The performance of the discriminative-part-base methods is not stable if viewpoints change, because they select discriminative parts from the interest points. In addition, the discriminative-part-based methods often do not provide an incremental learning ability. To address these problems, we propose a novel method that consists of three phases. First, we use some sliding windows that are different in scale to retrieve a number of local parts from each model object and extract a feature vector for each local part retrieved. Next, we construct prototypes for the model objects by using the feature vectors obtained in the first phase. Each prototype represents a discriminative part of a model object. Then, we establish the correspondence between the local parts of a test object and those of the model objects. Finally, we compute the similarity between the test object and each model object, based on the correspondence established. The test object is recognized as the model object that has the highest similarity with the test object. The experimental results show that our proposed method outperforms or is comparable with the compared methods in terms of recognition rates on the COIL-100 dataset, Oxford buildings dataset and ETH-80 dataset, and recognizes all query images of the ZuBuD dataset. It is robust enough for distortion, occlusion, rotation, viewpoint and illumination change. In addition, we accelerate the recognition process using the C4.5 decision tree technique, and the proposed method has the ability to build prototypes incrementally.     

MI-File: using inverted files for scalable approximate similarity search

We propose a new efficient and accurate technique for generic approximate similarity searching, based on the use of inverted files. We represent each object of a dataset by the ordering of a number of reference objects according to their distance from the object itself. In order to compare two objects in the dataset, we compare the two corresponding orderings of the reference objects. We show that this representation enables us to use inverted files to obtain very efficiently a very small set of good candidates for the query result. The candidate set is then reordered using the original similarity function to obtain the approximate similarity search result. The proposed technique performs several orders of magnitude better than exact similarity searches, still guaranteeing high accuracy. To also demonstrate the scalability of the proposed approach, tests were executed with various dataset sizes, ranging from 200,000 to 100 million objects.     

基于孪生检测网络的实时视频追踪算法

目前,在视频追踪领域中,大部分基于孪生网络的追踪算法只能对物体的中心点进行定位,而在定位快速形变的物体时会出现定位不准确的问题。为此,提出基于孪生检测网络的实时视频追踪算法——SiamRFC。SiamRFC算法可直接预测被追踪物体位置,来应对快速形变的问题。首先,通过判断相似性来得到被追踪物体的中心点位置;然后,运用目标检测的思路,通过选取一系列的预选框来回归最优的位置。实验结果表明,所提SiamRFC算法在VOT2015|16|17的测试集上均有很好的表现。     

视频目标分割中帧间相似性传播的研究

目前视频目标分割算法多是基于匹配和传播策略分割目标,常常以掩模或者光流的方式利用前一帧的信息,探索了新的帧间特征传播方式,利用短时匹配模块提取前一帧信息并传播给当前帧,提出一种面向视频序列数据的目标分割模型。通过长时匹配模块和短时匹配模块分别与第一帧和前一帧做相关操作进行像素级匹配,得到的全局相似性图和局部相似性图,以及前一帧的掩模和当前帧的特征图,经过两个优化网络后通过分割网络得到分割结果。在视频目标分割公开数据集上的实验表明,所提出方法在单目标和多目标上分别取得了86.5%和77.4%的区域相似度和轮廓精度均值,每秒可计算21帧。提出的短时匹配模块比仅使用掩模更有利于提取前一帧的信息,通过长时匹配模块和短时匹配模块的结合,不使用在线微调即可实现高效的视频目标分割,适合应用于移动机器人视觉感知。     

基于局部密度和相似度的自适应SNN算法

在近邻算法中,近邻样本和目标样本之间的绝对距离和相似性为目标样本类别的判断提供重要的决策依据,K值的大小也会直接决定了近邻算法的预测效果.然而,SNN算法在预测过程中,使用固定的经验K值来预测不同局部密度的目标样本,具有一定的片面性.因此,为实现SNN算法中K值的合理调节,提高算法的预测准确度和稳定性,提出一种基于局部...     

基于基准相似空间分布优化的偏好预测方法

针对现有推荐系统所采用的行为相似度度量方法,受数据稀疏性的影响难以获取到用户真正的偏好最近邻,影响了推荐准确度的问题,提出了一种结合基准相似空间分布优化的用户偏好获取方法.首先通过余弦相似度、修正的余弦相似性、皮尔森相关系数等偏好行为相似程度度量方法,获取用户与用户间原始的偏好行为近似程度,根据近似程度的分布特征首先获取偏好中心点,并根据偏好行为近似程度距偏好中心点的行为距离获取平均相似幅度,进而生成基准相似空间,通过建立基于平均近邻与异常评分交互影响的修正模型,优化基准相似空间,并据此为用户生成推荐列表.在大规模真实数据集上的实验结果表明：所提出方法与现有方法WSCF与OTCF相比,平均绝对误差分别降低了12.8%与9.7%,覆盖率分别提升了5.79%与3.83%,多样性与WSCF基本一致,相比OTCF增加了近4.3%,即是所提出方法提升了推荐精度与推荐质量.     

双臂四自由度空间机器人捕捉未知目标的参数辨识

给出了双臂四自由度空间机器人捕捉未知目标的参数辨识方法．该方法基于线动量和角动量守恒定律,推出了机械臂负载未知目标的新的末端效应器的质量、质心和转动惯量的方程组. 在线测量当机械臂运动时的本体的线速度和角速度,以求得方程组中这些未知的惯性参数．数值试验显示了该方法的有效性．     

基于双重金字塔网络的视频目标分割方法

针对复杂视频场景中难以分割特定目标的问题，提出一种基于双重金字塔网络（DPN）的视频目标分割方法。首先，通过调制网络的单向传递让分割模型适应特定目标的外观。具体而言，从给定目标的视觉和空间信息中学习一种调制器，并通过调制器调节分割网络的中间层以适应特定目标的外观变化。然后，通过基于不同区域的上下文聚合的方法，在分割网络的最后一层中聚合全局上下文信息。最后，通过横向连接的自左而右结构，在所有尺度中构建高阶语义特征图。所提出的视频目标分割方法是一个可以端到端训练的分割网络。大量实验结果表明，所提方法在DAVIS2016数据集上的性能与较先进的使用在线微调的方法相比，可达到相竞争的结果，且在DAVIS2017数据集上性能较优。