基于云计算的图像分类算法

针对单节点的图像分类算法效率低,实时性差的难题,提出基于云计算的图像分类算法。首先提取图像数据库中的图像分类特征;然后将待分类图像通过云计算模式与图像库中的特征进行匹配,并根据匹配结果将其划分到相应的类别中;最后采用UPenn和Caltech-101数据库测试算法的可行性。结果表明,该算法降低了图像分类的时间复杂度,取得了不错的图像分类结果,且分类效率要明显优于对比算法,具有良好的实际应用价值。     

基于数据挖掘的图像分类算法

针对传统图像方法的分类精度难题,提出基于数据挖掘的图像分类算法。首先构建多媒体数据库中的图像检索信道模型,并进行向量量化编码,然后采用Harris角点检测算法提取图像特征点,并采用模糊C均值聚类算法实现图像分类。实验结果表明,该算法可以对图像内容信息进行准确的表达,提高了图像分类的精度,具有较强的鲁棒性。     

一种基于图像插值的SIFT算法研究

SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转,尺度缩放,亮度变化保持不变性,对视角变化、一定角度的仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性.提出了一种具有尺度不变特征转换的图像插值的SIFT算法.首先对图像进行SIFT特征提取,利用K-D树搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离来实现对特征点的匹配.在此基础上加入图像插值法增大采集特征点的范围,从而增加特征点匹配的对数.最后比较3种图像插值方法.实验结果表明：双线性插值法获取的特征点匹配的对数最多,但匹配时间较长.     

基于特征提取与机器学习的文档区块图像分类算法

文档区块图像分类对于文档版面图像的理解和分析至关重要。在传统机器学习分类模型中,直接使用图像作为输入会导致模型参数量过大因此无法进行训练。为了克服这个困难,我们在本文中针对文档区块图像设计了一组有效的特征,并提出了基于这些特征和机器学习的文档区块分类算法。在特征设计上,我们提取了几何、灰度、区域、纹理和内容五方面在内的32维特征,以增强特征针对区块类别的分辨能力。在分类器方面,我们在所提出的特征上对传统机器学习分类模型、自动机器学习方法以及深度学习均进行了实验。在公开数据集上的实验结果表明,我们提出的文档版面区块分类算法具有很高的分类准确率,并且十分高效。另外我们实现了一个简单的分步文档版面分析算法,以展示所提出的区块分类算法的推广能力。      

基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法

航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像的配准问题,文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式,即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性,还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF-BA。其中,RF-BA粗匹配充分利用拓扑图的结构,通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF-BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则,提升配准精度。实验结果表明,与已有的几种代表性配准方法相比,所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。     

基于云计算的数据流系综分类算法研究

综合分析了数据流分类算法以及云计算的基本理论,提出了基于Hadoop框架的数据流系综分类算法,算法采用MapReduce并行编程模型对传统基于动态权重系综模型进行改进,以提升算法的分类效率.分析结果表明,该算法在处理快速海量到达的数据流时,其执行效率远高于传统系综算法.     

基于颜色通道融合特征的现勘图像分类算法

针对单一特征难以精确地表达复杂图像内容的问题,提出基于颜色通道融合特征的现勘图像分类算法。首先,分别在H,S和V三个颜色通道上提取图像的LBP特征和GIST特征,并利用颜色空间信息进行加权融合;然后,将融合的LBP和GIST特征串联形成新的特征描述向量,并用于训练分类器以实现精确地现勘图像分类。在现勘图像数据库上,大量实验结果显示提出的现勘图像分类算法优于基于单一特征的图像分类正确率。     

基于特征融合方法的高光谱图像分类综述

高光谱图像中包含丰富的光谱特征和空间特征,这对地表物质的分类至关重要.然而高光谱图像的空间分辨率相对较低,使得图像中存在大量的混合像素,这严重制约物质分类的精度.受到观测噪声、目标区域大小及端元易变性等因素的影响,使得高光谱图像的分类仍然面临诸多挑战.随着人工智能和信息处理技术的不断进步,高光谱图像分类已成为遥感领域的...     

基于Hadoop云计算平台的图像分类与标注

为有效处理并利用互联网海量的图像和视频数据,提出了一种基于Hadoop云平台的图像分类和标注解决方案。针对如何高效地进行训练集提取这一重要问题,搭建了基于云计算的图像抓取平台,利用互联网的图像资源作为原始数据集,为提取训练集图像提供足够的数据;实现了基于概率潜在语义分析模型的训练集图像提取功能,对原始数据集进行基于主题的聚类,帮助用户快速选取训练集图像;加入了SVM分类模型,利用提取出来的训练集对未标注图像进行分类标注,实现了完整的系统。实验结果表明,该方案能够满足海量图像数据分类和标注的功能和性能需求。     

基于数据挖掘技术的云环境服务分类算法

为了提高Web服务的分类效果,提出了一种基于数据挖掘技术的云环境Web服务分类算法.首先提取服务特征向量,并进行相应预处理得到服务特征向量集,然后采用最小二乘支持向量机训练特征向量集,并采用萤火虫算法优化最小二乘支持向量机参数,建立最优的服务分类模型,最后采用标准数据进行仿真实验,对本文算法性能进行测试.仿真实验结果表明,相对于其它Web服务分类算法,本文算法不仅提高了Web服务分类的精度,而且提高了Web服务分类效率.     

云计算中基于QoS的调配优化算法

研究和设计云计算环境下一种优化的基于QoS约束的调配算法,并验证其正确性。在QoS需求下采用具有服务等级协议(SLA)参数的约束条件,对任务划分优先级,形成优先级队列。SLA服务参数采用二进制权值的方法进行标记,避免了作业分级重叠的情况。在对该任务分配计算资源时,采用资源等级队列的方法,分配合理的工作节点。通过对几种算法的比较实验,验证优化算法运转的鲁棒性和正确性。     

基于云计算系统的数据节能算法

在云计算海量数据存储和数据中心节能算法的综合应用中,更加注重云计算系统数据能耗问题的有效解决。云计算系统中数据能耗问题的产生,不仅增加了二氧化碳的排放量,同时也带来了较为严重的环境问题。结合云计算的定义特点,对云计算系统数据的高能耗问题进行研究分析。通过分析数据节能算法的分类,对DVFS(动态电压频率调整)数据节能算法以及虚拟化节能算法进行分析,并对比其他算法优缺点,同时对应用场景进行描述,最后对云计算系统的数据能耗管理过程做了具体的总结。     

云环境下基于Min-Min改进的任务调度算法

在Min-Min的基础上,针对所存在的缺陷,提出了一种负载均衡的改进算法.仿真实验表明,在一定条件下,改进后的算法比传统的算法有一定的提高.     

基于特征粒子的调度算法在云计算中的应用

针对云计算中资源调度的无序性,以及虚拟机级别上负载均衡难以处理的问题,提出特征粒子调度算法。该算法能够快速、高效、有选择性地完成资源节点的筛选和调度,从而在全局上能够实现节点处理能力的均衡,以及节点资源的最佳利用。通过在模拟仿真平台(Cloud-Sim)上的模拟测试,实验结果表明,此算法能够有效地整理不同特征的云资源节点、缩短云环境下的任务平均运行时间,提高资源的利用率,并在理论上可大大降低整个云的资源消耗。     

距离感知基于CAN的云计算网络路由机制

以结构化拓扑为基础,采用CAN(content addressable network)协议,提出了一种新的云计算网络路由算法。该算法以M-CRP技术为基础,改进传统CAN协议,组网时在物理上相近的节点会处于逻辑上相邻的位置;相应的路由机制也对物理拓扑结构给予充分的考虑,优先考虑物理临近并且通信成本较低的节点;自适应机制网络状态不断变化,M-CRP-CAN(multiple-CDN-based relative network positioning)在组网、路由、自适应等机制都有较强底层物理拓扑结构感知性。实验表明,算法能够提高数据的交换效率,减少了网络中不必要的跨域流量,减少骨干链路的负载,提高了云计算网络性能。     

基于云计算与非负矩阵分解的数据分级聚类

为了提高传统数据聚类算法在大数据挖掘应用中的性能,借助云计算的相关技术,并结合非负矩阵分解方法设计并实现了一种并行的数据层次聚类算法。该算法采用Map Reduce编程平台,利用Hadoop的HDFS存储大容量的电信运营商数据;描述了Map Reduce的数据分级聚类并行处理的工作机制与流程;通过Map和Reduce这种主-从编程模式很方便地使数据分级聚类的子任务在Hadoop的PC集群上运行。实验结果表明,该方法比传统用于数据聚类的非负矩阵方法具有更好的运行时间与加速比,能够在可以接受的时间范围内完成电信运营商的大数据处理。     

基于云计算和IRS的在线课程推荐算法研究

为了提高MOOC在线课程的推荐效果和推荐效率,结合学习用户的偏好和IRS课程评价方法,提出一种基于云计算和IRS的在线课程推荐算法。将学习交互度I、评价率R和评分S和用户偏好结合,提出一种更加适合学习者用户的个性化推荐算法。研究结果表明,文中IRS推荐算法具有更高的命中率和评分差,其推荐的课程令学习者更加满意,更加适合学习者的个性化需求,可以提高推荐效率和运行速度,为在线课程推荐提供新的方法和途径。     

基于混合算法的云计算任务调度方法研究

目前针对任务调度方法的研究中,为了降低研究难度,通常只针对某一个考量任务调度方法好坏的尺度进行研究,经常会出现优化后的方法以较高的计算成本为代价换来较短的任务完成时间,有时是得不偿失的。因此该文将任务完成时间和计算成本均作为优化的目标,对任务调度方法进行研究,平衡任务完成时间和计算成本,提高云计算的效率。该文使用遗传优化算法对上述提出的任务调度问题进行求解,并将模拟退火算法、自适应机理相结合,建立更加适合云计算任务调度求解的混合优化算法。最后,通过实验分析,以仅对任务完成时间优化和仅对计算成本优化的算法进行比较,该文研究的混合算法的云计算任务调度方法能够有效平衡任务完成时间和计算成本,有效提高云计算的效率,降低其计算成本。