一种合成聚焦的便携式B型超声成像方法

传统合成聚焦超声成像方法在图像重建过程中处理数据量较大,致使其在便携式B型超声设备中应用受限。针对该问题,提出一种基于压缩感知理论和合成聚焦波束形成算法的便携式B型超声成像方法(SFCS)。该方法通过对接收到的射频回波信号进行随机采样得到欠采样的测量信号,将测量信号经过合成聚焦波束形成处理获得欠采样的射频信号线,基于压缩感知的信号重构算法,由欠采样的射频信号线高质量地恢复信号后供后续成像处理使用。仿真实验结果表明,SFCS可有效地解决合成聚焦超声成像过程中数据量大的问题,从而在保证较高成像质量的前提下满足便携式B型超声设备小型化、低成本的技术要求,具有工程应用价值。     

基于车牌字符边界定位的视频测速

针对卡口环境下视频测速误差大的问题,提出一种提高测速精度的方法。采用以车牌第2个字符作为车辆定位的特征块,利用小波变换分解字符的外部边界特征曲线,在低分辨率下实现目标字符的模板匹配,并获取该曲线相对模板的偏移量,在原分辨率上进行边界坐标的精细调整,完成车辆特征块的精确定位。结合字符高度固定的先验知识,确定车辆特征块所处的实际坐标系,以提高对车辆行驶距离的计算。在实际环境下,对该方法进行长达2个多小时的测试,并对测试结果与线圈测速、基于车牌定位的视频测速进行对比,结果表明,在车辆正常行驶的速度下,与线圈测速相比,该方法视频测速误差在3 km/h以内。     

基于多值属性分量的XACML策略匹配算法

针对多值属性分量的XACML策略和策略请求之间的匹配需求,分析多值属性策略匹配中策略规则与请求匹配时两者的对应属性关系,依据属性之间的包含关系和权限蕴含关系,给出3个关于策略匹配的定理并加以证明。根据策略匹配的定理,提出多值属性匹配算法。最后进行实验验证,结果表明该算法能够提高多值属性分量策略的匹配效率。     

一种改进的视网膜图像中微小动脉瘤的检测算法

基于糖尿病性视网膜病变中最早出现的微小动脉瘤病症进行了研究,提出一种有效的微小动脉瘤检测算法。首先在传统模板匹配算法的基础上提出了一种动态多参数模板匹配算法,并且使用相对误差和与相关系数来共同制约匹配度,从而实现了更为精确的匹配提取;其次提出了基于分布特性的计分策略和自适应加权的汇总策略,避免了单纯采用各个特征量作为独立约束指标进行筛选时忽视各个特征量的约束力大小的弊端。实验结果表明,该检测算法能够有效地提高微小动脉瘤的检测真阳性率。     

基于自旋图和ICP算法的3D实体签名算法

针对已有的3D实体真实性认证方法中实体的标识不与实体自身绑定且难以验证的问题,提出了一种面向3D实体的签名算法。给出了3D实体签名算法的设计思想、签名产生算法以及签名验证算法。在粗配准和精匹配阶段分别通过自旋图(Spin Image)和ICP(Iterative Closest Point)算法对签名表面和待测表面进行匹配,从而提高了验证的准确率。对所设计的签名算法进行了实验仿真,所获得的迭代误差和匹配率表明该算法可以区分原始和伪造的签名表面,进而证明了算法的有效性。     

快速鲁棒特征算法的CUDA加速优化

提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的快速鲁棒特征(Speed-up Robust Feature,SURF)图像匹配算法。分析了SURF算法的并行性,在图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的线程映射和内存模型方面对算法的构建尺度空间、特征点提取、特征点主方向的确定、特征描述子的生成及特征匹配5个步骤进行CUDA加速优化。实验表明,相比适用于CPU的SURF算法,文中提出的适用于GPU的SURF算法在处理30MB的图片时性能提高了33倍。适用于GPU的SURF算法拓展了SURF算法在遥感等领域的快速应用,尤其是大影像的快速配准。     

SSI:一种IPv6/IPv4多址同源识别模型

IPv6/IPv4共存环境下多址同源识别是共存网络管理与拓扑发现的一个关键问题。现有研究主要集中于子网内部的双栈发现及单一IP协议栈中的别名解析,难以识别远程IPv6/IPv4共存网络中的多址同源。通过分析同源地址间的本质联系,提出一种IPv6/IPv4多址同源识别模型(SSI),该模型综合利用特殊地址格式匹配、TCP时钟指纹比对和上层协议短时致瘫等多种方式来提高同源地址的识别能力。实验结果表明,上述方法均可有效识别IPv6/IPv4多址同源;SSI模型具有较理想的识别率和正确率。     

用好百度的极速智能搜索

正作为全球最大的中文搜索引擎,"百度一下,你就知道",曾经为传统中文搜索方式打上"即搜即得"的深刻烙印。今日,百度一改数年传统,在用户体验上,直接实现一边输入字词一边即可实时反馈搜索结果,以一种超越"即搜即得"的搜索体验和交互创新,向"极速"与"智能预测"两大未来搜索引擎的方向迈进一大步。     

改进的局域均值分解在机械故障诊断中的应用

为了准确地提取出故障特征,把局域均值分解算法应用于机械故障振动信号的特征提取中.然而在对信号进行局域均值分解时,由于端点的趋势无法预知,在分解时会污染到整个信号序列,而且滑动平均造成了信号的过平滑处理,导致故障特征不能准确地提取.采用波形匹配解决端点处信号的走势,之后再利用线性插值求得信号的局域均值函数与包络函数,通过在Matlab环境下仿真调幅信号验证了该算法在端点处能很好的保持原有信号的特征;并采用实际的机械振动信号进行实验验证,引入端点效应评价指标,根据分解后的生产函数与原信号的相关系数验证了改进的局域均值分解更能准确地提取故障特征.     

基于子树匹配的文本相似度算法

为降低文本向量维度,提高文本间语义相似度度量性能,综合利用统计方法与语义词典的优势,提出一种文本相似度算法.基于文本生成元数据特征向量,减少向量空间维度,设计基于子树匹配的文本相似度算法,借助子树加速对文本相似度的计算,并通过将文本元数据特征向量与子树进行相似度语义匹配,提高文本相似度计算时语义相似度度量的准确性.该算法考虑到对元数据中同义词的语义理解,加强文本之间相似度度量时的语义覆盖能力.实验结果表明文中所提出的方法是可行和有效的.