自适应的有效非局部图像滤波

研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足,利用梯度域奇异值分解(SVD) 提出一种自适应的有效非局部滤波方法。该方法对基于预选择的非局部滤波方法的贡献主要有:1)是一种基于图像子块结构特征的鲁棒预选择方法;2)研究了相似集大小与滤波性能的关系;3)相似子块的自动选取;4)提出一种局部自适应的滤波参数选取方法,根据图像局部内容的不同确定滤波参数。此外,利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明:本文方法滤波后的图像在主客观方面都优于原算法和其他快速方法,且运行速度较快,是一种有效的滤波方法。     

基于卡尔曼滤波SVM图像鉴别方法研究

研究如何区分自然图像和计算机图形判别图像问题。由于人眼难以判别真伪图像,针对传统的图像鉴别方法由于参数的设置而造成识别准确率低,从而无法准确的区分自然图像和计算机图形。提出了一种卡尔曼滤波和支持向量机分类算法相结合的高性能图像真伪鉴别方法。算法首先采用卡尔曼滤波器提取图像的各个级别的分量,求解出各级分量和判别的误差值并作为特征数据,然后采用支持向量机分类算法对特征数据进行训练判别。仿真结果表明,提出的算法可以有效的判别图像的真伪,可以有效的识别出原始自然图像和合成图像,识别率高达99%以上,同时算法的稳定性较高,具有一定的实际应用价值。     

基于纹理分类的极化SAR图像滤波方法

关于雷达图像优化,提高分辨率的问题,场景较为复杂的图像,固有噪声图像效果不够理想,对具有不同统计特性的像素点缺乏精确的区分。由于传统参数估计方法降噪效果不足,为解决上述问题,提出了一种基于纹理特征分类的参数估计方法。首先计算极化总功率图像的灰度共生矩阵,并提取纹理特征矢量,用K均值聚类的方法进行分类。然后根据分类结果,在滑动邻域窗内选取与中心像素同类别的像素用于参数估计。实验结果表明,改进的纹理分类的滤波方法具有更好的降噪效果,对于复杂场景的极化SAR图像表现了较大的优越性。     

同态滤波在人脸识别中的应用研究

论文首先对人脸识别进行了介绍,通过对人脸识别系统的分析指出预处理在人脸识别中的重要性。然后对已有的人脸识别预处理法作了详细的介绍,并对各种方法进行比较。最后针对光照对人脸图像的影响还提出了同态滤波的方法,在预处理阶段消除光照对人脸图像的影响,实验结果表明,此种方法可以提高识别率。     

A Random Nonstationary Pulse Train Model

A simple and mathematically tractable model of a nonstationary process is developed.The process is the sum of waves where the parameters of the waves are random. Explicit expressions for the mean and autocorrelation function at each position as a function of time are obtained.In the case of infinite time, the model evolves into a stationary process. The time-frequency distribution at each position is also obtained. An explicit example is given where the initial waves are Gaussian. The case where there is dispersion in the propagation is also discussed.     

基于l1范数相干度的量子态区分

为探究区分量子态的最优策略,以相干作为资源,利用附加辅助系统的方法来区分非正交量子态,并给出了l₁范数相干度与区分量子态的成功概率之间的数值关系,同时量化了某些特定情况下不出错的量子态区分(UQSD)的最优协议所需的l₁范数相干均值.本文的研究结果表明,通过调整生成的相干度可以提高区分量子态的成功几率.     

基于BC聚类的差分隐私保护推荐算法

为提高差分隐私保护下推荐算法的准确性,提出了一种考虑差分隐私保护的基于Bhattacharyya系数（BC）的聚类推荐算法.以BC作为项目相似性度量的标准,根据BC相似性对项目进行K-medoids聚类,并在聚类簇中进行私有项目邻居选择.最后,根据最近邻居集信息,对用户的评分进行预测和Top-n推荐.提出的方案有效地克服了已有方法中存在的相似性度量依赖于共同评分的问题,提高了相似性度量的准确性,有效避免了因隐私保护而造成的最近邻居集质量下降的问题.理论分析和实验测试的结果表明,该方法在实现隐私保护的同时还能有效保证推荐的高质量,较好地实现了隐私保护和数据效用之间的平衡,具有良好的应用潜力.     

敏捷化AIOps框架及运维数据质量评估方法

敏捷化智能运维(AIOps)框架将模型构建提前至测试阶段,利用该阶段产生的监控数据代替线上采集的数据以训练AIOps模型,进而实现智能运维的早开发与早使用. 运维数据质量评估方法通过最大均值差异度量方式,分别在健康评估与故障诊断运维场景下对训练数据分别进行趋势性、阶段性、可检测性及可诊断性评估,以预估数据对模型的适用性. 基于华为技术有限公司提供的测试环境设置测试用例并构建实验数据集,在该数据集上的实验结果验证了敏捷化AIOps框架的可行性及数据质量评估方法的有效性.     

针对无网格并行计算的基于模糊均值聚类的分区方法*

针对国际上普遍采用的基于回归几何二分的分区方法的缺陷,提出了基于模糊均值聚类的均匀模糊均值聚类分区算法。采用该方法对不同类型的无网格几何模型进行了分区,并根据分区信息对三维实体模型进行了并行计算。通过与基于回归几何二分法的比较,充分验证该算法的有效性和可行性。     

不确定离散系统的鲁棒Gl2滤波器设计

对于凸多面体不确定离散系统,研究了满足误差估计系统鲁棒稳定且满足一定Gl₂性能指标的线性全阶稳定滤波器设计方法.分别给出了确定性和不确定性离散系统具有Gl₂性能的线性矩阵不等式（linear matrix inequality, LMI)充要条件和充分条件.在此基础上,通过使用滤波器参数化方法,分别推导出了以LMI描述的确定性和不确定性系统的Gl₂滤波器存在的充要条件和充分条件,进而可以使用LMI凸优化程序求解滤波器.通过对算例的计算,结果表明,在噪声信号为独立范数有界情况下,鲁棒Gl₂滤波比H_∞滤波具有更少的保守性.