基于视觉原理的分类算法

从一种新的基于生物视觉原理的观点,提出了一种新的数据分类算法.将数据集看作图像,利用高斯导函数进行特征提取,并用提取出来的特征计算数据的局部结构,在此基础上设计各向异性感受野函数,最后根据各向异性的核函数构造出分类决策函数.在标准测试集上的实验表明:所提出的算法与支持向量机算法分类正确率相当,同时具有更高的训练速度;与Parzen窗分类算法相比,尽管训练速度相对较慢,但分类精度明显提高,很好地综合了分类算法对训练速度和分类精度的要求.     

基于OpenCV的人脸图像预处理技术研究

对采集到的人脸图像进行预处理和训练,以改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,并且使图像更有利于计算机处理,便于对图像进行分割和边缘检测,从而提高人脸图像人别的准确率,为人脸的提取特征值和识别等操作做好准备.利用PCA人脸识别方法,实现简单且识别准确率高,OpenCV的特点是实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,实验结果表明,通过预处理后的人脸图像识别效果更好,识别速度更快.     

基于状态转移算法的极限学习机

目前极限学习机在训练模型时存在占用计算资源多和模型精度低等问题. 为了解决上述问题,提出了一种基于状态转移算法的极限学习机,可提升算法计算效率和模型精度. 利用状态转移算法的全局搜索特性求解线性方程组,得到极限学习机的输出权重矩阵,进而完成建模. 在分类和回归数据集上与极限学习机和其他主流算法进行对比,所提方法可以利用较少的隐藏层节点得到高精度的模型,同时具有更好的学习准确率. 这种高性能的建模方式弥补了极限学习机的不足.      

几种混沌布谷鸟搜索算法的优化性能比较与仿真

针对布谷鸟搜索迭代后期收敛速度慢和搜索精度不高的不足,通过将混沌优化方法嵌入到布谷鸟搜索中构建混沌布谷鸟搜索算法。新算法利用混沌序列的随机性和遍历性来改善布谷鸟搜索的优化性能。基准测试函数集的测试结果显示新算法在收敛速度和计算精度方面都得以提高。最后将所构建的算法应用到PID参数整定问题上,对比实验结果表明改进算法是可行性和有效性的。     

基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题,本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法.算法考虑到人的视觉感官特性,首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初步识别和标定,然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题.经过在高精度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用,算法的速度和效果得到验证.     

基于局部域超限学习机的石材识别算法

针对日益加快的石材加工及销售速度与缓慢的人工分选速度之间不协调导致的效率低下的问题,急需提出基于视觉的自动化石材识别算法.所提出的基于局部感受域超限学习机(Local receptive field extreme learning machine,LRF-ELM)的石材纹理识别算法包含图像预处理、ELM特征映射和ELM分类器三个模块.其中图像预处理模块首先要经过平滑滤波和图像增强操作降低噪声干扰,接着再进行白化操作,去除数据之间的相关性.相对于基于传统人工设计特征的方法,所提出算法的ELM特征映射模块通过ELM神经网络可自主学习出更接近高层语义的图像特征,显著提高分类的准确性.实验结果表明提出的算法相对于传统算法不仅具备较高的分类精度同时还具备较高的计算效率.     

粒子群算法惯性权重的研究

粒子群算法惯性权重ω的设置其极重要,直接影响算法性能.本文利用云发生器对惯性权重进行调整,对其取值范嗣做了进一步的研究,并应用于粒子群算法的改进.以高维函数优化为实例,实验仿真结果表明,新算法的全局搜索能力、收敛速度,精度和稳定性均有了显著提高.     

基于HALCON的车牌识别技术研究

针对目前车牌识别速度较慢以及识别准确率较低的问题,以HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件,将计算机视觉检测技术应用于车辆牌照的识别,实现了图像采集、预处理和检测.实验结果表明,白天车辆牌照识别准确率达到94.6%;相对于传统方法,识别速度也有所改进,每幅牌照的平均识别时间为40.3ms.     

基于互联网云计算的人脸识别算法研究

基于互联网云计算的人脸识别算法是人工智能的核心算法,也是计算机视觉发展的瓶颈所在.利用主成分分析算法对图像的特征点进行提取,并对传统的细菌觅食算法进行改进,提出了改进的细菌觅食算法(GBFA),利用改进细菌觅食算法对主成分分析法中的目标函数进行求解.将计算过程嵌入MATH-EMATICA Cloud云中,利用部署函数对图片进行操作,开发人脸识别程序Face_Recognition,并分别针对智能抠图抽丝、人脸分类、同一人物人脸匹配、寻找特定人物4种功能形态进行测试,测试结果显示,提出的基于互联网云计算的人脸识别算法对于人脸识别、人脸分类、人脸筛选等具有极强的适应性和极高的精确度.     

求解函数优化和特征选择的改进金豺狼优化算法

针对基本金豺狼优化算法(Golden Jackal Optimization, GJO)在解决高维优化问题时存在计算精度低、开发能力弱、容易陷入局部最优的缺点,提出一种改进GJO算法(I-GJO)。在改进算法中,设计一种基于正弦函数的非线性能量因子替代原随机递减能量因子,以平衡算法在搜索过程中的全局探索和局部开发能力。在算法迭代后期引入翻筋斗学习策略,从而扩大群体搜索范围和改善解的精度。为了验证I-GJO算法的有效性,选取6个基准函数优化问题进行数值实验,并与灰狼优化、海鸥优化算法和基本GJO算法比较。结果表明,I-GJO获得较高的精度和较快的收敛速度。最后利用I-GJO算法求解特征选择问题,对16个基准数据集的数值结果显示,改进算法能有效去除冗余特征和提高分类精度。     

基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

为了找到最佳的云计算任务调度方案, 缩短云计算任务完成时间, 通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势, 提出一种遗传 蚁群算法的云计算任务调度优化算法. 首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案, 然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布, 解决初始信息素匮乏的难题, 加快算法收敛速度和搜索能力, 提高云计算任务求解效率. 在CloudSim平台的实验结果表明, 相对于遗传算法, 遗传 蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解, 可缩短任务完成时间, 获得更高的用户满意度.     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化研究

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题,当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

一种基于计算机屏幕图像匹配的快速搜索策略

提出一种适用于计算机屏幕图像的快速搜索策略.首先确定含有目标图像窗口的移动范围,通过计算目标图像在窗口中的相对位置,缩小图像的搜索空间.对已知匹配点的空间坐标进行分类统计,根据目标点出现概率的大小标定搜索优先级,构建一种学习式的搜索算法.测试结果表明,在针对计算机屏幕图像匹配时,本文算法在运算速度和匹配精度上优势显著.该方案已成功应用于国家大型科学仪器工作状态监测系统.     

基于网络服务模式的动态路径规划蚁群算法

随着云计算、移动互联网等IT技术的发展,通过网络提供动态路径规划服务能够进一步改善人们的出行质量。网络服务模式下的动态路径规划要求系统能够同时为多用户提供最优路径。在多态蚁群算法基础上,借鉴最大最小蚂蚁系统及自然界优胜劣汰思想,考虑共享侦察蚁群得到的初始道路信息素,提出两阶段蚁群算法。实验结果表明,两阶段蚁群算法不仅在收敛速度上有所提高,且适应网络服务模式下的多用户实时导航需求。     

视觉盲计算技术研究进展

 云计算和大数据的广泛应用使得多媒体数据的隐私保护面临越来越严峻的挑战,而多方计算、同态密码、函数加密等密码技术为数据在密文下的盲计算奠定了基础。视觉盲计算是在不接触图像、视频等视觉数据原始内容的情况下对其进行检测、识别、检索及更复杂的处理,是计算机视觉与密码学等领域学科交叉的新方向,在视频监控、多媒体数据共享、云计算、移动计算等领域有广泛的应用前景。本文回顾视觉盲计算技术的发展历史,从隐私保护的视频监控、人脸检测、人脸识别、人脸检索、机器学习等方面综述了该领域关键技术的发展情况,展望了视觉盲计算技术的发展趋势。     

基于机器学习的Cortex-M监控视频车型识别

为了解决高速公路环境下监控视频图像车型识别需要将海量视频数据上传计算机服务器中心,对所有的视频流图像进行结构化处理和车型识别,造成服务器中心数据压力大、计算任务重,对服务器性能要求高的问题。对此,提出一种基于机器学习的Cortex-M监控视频车型识别的方法。首先,将训练机训练好的六种车型的权值矩阵文件移植到前端Cortex-M核系列开发板上,采用开发板内嵌的CMSIS-NN网络函数库搭建与训练机相同的网络模型结构;同时采用开发板内嵌的CMSIS-DSP库加快图像处理速度,并对选择处理监控视频图像实现车型识别;实验结果表明,该方法平均识别率达到94.6%以上,与采用计算机进行识别相同,可见该方法能够缓解大量视频上传给服务器中心造成的压力,为高速公路环境下监控视频图像车型识别研究提供了一种可选择的方案。     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

高速收敛混沌粒子群算法的云计算任务调度

针对传统粒子群算法在处理云计算任务调度问题时,存在求解精度不高、容易陷入早熟收敛等缺陷,提出一种改进的高速收敛混沌粒子群算法.首先,采用混沌序列对初始化过程进行优化;其次,利用适应度方差对早熟现象进行有效诊断,并对算法在负梯度方向进行修正,使其跳出局部最优,实现高速收敛.仿真实验表明:改进后的粒子群算法能有效地避免早熟,收敛速度及求解精度都明显提高,非常适合云计算任务调度.