分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-09-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 如何提高特征点检测与匹配结果的精度，更好地优化相机位姿恢复结果，是提高三维重建整体效率的关键因素之一。基于SIFT算法原理，构建了一个全新的算法框架，该算法使用FCN（fully convolutional networks，全卷积神经网络）神经网络和BP（back propagation，反向传播）神经网络，综合考虑图像主目标的语义分割、图像灰度共生矩阵等方面的影响，实现了自适应的特征点检测范围、数量调整，并在特征点匹配阶段利用相机位姿偏移稳定性剔除误匹配，同时采用基于图优化的方法对位姿恢复结果进行非线性优化，得到了更加精确相机位姿。最后与现有的主流算法进行分析比对，实验结果验证了该算法的有效性，提高了特征点检测的场景自适应程度与特征点匹配、位姿恢复的精度，实现了更加高效的三维重建。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 如何将用户的海量数据以最小的耗时存储到数据中心，是提高云存储效益、解决其发展瓶颈所需考虑的关键问题。首先证明了云存储环境下资源调度方案的存储最小耗时问题属于一个NPC问题，再针对现有算法对存储调度因素考虑不全面、调度结果易陷入局部最优等问题，提出了一种全新的资源调度算法。该算法首先利用三角模糊数层次分析法全面分析调度影响因素，得到存储节点的判断矩阵，用于构造后续的遗传算法目标函数，再将简单遗传算法从解的编码、交叉变异操作及致死染色体自我改善等角度进行创新，使其适用于云存储环境下的大规模资源调度。最后与OpenStack中的Cinder块存储算法及现有改进算法进行了分析比对，实验结果验证了所提算法的有效性，实现了更加高效的资源调度。
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