分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 论文查重对高校的毕业论文质量管控的过程是有其必要性的。提出一种新型综合性作法,针对互联网的查重系统过程过于极端的状况下,可以使用此方法检测出异常,才会要求再次以人工检测。目标是要减少误判,将原本不是抄袭却被判定抄袭的论文得到申覆的机会。当同一篇论文在不同的查重网站中检测出的重复率相差较大时,采用论文新型综合性查重方法,在判定论文最后的重复结果中加入人为判断的权重,降低论文重复率被网站所控制的因素,使得查重结果不完全被网站或人工控制,这种网站人工的双重混合式检测弥补了网站资源库问题对查重结果产生的影响,提升论文查重结果的准确性和可信度。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对雾霾恶劣天气状况下获取的图像视觉效果差,提出了一种基于视觉感知的快速雾天图像清晰度复原方法,测算大气光学物理模型的两个重要参量。首先采用阈值分割结合二叉树分割的方法拟合较为精准的大气光值,进而采用自适应各向异性型高斯滤波与色调调整方法优化透射率。与算法[1,3,5,8]实验结果表明,所提算法的去雾效果图效果饱和清晰,能够保留清晰的边缘细节和较高的对比度,算法的处理效率高,能满足实际应用需求。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对化妆对人脸识别准确率的负面影响,提出了基于补丁集成学习的改进鲁棒人脸识别算法。首先,将每张人脸图像嵌入补丁中并用一组特征描述符描述每个补丁,即本地梯度Gabor模式(LGP)、Gabor空间定序定比测量直方图(HGSFRM)和密集采样局部多值模式(DSLMP )。然后,使用改进的随机子空间线性判别分析(SRS-LDA)方法采样补丁,并在化妆之前和化妆之后图像之间建立多个公共子空间进行集成学习。最后,利用协作和稀疏表示分类器比较这个子空间中的特征向量,同时通过求和规则联合得到的分数。实验将提出的算法在多种化妆数据集上进行评估分析,结果表明提出的算法相比于其他专为妆后人脸识别设计的算法有更高的识别精度。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对如何更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征进行研究,提出了一种面向人脸表情识别的ROI区域二级投票机制。首先将图像划分成一系列感兴趣区域(ROI)图像输入到卷积神经网络中进行训练;然后将测试图像的ROI图像输入到卷积神经网络中,统计所有ROI图像的判别结果;最后采用二级投票机制确定测试图像的最终类别,得到最终判别结果。此外,针对卷积神经网络不能从人脸图像中学习到旋转等空间位置信息,引入了STN(spatial transformer network)网络,提高算法在解决复杂情况下的表情识别问题的能力。实验表明,ROI区域二级投票机制能够更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征,比直接使用ROI图像进行投票的方法准确率提升了1.1%,引入STN网络能够有效提升卷积神经网络的鲁棒性,比未引入STN网络的方法准确率提升了1.5%。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了准确地进行显著性目标检测,提出了一种基于散度—形状引导和优化函数的显著性检测有效框架。首先,通过考虑颜色、空间位置和边缘信息,提出了一种有辨别力的相似性度量;接着,利用散度先验剔除图像边界中的前景噪声获得背景集,并结合相似性度量计算得到基于背景显著图。为了提高检测质量,形状完整性被提出并通过统计在分层空间中区域被激活的次数期望生成相应的形状完整显著图。最后,利用一个优化函数对两个显著图融合后的结果进行优化从而获得最终的结果。在公开数据集 ASD、DUT-OMRON和ECSSD上进行实验验证,结果证明所提方法能够准确有效地检测出位于图像任意位置的显著性物体。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对自然场景中维吾尔文检测难度大的问题,改进了一种单深层神经网络对自然场景中维吾尔文进行检测。该网络结构由维吾尔文特征提取组件和多层特征融合的文本检测组件组成,以端到端的方式训练学习预测维吾尔文文本框的位置以及置信度。维吾尔文特征提取组件利用卷积神经网络提取自然场景维吾尔文图像中的多尺度和多层级维吾尔文特征。多层特征融合的文本检测组件则使用维吾尔文特征提取组件提取的特征,预测文本框的位置和维吾尔文类别的置信度。分析发现与中英文检测不同,维吾尔文文本具有更特殊的特征,针对这种特性设计了多宽高比和多尺寸大小的默认框并调整了部分卷积核的大小。经自然场景中具有维吾尔文的图片集实验表明,改进的单深层神经网络方法考虑了图像的多尺度和多层级征对检测精度的影响,算法的准确率和F值分别达到了0.723 4和0.611 5,提高了检测的准确率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 跨摄像机行人因光照、视角、姿态的差异,会使其外观变化显著,给行人再识别的研究带来严峻挑战。基于多特征融合和距离度量学习技术,提出辨识特征后融合的算法,并将其应用于行人再识别中。首先,对跨摄像机行人样本图像分别提取局部最大出现频次(LOMO)特征和基于显著颜色名称的颜色描述子(SCNCD)特征,表示跨摄像机行人的外观;然后,基于所提取的LOMO和SCNCD特征,分别去训练跨视图二次判别分析(XQDA)距离度量学习模型,分别获取跨摄像机每对行人每个特征优化的距离;最后,应用最小最大标准化距离融合的算法,获取跨摄像机行人最终的距离,用于跨摄像机行人的匹配。在具有挑战的VIPeR和PRID450S两个公开数据集上进行实验,实验结果表明所提出的行人再识别算法有效地提高了行人再识别的准确率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 当前主流的Web图像检索方法仅考虑了视觉特征,没有充分利用Web图像附带的文本信息,并忽略了相关文本中涉及的有价值的语义,从而导致其图像表达能力不强。针对这一问题,提出了一种新的无监督图像哈希方法:基于语义迁移的深度图像哈希(semantic transfer deep visual hashing,STDVH)。该方法首先利用谱聚类挖掘训练文本的语义信息;然后构建深度卷积神经网络将文本语义信息迁移到图像哈希码的学习中;最后在统一框架中训练得到图像的哈希码和哈希函数,在低维汉明空间中完成对大规模Web图像数据的有效检索。通过在Wiki和MIR Flickr这两个公开的Web图像集上进行实验,证明了该方法相比其他先进的哈希算法的优越性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统超分辨率重建方法稀疏表示依赖大训练样本字典的局限性问题,基于l₂范数的弱稀疏性特点,提出一种改进的单幅图像自学习超分辨率重建方法。首先,通过自学习建立非金字塔阶梯式训练图像集;然后,采用自定义的方法分别提取训练集中低分辨率和相应高分辨率图像特征块及特征像素值;最后,结合l₂范数的协作表示(collaborative representation,CR)理论和支持向量回归(support vector regression,SVR)技术学习多层超分辨率映射模型。实验结果表明,提出的超分辨率方法不仅可行有效,而且与传统的单幅图像的超分辨率方法比较,其PSNR平均提高了0.06~3.92 dB,SSIM平均提高了0.002 4~0.034 8。从客观数值和主观视觉证明了所提方法的优秀性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题,提出了一种改进的高斯-拉普拉斯算子的边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务,然而目前常用的几种梯度算子,包括已经提出的高斯-拉普拉斯算子都没能取得理想效果。提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子作了改进,并与高斯滤波器相结合。首先,应用高斯滤波器来平滑图像,抑制噪声;然后,基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测;最后,在Imagenet数据集中选取了10幅图像进行了实验,将提出的高斯梯度边缘检测器与传统的边缘检测器进行比较。评估结果显示,提出的方法所获得的峰值信噪比(PSNR)高于对比算法,而均方误差(MSE)更小。实验结果表明,提出的方法在实际应用中能够有效提高噪声图像边缘检测的质量。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 目前,通过卫星遥感、低空遥感影像自动,半自动化解译梯田信息有一定的研究进展,但是受数据获取成本、精度、解译方法单一等限制,只限于大面积提取梯田区域。低成本地进行梯田的田面精准提取以及面积统计仍需进一步研究。基于面向对象方法分别对0.5m分辨率的无人机正射影像和地形指数,及两种数据的结合进行梯田区域分割、提取及面积统计。结果表明,将正射影像数据与地形指数结合的梯田的田面提取结果优于基于单一数据源。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对ICI自消除算法导致UFMC系统频带利用率过低的问题,提出一种联合部分自消除和加升余弦窗的改进方案。该方案具体通过在UFMC系统发射端子带边界插入自消除子载波,并在UFMC系统接收端进行时域加窗来达到抑制UFMC系统干扰、提升系统的频带利用率的目的。对算法进行MATLAB仿真实验,当子带两侧设置4个自消除子载波时,相较自消除算法,系统载波干扰比增大,同时系统的频谱利用率也提升了10%。仿真结果表明,所提算法能够有效抑制ICI,提高系统抗干扰性能,同时提升系统频带利用率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对Underlay接入方式的认知无线电网络中的功率控制问题进行了研究,提出同时考虑频谱分配和功率控制两个因素。并且为了同时满足用户的多种需求,将网络容量和功耗效率构建成一个多目标优化问题,然后提出了一种基于NSGA-II的改进多目标优化算法对该问题进行建模求解,得到了适合用户不同需求的Pareto最优解集。最后将所提方法与SPEA-II算法进行了实验对比,仿真结果表明,所提方法能够有效地搜索到优化解,并且能够满足不同情况下的频谱和功率分配要求。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了提高IPv6的路由查找效率,针对IPv6路由前缀分布不均匀的问题,提出了一种基于B-树和Bloom filter相结合的IPv6路由查找算法(BTBF)。BTBF分为B-树和Bloom filter查找两部分,首先利用B-树查找路由前缀的前16 bit值,然后通过B-树节点中位向量的映射,将下一步链接到Bloom filter,再利用Bloom filter位数组的值映射提取下一跳。实验结果表明,BTBF算法与其他树形和Bloom filter类算法相比有效减少了空间和时间占用,在路由表项数变化较大的情况下也能维持稳定的查找性能。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为降低RSSI指纹数据库中指纹数据量和AP数量对KNN算法的运算效率的影响,提出一种基于MD5-KNN的Wi-Fi室内定位算法,对大型场所构建的RSSI指纹数据库进行优化。在离线阶段,将RSSI指纹数据库中的每条指纹转换成包含32位16进制表示的MD5序列。在线上阶段,该算法完成定位所需时间与AP数量无关,且不随指纹数量的增加而线性增加,降低了定位所需时间和运算量。同时,该算法自适应的匹配出合适的K值,有效解决了RSSI-KNN算法需手动设定K值的问题。实验结果表明,该算法有效提高了基于Wi-Fi的室内定位技术的定位精度以及定位效率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 传统网络缓存系统中数据包级别的缓存难以实现,信息中心网络的出现使这个难题得以缓解。即使如此,数据包级别的缓存仍然面临严重的扩展性问题。通过分析当前限制数据包级别缓存实现的若干问题,提出了一种分组报文缓存优化方法。这种方法通过根据分组前缀而非单个报文前缀建立索引来减少高速存储器的使用量,同时分组级别的流行度也用于优化缓存决策。定义了大量的评估指标,并通过广泛的实验来评估此方案的性能。实验结果表明,与之前的数据包级别的缓存方案相比,此方法可以大大减少高速存储器使用量,并且在服务器负载减少率、平均跳数减少率和平均缓存命中率方面取得显着改善。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 将极化码与SCMA多址系统相结合,并针对传统的独立检测译码方案(independent detection and decoding,IDD)因缺乏对译码输出信息的再利用而导致系统性能不佳的问题,提出了SCMA以及极化码联合检测译码方案(joint detection and decoding,JDD),该方案在接收端借助译码获得的内信息辅助更新SCMA多用户检测器的初始先验信息,在检测器与译码器之间实现软信息的回溯迭代,从而得到更显著的系统性能增益。仿真结果表明采用了JDD方案的系统性能相比IDD方案得到了显著的提升,误码率相较IDD方案提升了大约2 dB。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为保证无线传感器网络的覆盖与连通,探索通信半径和感知半径的比值对三维无线传感网络覆盖与连通的影响,基于渗流理论,得到三维无线传感器网络中协作传输路径的重叠体积函数。考虑到通信半径和感知半径的比值与重叠体积函数的关系,得到重叠体积函数与通信半径和感知半径的比值对三维无线传感器网络渗流密度的影响。在此基础上,当通信半径和感知半径相等时,将得到的渗流密度与覆盖的节点密度结合,得到指定的覆盖率与覆盖的节点密度的关系。仿真实验证明,在三维无线传感器网络中,重叠体积与渗流密度成正比;通信半径和感知半径的比值与渗流密度成反比;随着指定的覆盖率的增加,所得到的覆盖的节点密度也随着增加。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为实现在低信噪比的情况下对载频进行参数估计,提出了一种算法。首先,根据循环谱理论计算出信号的循环谱;然后,采用压缩感知的方法重新构造信号的循环谱切面;最后,根据信号循环谱切面中的离散谱线位置与信号的载频的关系采用平均法来计算载波频率。数值仿真显示在信号稀疏度较高的情况下,对载波频率的估计精度能控制在10³ Hz 以下。在低信噪比的情况下,该算法能够有效地实现对信号载频的估计,在工程上具有一定的实用价值。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对Android恶意应用检测中忽略特征统计学意义的问题,提出一种基于统计学特征的Android恶意应用检测方法。该方法提取应用统计学特征作为训练数据集,并采用聚类算法预处理恶意数据集以降低个体差异性对实验结果的影响。另一方面,该方法结合特征和多种机器学习算法(如线性回归、神经网络等)建立了检测模型。该方法提出的两个模型准确率均能达到95%以上,检测时间相比于对比实验也能大幅度降低。实验结果表明,应用的统计学特征能够很好地区分良性和恶意应用,并且通过聚类算法预处理数据能够提高检测精度。