一种基于网络编码协作的高能效无线传感器网络机制

Energy-efficient communications is crucial for wireless sensor networks (WSN) where energy consumption is constrained. The transmission and reception energy can be saved by applying network coding to many wireless communications systems. In this paper, we present a coded cooperation scheme which employs network coding to WSN. In the scheme, the partner node forwards the combination of the source data and its own data instead of sending the source data alone. Afterward, both of the system block error rates (BLERs) and energy performance are evaluated. Experiment results show that the proposed scheme has higher energy efficiency. When Noise power spectral density is -171dBm/Hz, the energy consumption of the coded cooperation scheme is 81.1% lower than that of the single-path scheme, 43.9% lower than that of the cooperation scheme to reach the target average BLER of 10-2. When the channel condition is getting worse, the energy saving effect is more obvious.     

基于链路共享度的网络编码多播路由算法

针对网络编码中最小编码子图的构造问题,提出了一种基于链路共享度的网络编码多播路由算法.该算法利用各条链路的共享度不同,依次选择共享度最大的链路加入到多播传输路径中.实验仿真结果表明,该算法与传统的最短路径多播树算法相比,可节省网络资源约6%～15%,能更好地均衡网络负载,结合随机网络编码算法,能够有效提升多播传输的性能...     

一种基于小波分解的纸币污损检测算法

为提高清分系统中纸币污损检测的准确率,减少撕裂和笔迹等污损对检测的影响,提出了一种基于小波分解的污损检测算法.采用仿射变换和小波变换进行纸币图像配准,运用Kirsch算子提取图像边缘信息,通过计算边缘强度差提取出纸币图像的污损特征,将纸币图像划分为若干个固定大小子区域,通过对每个区域的污损特征统计来判断该区域是否存在污...     

基于多区域联合粒子滤波的人体运动跟踪

针对视频人体运动跟踪中的遮挡问题, 提出了一种基于多区域联合粒子滤波器的跟踪方法. 算法把人体划分为多个关键区域, 通过基于多区域无向图的联合运动模型, 构造联合粒子滤波器, 并运用区域关联的观测评估策略对目标状态进行联合预测, 从而完成遮挡情况下目标的跟踪. 实验结果表明, 与基于单区域粒子滤波的跟踪方法相比, 本文提出的算法在具有较长时间部分和全部遮挡的跟踪问题上, 取得了较好的实验结果.     

基于概率模型的行人四肢自遮挡的检测

针对人体运动跟踪领域中的自遮挡现象, 提出了一种基于概率模型的行人四肢自遮挡的检测算法. 首先, 该方法定义了基于马尔可夫模型的自遮挡状态概率模型; 其次, 利用椭圆肤色模型, 定义了层次肤色模型; 最后, 通过上述模型, 算法将行人四肢自遮挡状态的识别转换为计算自遮挡状态转换概率的过程. 实验表明, 该方法具有较高的准确性.     

基于水平梯度和形态学分析的车牌实时定位方法

车牌图像定位是车牌照识别系统的关键,该文提出了一种在高速公路复杂背景下的车牌定位与车牌字符分割方法。该方法利用水平相关特征、车牌区域的梯度形态特征和车牌配色特征进行车牌定位,并利用车牌的结构特征采用多尺度模板匹配方法切分车牌字符。实验表明该方法在复杂背景下具有较好的定位切分效果和较强的鲁棒性。     

基于改进AP聚类算法的人脸标注技术研究

利用网络新闻图像以及与图像相关的文字说明构造一个有人名标注的人脸库.人脸库中的人脸通过对新闻图像进行人脸检测得到,人名从与图像相关的文字说明中提取得到.通过一个聚类过程得到人脸与人名之间的对应关系,并通过一个合并聚类的过程可以识别出同一个人的不同名字.对AP聚类算法进行改进,实验表明相比于k-means与AP算法,改进的AP聚类算法能充分利用网络新闻图文互补的特性,从而得到更准确的人脸与人名对应关系.     

连续字符识别的级联HMM训练算法

用较简洁的模型表达词典中成千上万的词条以及由这些词组成的类别无以计数的句子,是连续手写识别技术要解决的关键问题之一.利用HMM对时间序列的较强的建模能力这一特点,提出了可用于连续字符识别的HMM级联模型;给出了字符HMM模型连接概率和模型间状态转移概率的定义,并通过修正训练算法的重估公式,重估字符模型的连接参数,描述了用于手写体识别的字符HMM的设计方案;给出了级联训练算法重估公式和级联Baum-Welch训练算法描述.将级联方法应用于手写体英文单词的识别,结果表明,级联模型的描述能力与比较系统相比有明显的优势,获得了良好的识别性能.     

Data Pre－processing and Stroke Segment Extraction for On－line Handwritten Chinese Character Recognition

ＤａｔａＰｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＳｔｒｏｋｅＳｅｇｍｅｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｏｒＯｎ－ｌｉｎｅＨａｎｄｗｒｉｔｔｅｎＣｈｉｎｅｓｅＣｈａｒａｃｔｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＴＡＮＧＸｉａｎｇｌｏｎｇ;ＳＨＵＷｅｎｈａｏ;ＬＩＵＪｉａｆｅｎ...     

一种基于字符HMM模型级联的手写体西文单词识别方法

提出了一种识别西文单词的级联HMM方法，在字符HMM模型基础上按照统计语法将各模型依概率连接，它扩展了HMM的模式描述方式，允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等，通过共享字符模型来描述级联状态转移概率，可以更加可靠地刻画手写体单的行为特点，采用面向在的Viterbi算法，在完整的单词采样序列输入后直接识别，无需做字符的分割和标注，从而避免了在字典中为每个单词建立模型而导致的识别不同步问题，用WE－1单词样本库进行试验，级联模型法的第1侯选识别经为89．26％，带有连字模型的HMM法的第1候选识别率为82．34％，降低错误识别率达39．18％。