双域滤波三元组度量学习的行人再识别

在图像的捕获、传输或者处理过程中都有可能产生噪声,当图像被大量噪声影响时,许多行人再识别(ReID)方法将很难提取具有足够表达能力的行人特征,表现出较差的鲁棒性。该文主要针对低质图像的行人再识别问题,提出双域滤波分解构建3元组,用于训练度量学习模型。所提方法主要分为两个部分,首先分析了监控视频中不同图像噪声的分布特性,通过双域滤波进行图像增强。然后基于双域滤波分解对图像噪声具有很好的分离作用,该文提出一种新的3元组构建方式。在训练阶段,将双域滤波生成的低频原始图像和高频噪声图像,与原图一起作为输入3元组,网络可以进一步抑制噪声分量。同时优化了损失函数,将3元组损失和对比损失组合使用。最后利用re-ranking扩充排序表,提高识别的准确率。在加噪Market-1501和CUHK03数据集上的平均Rank-1为78.3%和21.7%,平均准确率均值(mAP)为66.9%和20.5%。加噪前后的Rank-1精度损失只有1.9%和7.8%,表明该文模型在含噪情况表现出较强的鲁棒性。     

基于分段线性混沌映射的Turbo喷泉实现

为了提高Turbo喷泉码在噪声信道上的性能,提出了一种基于分段线性混沌映射（PLCM）的Turbo喷泉实现方法.在Turbo喷泉预编码单元中采用PLCM方法实现混沌交织器的设计,同时使用相同的初始值、相同结构的PLCM来设计生成无限长序列的分支序列生成器,最大程度置乱信息序列.在AWGN信道和Rayleigh衰落信道下,采用提出的方法与随机交织方法进行了仿真.实验结果表明,该方法与使用随机交织方法相比,能够有效提高Turbo喷泉码的性能,使其更接近Shannon限,且具有灵活易控的特点.     

基于主成分分析的分块视频噪声估计

噪声估计在视频去噪领域具有重要的研究意义.实际生活中的噪声都是未知的,然而现存的视频去噪算法通常都假定视频的噪声水平是已知的,本文提出一种基于主成分分析（Principal component analysis,PCA）的分块视频噪声估计算法.首先,基于帧间进行块匹配寻找相似块,得到差分图像以消除视频运动的影响;其次,将正态分布函数作为阈值函数简化噪声估计算法模型;最后,设置明确迭代指标使得估计的结果更加精确,且降低了计算复杂度.主观视觉效果和客观指标对比表明,本文提出的基于主成分分析的分块视频噪声估计算法比其他优秀的噪声估计算法误差小同时鲁棒性高,能准确地估计视频噪声.     

基于混合码本与因子分析的文本独立笔迹鉴别

针对已有的笔迹鉴别方法对笔迹版式的要求比较严格、训练过程耗时、对内容不受限制的小样本数据情况下鉴别性能较低等问题, 提出了基于混合码本与因子分析的文本独立笔迹鉴别算法. 该算法提取写作时常用的子图像, 并用描述符标注“代码”建立“码本”. 在特征提取层, 分别采用加权的方向指数直方图法和距离变换法, 对于具有相同描述符的“代码”计算特征距离. 把影响特征距离的因素分为书写因子和字符因子, 对码本中的每个书写模式进行双因子方差分析. 在IAM和Firemaker这两个标准数据集上的实验结果证明, 相比目前国内外的先进已有方法, 本文提出的算法在精度和速度方面有一定的优势, 具有一定的推广价值, 适合处理多语种的笔迹鉴别问题.     

基于双域滤波的三维块匹配视频去噪算法

将双域滤波和三维块匹配算法相结合,充分利用了视频序列的时空频域的相关性,进行视频去噪。将三维块匹配视频去噪算法中小波阈值去噪得到的图像替换原引导图像,抑制了双域滤波算法基本层不平滑的问题。参考残差矩阵的能量谱对短时傅里叶变换系数进行阈值收缩,减少细节层的噪声残留。实验结果表明,本算法有效地解决了双域滤波算法的基本层不平滑、细节层有噪声残留的问题,主观和客观对比也表明,本算法有着较为优秀的去噪效果。     

基于EPON的公平带宽分享算法及其应用

考虑光学开放接入网（optical open access network）中的公平性,将最大最小公平算法用到双向服务等级协议（D-SLA）中,提出了一种基于以太无源光学网络（EPON）的易于实现的双向服务等级协议公平带宽分配算法。算法使用了两轮分配,通过分级管理确定首要SLA和次要SLA,对业务提供商和用户进行分级区...     

AAC中基于子带能量分布的自适应比特分配算法

针对ISO标准算法并没有考虑可用比特数小于编码所需比特数的情况而不能实现编码音质的最佳化的问题,利用人耳对音频信号中的高频部分不敏感的感知特性,根据待编码音频信号各比例因子带的能量分布情况,提出了一种新的自适应比特分配策略。结果表明,与标准算法相比,文中算法在降低编码计算量的同时能有效提高编码主观音质。     

一种新的IEEE80.11 DCF有限负载性能分析模型

IEEE802.11的MAC协议采用基于CSMA/CA的DCF机制,针对该协议的非饱和性能理论评估问题,为DCF机制建立一个闭合排队网络模型。基于该排队模型推导出有限负载条件下无线网络传输率与吞吐量的表达式,并通过该模型理论分析了站点数量、传输负载、数据包大小对网络性能的影响。通过实验仿真结果与模型分析数据对比,验证了该模型能够有效地分析DCF机制的非饱和传输性能。     

角度优化网络的印章文字检测与识别算法

利用光学字符识别方法对印章文字进行检测与识别,能够加快各类合同的分类处理速度与鉴别效率.该文针对圆形印章文字呈环形排列的特点,利用极坐标展开对印章文字进行预处理,克服了印章文字方向不统一的问题.对于展开后上下起伏的文本区域,利用带角度信息的联结文本提议网(CTPN)对印章文字区域进行检测,并使用贝塞尔拟合文本区域,实现了对印章区域的准确检测.最后利用注意力转移机制和该文匹配算法对检测的文字区域进行识别,输出印章文字内容.运用该算法对输出印章文字内容自制的中文印章数据集进行实验,印章内容的文字检测F值可以达到84.73％,文字识别召回率达到84.4％,表明该算法可以有效地检测识别印章内容,对文档的分类与鉴别研究具有重要的意义.