联合优化PSF估计与可逆性编码的去运动模糊

针对传统相机捕获的图像去运动模糊性能不稳定的问题,对编码相机的原理和编码策略进行研究,提出了一种基于相机优化编码和图像有效边缘的点扩展函数(Point spread function,PSF)估计与去运动模糊方法。首先,对传统相机的alpha蒙板去模糊方法进行研究,并将其扩展到编码相机的去运动模糊;然后,对影响去模糊性能的编码因素进行分析,找出适宜于PSF估计和可 逆性的最优化编码;最后,对一种基于有效边缘和最大后验分布的PSF估计方法进行改进,并以有效的边缘梯度为空间先验信息采用由粗到精的迭代方式完成图像的去运动模糊。基于仿真模糊图像与真实模糊图像的实验结果表明,本文方法能够有效地估计PSF,并且去运 动模糊方法的性能优于当前技术条件下的其他方法。     

基于并行技术和流水线的LMS自适应滤波算法

针对现有自适应滤波算法中数据处理效率低的问 题,提出了基于并行技术和流水线的最小均方误差（Least mean square,LMS）自适应滤波算法。该算法构建基 于并行技术的多输入多输出滤波器结构,成倍提高系统滤波处理速度;设计基于流水线的LMS 自适应滤波权系数求解方法,有效改善了权系数计算效率。最后利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)对该算法进行了验 证,结果表明,对于四级并行流水线四阶LMS自适应滤波器,其数据处理速率提高了约8倍,在相同的数据处理速率下,其功耗可降低约84%,从而提高了LMS自适应滤波处理速率,降低了系统功耗,实现了高速、超高速数据流的实时自适应滤波 处理。     

基于CRFs和歧义模型的越南语分词

通过对越南语词法特点的研究,把越南语的基本特征融入到条件随机场中(Condition random fields,CRFs),提出了一种基于CRFs和歧义模型的越南语分词方法。通过机器标注、人工校对的方式获取了25 981条越南语分词语料作为CRFs的训练语料。越南语中交叉歧义广泛分布在句子中,为了克服交叉歧义的影响,通过词典的正向和逆向匹配算法从训练语料中抽取了5 377条歧义片段,并通过最大熵模型训练得到一个歧义模型,并融入到分词模型中。把训练语料均分为10份做交叉验证实验,分词准确率达到了96.55%。与已有越南语分词工具VnTokenizer比较,实验结果表明该方法提高了越南语分词的准确率、召回率和F值。     

一种基于图的情感基准词选择方法

作为文本情感分析的前提和基础,词语的情感极性判别显得尤为重要。现有利用情感基准词进行词语的情感倾向研究中,情感基准词的选择多数基于研究者的人工判别或词语的使用频率。以上方式存在着随机性和主观性的缺陷,并且难以保证对词典中语义关系的全面覆盖。本文提出以候选基准词为顶点,两词间的知网相似度作为边的权重设定参数来构建情感词的无向图。将图中结点的中介性值作为基准词的选择依据,从而保证所选基准词的可靠性。实验证明,通过该方法选取出来的基准词在词的情感倾向分类中具有较高的准确率。     

强化狼群等级制度的灰狼优化算法

针对灰狼优化(Grey wolf optimization, GWO)算法在处理复杂优化问题时优化精度不高,易陷于局部最优等问题,提出了一种强化狼群等级制度的灰狼优化(GWO based on strengthening the hierarchy of wolves, GWOSH)算法。该算法为灰狼个体设置了跟随狩猎和自主探索两种狩猎模式,并根据自身等级情况来控制选择狼群的狩猎模式。在跟随狩猎模式中,灰狼个体以等级高于自身的灰狼的位置信息来指引自己到达最优解区域;而在自主探索模式中,灰狼个体会同时审视等级高于自身的灰狼的位置信息和自身位置信息,并基于这些信息自主判断猎物的位置,同时两种更新模式都将引入优胜劣汰选择规则来确保种群的狩猎方向。对12个基准测试函数进行优化的结果表明：与已有的算法相比,GWOSH算法的全局搜索能力更强,更能有效避免易早熟收敛的问题,更适用于求解高维的复杂优化问题。     

利用QAR和DEM的机载气象雷达地杂波仿真方法

地杂波是降低机载气象雷达性能的一个关键因素。利用数字高程模型（Digital elevation model,DEM）精确计算不同地形的电磁散射时,本文提出了将经纬度变化量转换成距离变化量的方法,简化计算,并修正了俯角和擦地角计算。然后根据气象雷达方程建模地杂波,按照WXR-2100的实际参数设置雷达参数,结合快速存取记录器（Quick access recorder,QAR）反演的航班飞行参数,分别高保真地仿真了起飞和巡航两个阶段机载气象雷达不同工作模式下的杂波图,反映了实际的运行情况,最后建立了杂波图数据库。     

基于保边滤波的显著目标快速分割方法

在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。     

非线性格兰杰因果关系在睡眠生理信号分析中的应用

基于非线性格兰杰因果关系分析睡眠生理信号。分别使用多项式核函数、高斯核函数和Sigmoid核函数将低维空间数据映射到高维特征空间,在高维特征空间使用非线性格兰杰因果方法来分析睡眠生理信号。研究结果表明,脑电信号对心电信号的影响比心电信号对脑电信号的影响更为显著,脑电信号对血压信号的影响比血压信号对脑电信号的影响更为显著,血压对心电信号的影响比心电信号对血压信号的影响更为显著,而且睡眠期样本信号间的格兰杰因果关系更为显著。仿真结果验证了睡眠期信号更能客观地反映生理信号的因果关系。     

适用于文字检测的候选框提取算法

在文字检测的相关研究中,针对文字的候选框提取方法并未得到广泛关注与深入挖掘。一方面由于文字本身结构和一般物体具有较强的差异性,另一方面由于文字对检测的精度要求高。本文提出了一种针对文字的候选框提取算法,该算法首先利用全卷积网络进行快速预测文字区域,有效地减少了候选框的搜索范围,然后针对文字特性对EdgeBox算法进行改进,使之适用于自然场景文字候选框的提取。此外,本文在两个自然场景文字检测的标准数据集上对该算法进行了评测,并与其他已有的候选框提取方法进行了比较。实验结果表明本文方法相较其他算法,具有更好的性能和鲁棒性。     

一种改进的基于规则实例多覆盖分类算法

基于规则分类算法提取的规则集通常存在3个问题:首先,提取的分类规则集中短规则过少,致使高质量的规则不多;其次,规则集中规则数量少,训练数据中几乎所有实例仅被规则覆盖一次;第三,虽然提取大量的规则,但是训练数据中存在一些小类样本的实例不能被任何一条规则覆盖。本文提出一种改进的基于规则的实例多覆盖分类算法(Rule-based classification with instances covered by multiple rules, RCIM),其特点是:(1)为了提高规则的质量,在选择生成规则的第1项时不仅考虑属性值的好坏,而且还考虑了属性值补的好坏;(2)一次产生尽量多,高质量的规则,而且当训练数据的实例至少被两条规则覆盖后才将其删除;(3)当遇上难以判断的测试数据时,对测试数据的各个属性值进行二次学习提取规则。算法RCIM不仅可以有效地提取大量的规则,而且较大程度地提高了规则的质量。通 过在大量数据上实验结果表明,RCIM比许多其他算法取得了更高的分类准确率。