平衡图分割:基于标签交换的割优化

平衡图分割是基本的组合优化问题之一,针对超大规模图高效实现高质量的平衡图分割仍然是一个极富挑战性的问题。提出了一种基于标签交换图分割算法,以最小化规格化割(normalized cut)作为优化目标,利用顶点标签交换迭代更新以达到平衡图分割;针对大规模图,引入采样技术,通过计算局部最优的方式提高算法效率,最后采用邻域抖动(VNS)策略抖动计算多个局部最优解,然后取其中最好的解近似作为全局最优解。实验结果表明,该算法分割得到的子图内密度较好,与最权威图分割算法METIS相比,算法求得的最小割质量更优。     

基于图割的快速图像贴图技术

图像贴图是为了对一个图像集合进行快速浏览和生成数字蒙太奇的一种技术手段,提出了一种度量图像之间相似性的方式来衡量图像之间的相似度,并除去图像中相似度较高的图像以达到去除冗余信息的效果;采用图割(graph cuts)优化技术寻找相邻图像之间颜色和梯度上最平滑的最佳绗缝,并利用图像融合技术消除直接在绗缝处拼接所出现的不自然现象。与原有技术相比,该贴图系统具有平滑效果好和速度快的优点。     

面向三维动画自动生成的路径规划

全过程计算机辅助自动生成动画技术由中科院陆汝钤院士于上世纪90年代提出,这一技术的目标是将适当的故事以受限自然语言的方式输入计算机,由开始一直到动画的生成,每一步都是在计算机的辅助下完成.在动画生成过程中,如何规划运动对象路径是影响动画效果的重要因素.为此,提出基于动画场景规划信息的路径规划方法,该方法通过预定义的路径定性规划语言PADL描述规划需求,然后通过利用扩展的A*算法规划路径并生成路径定量规划语言PCAL描述的路径,最后采用运动图方法合成路径运动动画.实验表明,该方法能有效地自动生成符合指定要求的路径动画.     

基于思维导图的团队协作系统

思维导图作为一种高效率的可视化工具,在线下团队协作中的运用也越来越多,而于在线协作工具的运用并不多. 该文针对思维导图在团队协作工具的应用来进行阐述,描述了一个采用B/S架构,以思维导图为重要功能模块的团队协作系统的实现. 阐述了其主要功能、系统结构、关键实现技术以及开发过程中相关的工程方法. 基于测试驱动的开发形式和IOC机制的运用,使其具备较好的扩展、维护和二次开发的能力. 而基于思维导图来展现团队协作中各类任务的相互关系,以图像化交互的形式来管理项目,与传统的协作系统的线性任务管理相比,具备更好的交互和较低的使用门槛.     

认知无线电网络信道选择机制

认知无线电网络通过动态频谱接入来提高无线频谱资源利用率,而节点目标信道选择的优劣直接决定了频谱接入性能的好坏. 本文首先综合考虑信道增益和空闲时间两种因素,设计以实现最大化系统容量的目标信道选择机制,然后引入信道热度概念,提出一种多属性决策信道选择机制. 仿真结果表明,多属性决策信道选择机制在系统吞吐量和频谱利用率性能上都有明显的提高.     

基于异质图随机游走的网络话题优化策略与仿真模型

网络话题充满噪声,用户在浏览网络的过程中,逐步添加关联性高的网页到话题中,并从话题中删除关联性低的网页,从而形成纯净话题,这就是话题优化的过程。基于此,本文提出一种基于异质图随机游走的模型来模拟用户优化话题的过程,异质图模拟网络内容的关联性,而随机游走模拟用户浏览网络的过程。对于一个网络话题,该模型能够计算出所有网页属于该话题的概率,根据概率分布就能够判断真正属于该话题的网页,从而模拟网络话题优化的过程。仿真结果证实,本文提出的模型可以准确、完整的模拟话题的优化。而通过用户对优化结果的主观评价,同样证实了模型的有效性。     

互连网络的m层二进制图模型

超立方体、交叉立方体、Mbius立方体以及折叠立方体等都是著名的互连网络。它们有一个共同的弱点:其结点度随着网络规模(结点数)的增大而增大。这意味着依此互连网络设计出的超级计算机的扩展性很差。能否构建出既能保持它们已有特性又能使结点度固定的互连网络呢？现提出互连网络的m层二进制图模型,并依此模型设计了分别由超立方体、交叉立方体、Mbius立方体以及折叠立方体等生成的m层超立方体、m层交叉立方体、m层Mbius立方体以及m层折叠立方体。特别地,m层超立方体有一个特点:结点度可以不随网络规模的增大而增大,而且具有超立方体的特性。另外,还提出了由已知图生成m层图的概念。     

基于卡诺图的三变量可逆逻辑综合算法

提出了一种基于卡诺图的可逆逻辑综合算法,该算法可以快速地求解带垃圾位的可逆逻辑综合问题。大量特定的可逆逻辑门都不可避免地带有一定的垃圾位, 如果使用真值表、置换群等经典可逆逻辑综合算法求解这些带垃圾位的可逆逻辑门,则因无法获得全局状态而很难得到结果。根据卡诺图的特点,将可逆逻辑问题分解为多个变量分别求解,无需关心全局状态。提出的卡诺图可逆逻辑综合算法 根据在卡诺图上的邻接性将3变量可逆逻辑问题划分为5个等价类;对每个等价类分别进行计算,在常数时间内解决了带垃圾位的可逆逻辑综合问题。     

面向多种场景的视频对象自动分割算法

针对当前应用于视频对象分割的图割方法容易在复杂环境、镜头移动、光照不稳定等场景下鲁棒性不佳的问题,提出了结合光流和图割的视频对象分割算法.主要思路是通过分析前景对象的运动信息,得到单帧图像上前景区域的先验知识,从而改善分割结果.论文首先通过光流场采集视频中动作信息,并提取出前景对象先验区域,然后结合前景和背景先验区域建立图割模型,实现前景对象分割.最后为提高算法在不同场景下的鲁棒性,本文改进了传统的测地显著性模型,并基于视频本征的时域平滑性,提出了基于混合高斯模型的动态位置模型优化机制.在两个标准数据集上的实验结果表明,所提算法与当前其他视频对象分割算法相比,降低了分割结果的错误率,有效提高了在多种场景下的鲁棒性.     

基于最小割图分割的社区发现算法

该文证明了模块度最大化问题可以被转换成为原网络上的最小割图分割问题,并且基于该证明提出了一种高效的社区发现算法。同时,该文创新性地将模块度理论与当今比较流行的统计推理模型相结合: 首先,这些统计推理模型被转化为模块度最大化问题中的零模型;其次,统计推理模型中的目标函数被修改并应用于本文的最优化算法中。实验结果显示,无论是在真实世界网络还是在人工生成网络中,该文提出的算法均具有高效和稳定的发现社区的能力。