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基于兴趣区域的图像检索方法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
目前大多数基于内容的图像检索(CBIR)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理直方图等),这样图像的空间布局特征被忽略了。由此提出的图像检索方法克服了这个问题,它是基于如下原则:用户应最有资格指定查询”内容”,而不是计算机,该方法使得用户能够选择多个”感兴趣区域”并且在检索过程中指定它们的空间布局相关性。 相似文献
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随着社交网络、移动互联网等新兴服务的不断涌现,在线社会网络正以前所未有的速度增长并且呈现出极强的演化特性.网络压缩技术能够将大规模网络压缩成规模更小、结构信息更简洁的网络,在数据存储和网络可视化领域发挥着重要作用.现有的压缩算法为了优化压缩损失,重复比对原始网络与压缩网络之间的差异导致过高的时间开销,并且算法仅局限于静态网络,无法满足在线社会网络的演变要求.针对上述问题,提出一种解决演化网络压缩问题的高效算法,首先设计了基于局部化判定的结构合并贡献函数及其快速调整算法,将网络的首次压缩复杂度控制在O(n)到O(mn)之间;其次,设计了一种面向演化网络压缩的动态校准算法,参照网络演化前后拓扑结构的变化,校准前一时刻的压缩表达以避免网络的重复压缩,在满足在线社会网络演变要求的同时提高了压缩效率;最后,通过对真实数据集的实验分析,验证了算法的有效性. 相似文献
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针对数据场环境下多维数据的低维特征提取问题,本文将数据之间的相互作用纳入其相关性求解中,提出一种基于数据场的典型相关分析(Data field based canonical correlation analysis, DFCCA)方法. DFCCA提取的特征具有良好的分布特性,原空间上相隔较远的数据点对的特征聚集在一个较小区域内,而相邻数据点对的特征却有规律地分布在其他点所聚集区域的周围.此特性使得DFCCA具有较好的边界辨识能力,将其应用于图像分割的实验结果表明, DFCCA提取的复杂图像边界具有较好的保真度. 相似文献
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基于轨迹特征及动态邻近性的轨迹匿名方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
移动社会网络的兴起以及移动智能终端的发展产生了大量的时空轨迹数据,发布并分析这样的时空数据有助于改善智能交通,研究商圈的动态变化等.然而,如果攻击者能够识别出轨迹对应的用户身份,将会严重威胁到用户的隐私信息.现有的轨迹匿名算法在度量相似性时仅考虑轨迹在采样点位置的邻近性,忽略轨迹位置的动态邻近性,因此产生的匿名轨迹集合可用性相对较低.针对这一问题,本文提出了邻域扭曲密度和邻域相似性的概念,充分考虑轨迹位置的动态邻近性,并分别提出了基于邻域相似性和邻域扭曲密度的轨迹匿名算法;前者仅考虑了轨迹位置的动态邻近性,后者不仅能衡量轨迹位置的动态邻近性,而且在聚类过程中通过最小化邻域扭曲密度来减少匿名集合的信息损失.最后,在合成轨迹数据集和真实轨迹数据集上的实验结果表明,本文提出的算法具有更高的数据可用性. 相似文献
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为了降低轨迹数据发布产生的隐私泄露风险,提出了多种轨迹匿名算法。然而,现有的轨迹匿名算法在计算轨迹相似性时忽略了轨迹的形状因素对轨迹相似性的影响,因此产生的匿名轨迹集合的可用性相对较低。针对这一问题,提出了一种新的轨迹相似性度量模型,在考虑轨迹的时间和空间要素的同时,加入了轨迹的形状因素,可以在多项式时间内计算定义在不同时间跨度上的轨迹的距离,能够更加准确、快速地度量轨迹之间的相似性;在此基础上,提出了一种基于轨迹位置形状相似性的隐私保护算法,最大限度地提高了聚类内部轨迹的相似性,并且使用真实的原始位置信息形成数据"面罩",满足了轨迹k-匿名,在有效地保护轨迹数据的同时,提高了轨迹数据的可用性;最后,在合成轨迹数据集和真实轨迹数据集上的实验结果表明,本算法花费更少的时间代价,具有更高的数据可用性。 相似文献
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针对时间序列子序列聚类存在的平凡相似和水平伸缩等问题,提出了一种新的子序列聚类算法。它采用多孔平滑滤波器组对时间序列进行低通平滑处理,在所得到的多个尺度序列上生成平凡簇,然后将各个平凡簇的代表子序列作为数据样本进行聚类。新方法利用平凡簇克服了子序列聚类中的平凡相似问题,并且可以在时间序列上发现不等长的相似子序列,较好地解决了水平轴伸缩问题。实验结果证明新算法对于子序列聚类具有比较好的效果。 相似文献
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基于PETRI网的软件需求分析方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文给出一种基于Petri网的软件需求分析方法NA,并与以SADT为代表的传统的软件需求分析方法进行了比较。 相似文献