基于改进布谷鸟搜索算法的相关反馈图像检索

由于视觉低层特征与高层语义间存在"语义鸿沟",基于内容的检索算法难以找到满足用户要求的图像,为了提高图像检索准确率,提出一种基于布谷鸟搜索算法的相关反馈图像检索方法(MCS)。首先分别提取图像的颜色、纹理、形状特征。然后根据用户的反馈信息,采用布谷鸟搜索算法动态调整特征的权值,从而建立满足用户实际偏好的图像相似度模型。最后采用仿真实验测试MCS的有效性。结果表明,相对于遗传算法、粒子群算法以及传统图像检索算法,MCS算法不仅提高了图像检索准确度,同时加快了图像检索效率,更好地满足图像检索要求。     

一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法

在基于内容的图像检索中,普通的基于颜色特征的相似性匹配算法丢失了图像颜色的空间信息,影响到相似匹配的精确度.为了提高图像检索的效果,提出一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法.该算法在提取图像颜色统计特征的同时,考虑其空间分布,从而提高了图像检索的查准率,具有较强的实用性.     

一种基于倒排索引的音频检索方法

传统的基于实例的音频检索算法采用顺序索引,检索时需遍历数据库并导致难以忍受的等待时间。针对传统的顺序的索引方法,该文提出基于倒排索引的音频检索算法。该方法首先利用多种音频特征构成的超向量,通过多层音频分割方法将连续音频流分割为特征数值波动幅度小的短时音频段;然后利用事先训练好的音频字典,将短时音频段序列转换为可以表征音频内容的音频字序列,并建立倒排索引;检索时,将用户提交的查询转换为音频字后利用倒排索引无须遍历数据库即可直接定位候选段落,并根据候选段落与查询的内容相似度大小对候选段落进行排序,将排好序的列表作为检索结果。仿真实验以匹配项排名、同类检索结果比例、定位准确性和检索用时4个方面作为评价指标,实验结果显示,该算法能够在平均1.101 s时间内实现92.58%的检索准确率。     

基于内容的多媒体信息检索

较系统地介绍了基于内容的多媒体检索技术。对于基于内容的视频检索技术，介绍了基于内容的视频处理、视频检索的方式和ML算法在视频检索中的应用。此外，还介绍了基于内容的压缩方法MPEG-4、MPEG-7、MPEG-21等。     

计算机围棋中的算法研究

在漫长的对计算机围棋算法的探索过程中,人类的智慧就与博弈密不可分。人类通过对计算机的操纵来实现人工智能,可以让计算机像人一样具备学习的能力。与其他棋类游戏相比,机器博弈中的围棋是目前最难攻下的难题,其搜索范围广,下棋规则复杂和模糊概念的复杂处理以及算法的设计难的特点制约了计算机围棋的发展。因此更快更好地开发研究计算机中的围棋算法不仅可以提升人类的认知能力还可以提高其使用价值。     

基于教与学优化算法的相关反馈图像检索

为提高基于内容的图像检索的检索性能和检索速度,克服低层视觉特征与高层语义概念间的“语义鸿沟”,提出一种基于教与学优化的图像检索相关反馈算法（TLBO-RF）.结合图像检索问题的特殊性和粒子群优化算法的优点,对TLBO算法中个体的更新机制进行了改进,通过将相关图像集的中心作为教师以及引入学员最好学习状态Pbest,使之朝用户感兴趣的相关图像区域快速收敛.将该算法与目前效果最好的两种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比,结果表明本文算法相较于另外两种算法具有明显的优势,不仅提高了图像检索性能,同时也加快了图像检索速度,更好地满足了用户的检索要求.     

浅谈一种基于过程本体的语义检索方法

本文首先提出了在知识检索领域中的如何能够高效快速地获取到知识的问题,随后分析了现有检索技术,主要是关键字检索和框架语义检索的优缺点,进而提出了一个基于过程本体库的语义检索算法,并分别论述了此种语义检索算法中的定义过程本体、索引本体、定义检索词和内容匹配四个步骤,最后指出了基于过程本体的语义检索的优点和缺点。     

基于融合特征的现勘图像检索结果优化算法

刑侦现勘图像数据库是具有保密性高、图像内容罕见等极具行业特色的图像数据库.针对现勘图像内容复杂、目标物体不明确的特点,提出了DCT-DCT波纹理特征,并与HSV颜色直方图特征、GIST特征相融合构成融合特征.与常用的图像特征相比,DCT-DCT波纹理特征能够得到较高的检索效率,而融合特征的平均检索查准率高于构成其本身的三种特征的平均检索查准率.最后,将语义分析技术引入到检索过程中,提出基于检索结果优化的现勘图像检索算法,利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器对查询图像进行语义提取,并对初次检索的结果进行语义分析,根据初检结果中语义类别的占比选择二次检索方案,该算法能在按例查询的基础上进一步提高平均检索查准率.     

基于内容的视频检索技术

从分析基于内容的视频检索的优点和系统结构出发，在介绍基于内容的视频检索的一般步骤的基础上，对基于内容的视频检索中的关键技术和多种算法进行了描述和分析，并介绍了基于内容的视频检索的一些最新方法。最后，对基于内容的视频检索提出一些值得进一步研究的问题。     

一种改进的综合BTC颜色矩和DT-CWT的图像检索算法

摘 要：特征提取是基于内容的图像检索中的关键技术。针对基于单一特征检索效果不理想的问题,提出一种改进的综合颜色和纹理特征的图像检索算法。该算法在YIQ颜色空间中进行特征提取,首先结合方块编码（BTC）的思想,提取颜色矩作为颜色特征;采用双树复小波变换（DT-CWT）提取纹理特征,融合两种特征并利用相似性度量方式进行图像检索。实验结果表明算法所提取的颜色、纹理特征更利于检索,使用综合特征检索的平均查准率比同类算法更高。     

基于空间关系的子区域最佳匹配算法

该文提出了一种基于空间关系的图像检索算法子区域最佳匹配法。这种算法首先根据符号投影模型,将图像内目标抽象为带有多个属性的图标。然后,利用搜索邻节点的等角度区域最近原则、划分子区域的中心点法、图论中的广度优先算法进行图标匹配。最后,根据所定义的局部区域相似距离及图间距离来计算图像与图像之间的相似度,进而完成基于图像内部空间关系的检索。该文以这种算法为核心,构建了一个篮球站位分析演示系统,并用实际数据验证了所提出的基于空间关系的图像检索方法的有效性。     

基于显著性区域和蚁群算法的图像检索研究

针对提取到的图像特征受背景信息干扰,不能有针对性地提取到所需要的图像信息影 响检索精度。为了解决这一问题,本文提出一种基于改进VGGNet(visual geometry group network)和蚁群算法的图像显著性区 域检索算法。首先,利用类激活映射(class activation mapping, CMA)算法对图像显著性区域进行提取,剔除图像背景信息;然后使 用训练好的RS-VGG16模型提取图像显著性区域特征来表征图像。引入主成分分析(principal component analysis, PCA)算法,对高维特征 进行降维的同时减少特征信息的损失。最后,引入蚁群算法对检索结果进行优化。在corel_ 5000数据集上,选取基于VGG16网络的图像全局特征检索算法以及传统的BOF (bag of features)图像检索算法进 行对比试验。本文提出算法相较于基于VGG16网络的图像检索算法,平均查准率(mean average precision, MAP)值平均提升约4.36% ,相较于传统的BOF算法,MAP值平均提升约16.99%。实验结果表明本 文提出算法能够很好地去除图像背景信息的干扰,具有更优的检索性能。     

基于智能Agent的多维权值信息检索模型

为了弥补目前信息检索系统中存在的资源耗费大、实效性不高、用户满意度低等缺点,该文提出并实现一种新型的基于智能Agent的多维权值信息检索模型。该模型主要思想是在信息检索系统中应用了智能Agent技术,通过将检索任务分担到用户客户机、检索服务器和被检索主机的方式以达到提高检索实效性和节省系统和网络资源的目的;该文还通过综合考虑用户检索偏好等特征以及信息本身的重要度和检索匹配程度,提出了一种多维权值排序算法MWRA,提高检索的排序能力,从而为用户提供符合其个性化特征的检索结果。该文首先描述了基于智能Agent的多维权值信息检索模型,然后深入分析了多维权值排序算法MWRA,最后对模型的性能进行了比较和分析。实验结果和性能分析结论表明,基于智能Agent的多维权值信息检索模型的性能尤其在排序能力等方面有明显的提高。     

Local maximum edge binary patterns: A new descriptor for image retrieval and object tracking

A new algorithm meant for content based image retrieval (CBIR) and object tracking applications is presented in this paper. The local region of image is represented by local maximum edge binary patterns (LMEBP), which are evaluated by taking into consideration the magnitude of local difference between the center pixel and its neighbors. This LMEBP differs from the existing LBP in a manner that it extracts the information based on distribution of edges in an image. Further, the effectiveness of our algorithm is confirmed by combining it with Gabor transform. Four experiments have been carried out for proving the worth of our algorithm. Out of which three are meant for CBIR and one for object tracking. It is further mentioned that the database considered for first three experiments are Brodatz texture database (DB1), MIT VisTex database (DB2), rotated Brodatz database (DB3) and the fourth contains three observations. The results after being investigated show a significant improvement in terms of their evaluation measures as compared to LBP and other existing transform domain techniques.     

Distributed resource allocation in cognitive radio networks with a game learning approach to improve aggregate system capacity

This paper presents a game theoretic solution for joint channel allocation and power control in cognitive radio networks analyzed under the physical interference model. The objective is to find a distributed solution that maximizes the network utility, defined with different criteria, with limited information. The problem is addressed through a non-cooperative game based on local information. Although the existence of a pure Nash Equilibrium cannot be assured for this game, simulation results show that it exists with high probability and with a performance similar to that of a potential game, where each player requires overall network information. The obtained results are compared with a centralized heuristic genetic algorithm to show the correctness of the proposals. From this point, utility functions for the local game are modified to restrict the transmitted power to drive the solution to a more cooperative approach. To overcome the convergence limitations of the local game, no-regret learning algorithms are used to perform the joint channel and power allocation. These algorithms provide stable mixed strategies in any scenario with even better global performance. This opens an interesting perspective to develop realistic protocols based on the modeled interactions and increases the adaptability to perform efficient opportunistic spectrum access.     

一种基于区域的动态分块图象检索方法

本文提出一种新颖的基于内容和图像检索方法，基于运动子块分割并根据视觉特性对不同区域做不同的加权，比较各子块相似度，分析相似度矩阵，并检索查询物体。通过将图象分割细化，充分利用了原图的颜色位置信息，通过实验，实现了对特定物体进行检索。该物体检索方法可进一步发展，为特定的后续处理奠定基础，如在人脸识别等功能中发挥重要作用。     

基于粒子群的图像检索相关反馈算法

 将粒子群优化算法的进化搜索过程与用户的反馈过程有效结合,提出了一种基于粒子群的图像检索相关反馈算法,避免了初始检索对用户认知的影响以及对反馈效果造成的局限性,并使得用户对检索目标的理解逐渐清晰,能够有效全面的搜索图片库,同时避免多次反馈造成的算法效率和检索效果之间的矛盾.通过实验验证了算法的有效性.     

Research on active defense based on multi-stage cyber deception game

In view of the characteristic that attacker depended on the detected information to decide the next actions,the non-cooperative signal game theory was applied to analyze cyber attack and defense.The signal deception mechanism in the process of cyber attack and defense was considered deeply by constructing a multi-stage cyber deception game model,and the dynamic analysis and deduction of the multi-stage cyber attack and defense was realized by considering the attenuation of cyber deception signals.A solution for multi-stage cyber deception game equilibrium was improved based on analysis of cyber attack and defense,and an optimal algorithm for selecting cyber deception defense strategies was designed.The effectiveness of the model is verified by simulations.The rules of multi-stage cyber deception games are summarized based on the results,which can provide effective guidance for the research on cyber active defense.     

Service community construction method of internet of things based on semantic similarity

Internet of Things (IoT) as an important and ubiquitous service paradigm is one of the most important issues in IoT applications to provide terminal users with effective and efficient services based on service community. This paper presents a semantic-based similarity algorithm to build the IoT service community. Firstly, the algorithm reflects that the nodes of IoT contain a wealth of semantic information and makes them to build into the concept tree. Then tap the similarity of the semantic information based on the concept tree. Finally, we achieve the optimization of the service community through greedy algorithm and control the size of the service community by adjusting the threshold. Simulation results show the effectiveness and feasibility of this algorithm.     

基于博弈论的MIMO认知无线电波形自适应算法

 本文从非合作博弈的角度研究了MIMO认知无线电(MIMO-CR)网络中最大化信息速率的波形自适应问题,证明了在给定条件下Nash均衡的存在与唯一性,并提出了一种求解Nash均衡的带惩罚价格的分布式迭代注水算法——MIMO-CR IWFA,通过价格机制的运用使得MIMO-CR在满足主用户的干扰温度约束时最大化各自的信息速率;同时证明了在给定条件下MIMO-CR IWFA能够收敛到唯一Nash均衡解.仿真结果表明MIMO-CR IWFA具有快速收敛特性且能够很好的满足干扰温度约束;虽然受到主用户的干扰温度约束限制,MIMO-CR IWFA的性能能够随着MIMO-CR链路之间的同信道干扰的增大而逐渐接近不考虑干扰温度约束的经典MIMO迭代注水算法(MIMO IWFA).