基于深度运动轨迹信息的人体动作描述算法

受到dense轨迹特征的启发,本文提出了基于深度运动轨迹信息的动作描述算法, 首先,利用稠密光流场对L帧深度视频提取稠密(dense)兴趣点并 形成稠密轨迹,其次,利用轨迹前后兴趣 点的深度信息计算深度变化值,并将它加入到稠密轨迹和HOG描述算子的计算中;再次,在 整个数据集上, 计算所有动作的平均深度变化值并利用它判断每类动作的深度信息变化情况;最后,根据深 度信息变化剧 烈程度选择不同的码书,对视频样本进行投影并分类。在两个公开深度动作数据集DHA -17和UTkinect 上进行了实验,实验结果表明基于深度运动轨迹信息的动作描述算法具有较好的区分性和鲁 棒性,其性能与一些先进的且具有代表性的算法具有可比性。     

A robust approach of watermarking in contourlet domain based on probabilistic neural network

Multimedia Tools and Applications - A novel algorithm of image watermarking in contourlet transform(CT) has been proposed based on probabilistic neural network(PNN) in this paper. In the proposed...     

基于本体结构的概念间语义相似度算法

针对本体模型的结构特点,从模型概念间的宽度、深度、密度等方面分析本体概念相似度的计算,将其合并为结构因素。结合语义重合度、语义距离等影响相似度的因素综合考虑,提出一种基于本体结构的计算概念间语义相似度的算法。通过建立本体模型并进行实验分析,总结出本体结构方面各因素对本题概念语义相似度的影响。     

一种需求驱动的软件可信性评估及演化模型

软件可信性评估模型的构建依赖于对特定应用领域中可信需求的准确提取和指标系统的合理建立.对于体系结构庞大、非功能性需求复杂的软件而言,可信需求往往随着软件运行状态的转移而不断发生变化.由于可信需求的动态演化将直接影响指标系统的稳定性,因此引起了可信软件研究领域专家的广泛关注.针对该问题,给出一种需求驱动的软件可信性评估及演化模型.首先,剖析和总结软件可信性评估过程中涉及的关键技术,如需求分析与指标提取、可信证据采集与转换、可信性评估推理等,讨论了可信性需求演化背景下的可信性评估自主求解问题.其次,为了分析可信属性间的内在联系及可信属性相对权重的变化规律,给出关联矩阵的概念,并在此基础上提出应用于软件可信性评估指标系统自主配置的自适应重构器.最后,给出软件可信性评估及演化模型的整体框架.实验结果证明了该模型的合理性和正确性.     

基于用户潜在特征的社交网络好友推荐方法

随着Facebook、Twitter、微博等社交网站的迅速普及,好友推荐系统逐渐成为各大社交网站的重要组成部分。好友推荐系统通过主动为用户推荐新的潜在好友来有效地扩大用户的社交圈规模并改善用户的社交体验,因而受到了广泛关注。然而,如何针对用户的个性化需求,为用户推荐真正意义上的好友,一直是个性化好友推荐的难点之一。对此,提出一种基于用户潜在特征的社交网络好友推荐方法(SNFRLF)。首先,通过隐语义模型挖掘用户的潜在属性特征;然后,通过用户的潜在特征计算用户间的相似度;最后,将计算得到的相似度引入到随机游走模型中以获得好友推荐列表。实验结果表明,文中所提好友推荐方法较已有的好友推荐方法在性能上有显著提升。     

MAS在集装箱港口决策支持系统中应用研究

针对集装箱港口物流运作系统的动态性、随机性、分治性和复杂性的特点,建立了以多Agent技术为核心的集装箱港口生产调度系统,以促进集装箱码头各个子系统之间的相互协调,提高集装箱码头设备利用率和码头年吞吐量。系统基于J2EE平台,采用B/S多层架构技术和MVC开发模式。通过在某港口的试运行,表明该系统具有良好的可管理性、可扩展性和可维护性,为集装箱港口物流运作管理提供了良好的技术支持。     

基于DE—BP神经网络的刀具寿命预测研究

引入了BP神经网络技术对刀具寿命进行预测,建立了刀具寿命预测模型.并针对BP神经网络所存在的缺陷,结合差异演化算法,提出了实数编码的DE-BP神经网络预测模型.实验表明,该模型对刀具寿命预测精度高,为刀具需求计划制定、成本核算、切削参数制定提供了理论依据,节约了制造执行系统成本.     

动态心电波形数据的聚类有效性评价方法研究

研究了动态心电信号的波形形态特点,提出了改进的基于品质因子（Figure Of Merit,FOM）的聚类有效性评价策略——HW-FOM（Hausdorff Weighted-Figure Of Merit）。该策略将完整的心电波形分段,并赋予不同的权重。分别计算任意两个心电波形间的对应段的Hausdorff 距离,用以拟合心电波形的形态。通过汇总计算结果描述心电波形间的差异,评价动态心电波形聚类结果的有效性。通过利用MIT-BIH心律失常数据进行实验,结果表明HW-FOM方法的评价结果与实际的数据分类状况呈线性相关,适于动态心电波形的聚类有效性结果的评价。