基于LBP算子与EMD的人脸识别算法

提出了基于LBP算子与EMD的人脸识别算法．该方法先通过图像预处理,把光照变化控制在一定范围内,然后提取图像的局部LBP特征,获得图像的LBP直方图．EMD可以准确地计算直方图的距离,因此本文采用EMD方法对LBP直方图进行计算,完成对图像相似性的度量．在GTAV人脸库上的实验结果表明,本文算法对光照变化和噪声更加鲁棒,EMD测度方法比X2测度方法具有更高的识别率．     

应用颜色信息的图像分割研究

提出了一种在RGB颜色空间中颜色距离定义的方式,并根据颜色距离,用Roberts梯度算子得到颜色距离直方图,确定图像边缘信息的阈值。通过Roberts算子,使用此阈值得到图像的边缘信息。这种方式,充分考虑了图像中的颜色信息,与灰度图的处理方式相比,减少了计算量,提高了具有相似亮度的不同颜色之间边缘信息的提取成功率。     

基于颜色直方图的图像检索技术

讨论了基于颜色直方图的图像检索中颜色空间和直方图距离的选择问题,提出了利用颜色直方图来检索图像的一般框架,建立了基于两种颜色空间(RGB和HSV)和四种直方图距离共八种图像检索算法,并且采用了两种客观评价标准对所建立算法的有效性进行评价。结果证明,在基于颜色直方图的应用中,HSV空间比RGB空间更有效,EMD距离在所有四种距离量度中性能较好,但计算量稍大,与EMD距离相比,虽交集距离性能稍有不足,但所需计算量较小。     

基于边缘梯度方向直方图的静态手语识别

文中采用边缘梯度方向直方图作为手势的特征矢量进行手语识别,建立归一化的边缘梯度直方图,使用欧氏距离模板匹配法进行手势的特征匹配,手势特征矢量之间的识别速度较快.实验表明:该方法对图像亮度、缩放、平移具有不变性,该方法计算简单、快速,可以用于手语识别系统.     

基于区域相似性与相异性的数字图像分割方法

针对数字图像数据量大、内容复杂、特征度量困难的特点,提出了一种综合区域相似性和相异性的基于图模型的分割方法.使用颜色方差作为距离度量,依靠区域邻接图和最近邻区域图来完成数字图像的快速区域合并分割.在合并过程中,通过合并区域的最小合并代价和最大合并代价变化,调整合并顺序,从策略上保证了分割区域的同质性和区域间的相异性.实验结果表明,该方法可以较好地解决图像的误分割现象.     

一种基于HSV空间和粗糙集的彩色图像分割方法

研究了基于HSV颜色空间的粗糙集直方图阈值彩色图像分割方法.根据HSV空间的特性,定义了HSV空间颜色距离计算公式,对HSV三分量计算粗糙集直方图和彩色图像进行分割.实验结果表明该方法较好地保留了图像的颜色信息,具有较高的通用性,能够获得满意的分割效果.     

一种改进的图谱阈值分割算法

针对图像分割是典型的结构不良问题,将图谱划分理论作为一种新型的模式分析工具应用到图像分割并引起广大学者关注。考虑到现有的图谱阈值法中图权计算方法采用基于欧氏距离的幂指数函数导致其计算量过大的不足,首先采用基于欧氏距离的分式型柯西函数代替基于欧氏距离的幂指数函数提出图权计算的新方法,其次将其应用基于图谱划分测度的图像阈值分割算法中并得到一种改进的图谱阈值分割方法。实验结果表明,该方法的计算量小且对目标和背景相差比例较大的图像能获得满意的结果。     

结合光谱相似性与相位一致模型的高分辨率遥感图像分割方法

提出一种结合高分辨率遥感图像的光谱相似性与相位一致边缘检测模型的分水岭分割方法。分水岭分割算法的性能依赖于图像边缘梯度图。利用同类地物的光谱相似性特点,可有效抑制相位一致模型边缘检测中产生的伪边缘和噪声信息,从而获得更好的遥感图像分割结果。本文首先基于目标像元与其邻域像元之间的光谱曲线距离之和定义光谱相似性模型,结合相位一致模型获得边缘响应强度;然后利用自动标记分水岭变换方法实现高分辨率遥感图像分割。使用本文方法和其它方法对遥感图像进行了分割实验,并利用基于多光谱信息熵方法对分割结果进行了非监督评价和比较,同时对计算耗时进行了对比分析。结果表明本文所提方法可以有效地抑制遥感图像的过分割现象,并取得较好的分割结果。     

RGB空间下结合高斯曼哈顿距离图的彩色图像边缘检测

为了能够更好地利用彩色图像的信息进行边缘检测,提出一种RGB空间下结合高斯曼哈顿距离图的彩色图像边缘检测方法.首先分析了彩色图像到灰度图像转换的信息损失,并给出一种RGB空间下边缘的度量方法.其次,通过引入高斯曼哈顿距离,分别在RGB三个通道进行处理,并通过新的边缘度量法统一获得彩色图像的距离图.最后将距离图映射到0~255的灰度范围内,得到最终的边缘检测结果.实验结果表明,本文方法具有较高的处理速度和较好的处理结果.     

结合光谱相似性与相位一致模型的高分辨率遥感图像分割方法

提出一种结合高分辨率遥感图像的光谱相似性与相位一致边缘检测模型的分水岭分割方法.分水岭分割算法的性能依赖干图像边缘梯度图.利用同类地物的光谱相似性特点,可有效抑制相位一致模型边缘检测中产生的伪边缘和噪声信息,从而获得更好的遥感图像分割结果.首先基于目标像元与其邻域像元之间的光谱曲线距离之和定义光谱相似性模型,结合相位一致模型获得边缘响应强度;然后利用自动标记分水岭变换方法实现高分辨率遥感图像分割.基于此方法和其它方法进行了分割实验,并利用基于多光谱信息熵方法对分割结果进行了非监督评价和比较,同时对比分析了计算耗时.结果表明此方法可有效抑制遥感图像过分割现象,并取得较好的分割结果.     

基于情感向量距离的青少年用语的情感分析

In this paper, we propose a method for estimating emotion in Wakamono Kotoba that were not registered in the system, by using Wakamono Kotoba example sentences as features. The proposed method applies Earth Mover's Distance (EMD) to vector of words. As a result of the evaluation experiment using 14 440 sentences, higher estimation accuracy is obtained by considering emotional distance between wordsan approach that had not been used in the conventional research than by using only word importance value.     

A generalized EMD with body prior for pedestrian identification

In this paper, we present a generalized Earth Mover’s Distance (EMD) for pedestrian identification with body prior. (i) The general configuration of body is a valuable cue for human identification. A model of body prior about the general configuration is pursued to describe body prior for every pedestrian. In addition, the spatial incompatibility is computed by Kullback–Leibler divergence according to the pursued model and embedded into the ground distance of EMD. (ii) Furthermore, we generalize EMD by assigning different weights to regions of body, which are learned based on maximum margin criterion to boost discriminative power for pedestrian identification. The experimental results show that the generalized EMD and body prior substantially improve performance on pedestrian identification and the proposed approach is comparable to the state-of-the-art performance.     

一种基于EMD的文档语义相似性度量

针对基于EMD(Earth Mover's Distance)的文档语义相似性算法不满足度量公理因而难以在信息检索与数据挖掘中推广应用的问题,该文提出了一种新的基于EMD的文档语义相似性度量--Mdss EMD(Metric fordocument semantic similarity based EMD).首先在分析EMD及现有改进方法缺陷的基础上,给出了文档宽度、虚拟项的概念;随后通过增加虚拟项来对齐文档矢量的总权值,使所有度量公理得到满足;最后,为提高该度量的适应能力及处理速度,还实现了虚拟项相似距离的弹性设计并对EMD算法进行了简化.该方法把EMD扩展到度量空间中来,很大程度上提高了EMD的索引能力与精度,初步实验表明,Mdss EMD的整体性能优于原EMD及现有其它类似方法.     

基于EMD的快速活动轮廓图像分割算法

C-V模型等传统基于区域的几何活动轮廓模型仅将灰度同质作为区域相似性的测度,致使其在分割噪声分布大、灰度复杂的自然及遥感图像时难有较好的分割结果。为此,该文提出基于Earth Movers Distance (EMD)的快速活动轮廓图像分割算法。首先,给出了基于EMD的区域相似性测度,并引入到模型的定义;接着,提出了基于过分割的规则化和快速曲线演化方法,很好地克服了传统模型的冗余轮廓、计算复杂等问题。对合成图像和遥感图像的实验结果证明了算法的有效性。     

基于压缩传感和EMD距离的视频镜头关键帧提取

关键帧提取是视频内容分析与检索技术的核心问题。提出一种基于压缩传感和EMD距离的关键帧提取方法,首先构造一个符合有限等距性质的稀疏矩阵,将帧高维特征投影到低维空间,然后通过计算帧低维特征之间的调节余弦相似度完成子镜头分割。在各子镜头中,利用EMD距离计算帧与子镜头中心的差异,并选择差异最小值所对应的帧作为该子镜头的关键帧。实验结果表明,该方法提取的关键帧能够对视频内容进行准确的描述。     

颜色特征和超像素特征融合的人体目标再识别

在非重叠视域的多摄像机监控系统中,人体目标再识别有着重要的应用。针对再识别过程中面临的光照变化、视角变化、姿态变化、遮挡等问题,提出了融合全局颜色特征和超像素特征的方法,对颜色特征和超像素特征分配不同的权重,进行人体目标间的相似性度量。超像素特征是将前景图像分割成多个超像素,采用密集采样SIFT特征结合单词包(Bag-of-Words)框架对每个超像素进行描述。将得到的超像素特征和全局颜色特征结合建立人体目标模型,分别使用EMD(Earth Mover’s Distance)距离和巴氏距离度量目标间的相似性。对多个数据库进行实验,结果证明,该算法具有较高的识别率。      

Secure VM Migration in Cloud: Multi-Criteria Perspective with Improved Optimization Model

Distributed computing has risen as a well-known worldview for facilitating an assortment of online applications and services. The present business distributed computing stages utilize a semi concentrated design, where cloud resources, such as servers and storage are hosted in a few large global data centers. Virtualization in computing is a creation of virtual (not real) of something such as hardware, software, platform or an operating system or storage, or a network device. Further, Virtual Machine (VM) technology has recently emerged as an essential building block for data centers and cluster systems, mainly due to its capabilities of isolating, consolidating, and migrating workload. Migration of VM seeks to improve the manageability, performance, and fault tolerance of systems. In a virtual cloud computing environment, a set of submitted tasks from different users are scheduled on a set of Virtual Machines (VMs), and load balancing has become a critical issue for achieving energy efficiency. Thus to solve this issue and to achieve a good load balance, a new improved optimization algorithm is introduced namely Dual Conditional Moth Flame Algorithm (DC-MFA) that takes into account of proposed multi-objective functions defining the multi-constraints like CPU utilization, energy consumption, security, make span, migration cost, and resource cost. The performance of the proposed model will be analyzed by determining migration cost, energy consumption, and response time, and security analysis as well.

     

基于近似计算技术的FPRM电路面积优化

近似计算技术通过降低电路输出精度实现电路功耗、面积、速度等方面的优化.本文针对RM（Reed-Muller）逻辑中"异或"运算特点，提出了基于近似计算技术的适合FPRM逻辑的电路面积优化算法，包括基于不相交运算的RM逻辑错误率计算方法，及在错误率约束下，有利于面积优化的近似FPRM函数搜索方法等.优化算法用MCNC（Microelectronics Center of North Carolina）电路进行测试.实验结果表明，提出的算法可以处理输入变量个数为199个的大电路，在平均错误率为5.7%下，平均电路面积减少62.0%，并在实现面积优化的同时有利于实现电路的动态功耗的优化且对电路时延影响不大.     

基于经验模态分解重构的二次相关时延估计

针对低信噪比情况下的时延估计,将二次相关( SC)时延估计与经验模态分解( EMD)算法结合,提出了EMD重构二次相关时延估计方法。该方法针对EMD重构时本征模态函数的选择,将倒谱法和谱减法相结合,提出新的本征模态函数中有用信号主导分量和噪声主导分量的区分方案。研究结果表明：EMD重构二次相关法较传统二次相关法抗噪性能更优,更能锐化二次相关峰值;在非高斯有色噪声和高斯白噪声情况下,分别将准确估计时延的信噪比降低了4 dB和2 dB。     

基于同底三角形面积描述的形状检索

为了在形状匹配的过程中提高形状特征对边界噪声和图像变形的鲁棒性,同时兼顾形状匹配算法的检索精度和运算效率,提出一种基于同底三角形面积的形状匹配方法.该方法首先计算每个轮廓采样点的同底三角形面积描述子,并对该描述子进行局部平滑,使其更加鲁棒.然后采用加权L1度量方法计算两个形状所有轮廓点的同底三角形描述子之间的距离,获得匹配代价矩阵.最后利用动态规划算法计算匹配代价矩阵的相似度,获得形状距离,实现形状匹配.通过在MPEG-7、Kimia以及铰接形状数据库上测试分析表明,该方法对变形目标具有良好的鲁棒性,且提高了运算效率和检索精度.