高分辨力闭环微加速度计接口电路

本文报道一种电容式闭环微加速度计的低噪声、开关电容CMOS接口电路。采用相同电极分时复用的方法,从而避免电容敏感与静电力反馈的馈通现象。并设计PID电路保证真空封装的高Q值加速度计的闭环稳定性及动态响应特性。整体电路结构只需单端放大器,传输门和电容。测试结果显示,接口电路工作在±5V条件下,整体微加速度计具有±3g满量程,非线性0.05%,800Hz带宽,刻度因子为1.2V/g,噪声密度为0.8μg/ 。芯片采用2um 双金属双多晶N阱CMOS工艺加工,芯片面积15.2 mm2。测试结果证明,本文电路达到高精度微加速度计系统设计要求,可以应用到地震监测、石油勘探等领域中。     

结合视觉属性注意力和残差连接的图像描述生成模型

使机器自动描述图像一直是计算机视觉研究的长期目标之一.为了提高图像内容描述模型的精度,提出一种结合自适应注意力机制和残差连接的长短时间记忆网络(LSTM)的图像描述模型.首先根据pointer-net网络改进基本LSTM结构,增加记录图像视觉属性信息的单元;然后利用改进的LSTM结构,设计基于图像视觉语义属性的自适应注意力机制,自适应注意力机制根据上一时刻模型隐藏层状态,自动选择下一时刻模型需要处理的图像区域;此外,为了得到更紧密的图像与描述语句之间映射关系,构建基于残差连接的双层LSTM结构;最终得到模型能够联合图像视觉特征和语义特征对图像进行内容描述.在MSCOCO和Flickr30K图像集中进行训练和测试,并使用不同的评估方法对模型进行实验验证,结果表明所提模型的性能有较大的提高.     

基于ELMo的混合注意力网络的方面级情感分析研究

方面级情感分析作为情感分析的一项细粒度任务,具有非常高的研究价值。方面词和对应的情感词之间的联系对于确定情感极性起着至关重要的作用。先前的研究大多仅利用一种注意力机制来关注句子和目标之间的联系,未考虑到词性中包含的情感信息。为解决这一问题,该文提出了一种基于ELMo的混合注意力网络(ELMo-based Hybrid Attention Network, EHAN)。与现有网络不同的是,模型不仅将ELMo与Transformer网络相结合来捕获文本信息的情感特征,还利用词性注意力机制对词性和单词进行交互获得方面与情感词之间的联系。在公开数据集上的实验结果表明,EHAN与基准模型相比在准确率和Macro-F₁值上都有显著提升,证明该方法可有效改善方面级情感分析的性能。     

一种基于模板缩减的新型粒子群遗传聚类算法

针对群聚类算法的速度问题,提出一种基于模板缩减法加速的新型粒子群广义遗传(PSO-GGA)聚类算法。为了充分地同模板缩减法相结合,该算法采用一种广义遗传算法与粒子群算法串行使用,既能增加种群多样性,又能对模板缩减操作中需要保护的模板进行储存。同时,对每个周期替换粒子数量采用一种递增策略来充分吸取粒子群快速寻优和遗传算法搜索空间大的特性。实验表明:对8个数据集进行测试,该算法能够在基本不降低聚类品质的基础上,显著地缩短聚类时间。     

一种改进的离散连续能量最小化多目标跟踪北大核心CSCD

针对离散-连续能量最小化(DCEM)方法在复杂场景中对轨迹分段或身份标签互换无法有效处理的问题,提出一种改进的DCEM多目标跟踪方法。该方法通过提取被跟踪目标的多特征融合外观向量,利用不同目标间外观特征向量的欧氏距离设计轨迹的外观约束项,处理身份标签互换问题;通过计算相邻时空域内不同轨迹间的运动相似性和外观相似性,设计后处理过程,合并可能为同一轨迹的短轨迹,处理轨迹分段问题。实验结果表明,平均跟踪准确度提高3.6%,平均跟踪精度提高2.5%,并且身份标签互换和轨迹分段情况得到大幅改善,该方法具有更精确更稳定的跟踪能力。     

结合度量融合和地标表示的自编码谱聚类算法

针对大多数现有谱聚类算法处理大规模数据集时面临聚类精度低、大规模相似度矩阵存储开销大的问题,提出一种结合度量融合和地标表示的自编码谱聚类算法。引入相对质量概念进行节点评估,选取最具代表性的点作为地标点,通过稀疏表示近似获得图相似度矩阵,以降低存储开销。同时考虑到近邻样本的几何分布和拓扑分布的信息,融合欧氏距离与Kendall Tau距离来度量地标点与其他样本之间的相似度,提高聚类精度;以栈式自编码器取代拉普拉斯矩阵特征分解,将所获得的相似度矩阵作为自编码器的输入,通过联合学习嵌入表示和聚类来进一步提高聚类精度。在5个大规模数据集上的实验验证了本文算法的有效性。     

基于DCT域交流系数的实时视频流水印算法

随着网络技术的迅速发展和视频压缩标准的不断提高,数字水印技术已经成为一种数字产品知识产权保护的有效方法.由于目前存在的视频流水印技术多数不具有实时嵌入的特性,针对视频流的实时性要求高问题,提出了一种基于AC系数嵌入的视频流水印算法.通过对水印进行二维Arnold图像置乱,然后通过计算视频帧的像素亮度值和纹理的均匀度把水印信息嵌入到量化后AC系数中,水印的提取和检测不需要原始视频流信号,具有盲检测性.算法实现简单,可满足实时性要求.实验结果表明,水印方案能有效的抵抗旋转,平移等基本几何攻击,有较好的安全性,并且对于帧剪切、帧丢失以及有损压缩等具有很好的鲁棒性.     

一种新的基于双伪随机数的图像隐写算法

为提高数字图像隐写中的隐藏信息容量,提出了一种基于双伪随机数的图像隐写算法.首先介绍了伪随机数生成和双像素嵌入信息原理,然后将随机产生的整数伪随机数看作一个辅助像素值,结合载体图像中的一个像素值将两位秘密信息同时嵌入到一个载体图像像素中,从而在像素改变较小的情况下提高隐藏容量.最后分析了算法的嵌入性能,并通过仿真实验证明,该方法在提高隐藏信息容量的同时,也具有很好的安全性能.