改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。     

图书馆大流通服务模式的特点及对策

随着图书馆服务模式不断升级，新型服务管理模式得到推广与使用，既方便了师生查阅文献资料，也降低了管理人员的工作难度。阐述了大流通服务的概念，分析了大流通服务模式的特点，提出了推进图书馆大流通服务的对策。     

2000年—2017年中国PM2.5污染的健康影响及经济损失时空分布模式

当今环境下，大气污染是危害人体健康的主要威胁之一，对包括PM2.5在内的细颗粒物污染造成的人群健康影响和经济损失的估算是目前研究的热点之一.该研究采用人口、PM2.5污染浓度等基础数据以及流行病学等相关领域的研究结果，将全国区域划分为5 km×5 km的精细格网，根据暴露—反应关系函数及统计生命价值法(VSL)、疾病成本法(COI)计算方法，进行2000年—2017年长时间范围内全国PM2.5污染的健康经济效应动态评估与精细化制图，并采用推土机距离(EMD)方法定量评价不同年份的健康影响及经济损失的空间分布差异性.结果显示，从空间分布格局来看，我国平均每年37.61%的区域存在PM2.5污染的健康影响及经济损失，健康影响和经济损失的分布区域表现出从东南和西北地区向西南和东北地区递减的格局.此外，华北、华中、华东三区域的健康损失平均每年占比74.21%，经济损失平均每年占比80.78%.从时间尺度来看，历年健康影响变化大致可分为两个阶段，2000年—2013年波动增长，2013年—2016年逐渐下降；历年经济损失变化则呈波动上升趋势.此外，局部地区的健康影响和经济损失的空间分布变化具有阶段性.     

北京市生态安全格局保护紧迫性分级

以北京市为例, 通过粒度反推法和景观连通性识别重要生态用地, 通过邻域分析法构建生态阻力面, 采用MCR模型构建北京生态安全格局, 利用人工神经网络计算建设用地扩张概率, 对构建的生态安全格局进行保护紧迫性分级。结果表明, 北京市重要生态用地面积为 6488.53 km², 主要分布在西部和东北部山区, 小部分位于东南平原。一级生态用地面积为4482.48 km², 主要分布在西北和西南地区; 二级生态用地面积为1338.27 km², 主要分布在西部远郊山区、西南部近郊平原和东南部平原; 三级生态用地面积为669.77 km², 主要分布在中北部和东南部平原。重要生态廊道长度为2410.47 km, 分布在远郊城镇以及城乡交界处。一级生态廊道长度为1477.63 km, 主要分布在西北和西南远郊山区; 二级生态廊道长度为390.91 km, 主要分布在远郊平原的生态用地附近; 三级生态廊道长度为 541.93 km, 主要分布在城市中心的周边地区, 呈环状包围中心城区。     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象，其分布较为密集且缺乏尺度不变性，因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题，提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔，然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test，FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后，根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值，提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点，并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features，BRIEF）算法计算得出特征点的描述符，最后进行特征点匹配。实验结果表明，本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升，冗余重叠的特征点数量减少，且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

指纹特征匹配若干问题的研究

研究了指纹细节点特征匹配的关键问题. 在匹配准则上,算法考虑了待匹配点的质量以及重合区域内匹配点和未匹配点对打分的影响. 将待识模式和模板分解为局部模式,寻找最大密度点作为最优匹配. 实验表明,该方法降低了计算量,并提高了匹配的准确性.     

基于小区域匹配的运动人体跟踪

为解决在复杂场景(光照变化、物体移动,增减以及遮挡等干扰)下运动人体跟踪的难题,提出了一种新的跟踪方法.该方法通过背景减除提取人体目标的多个小区域,利用模糊推理评价出它们在相邻两帧间的匹配可靠度;通过跟踪各个可靠度高的小区域,并对可靠度低的小区域进行邻域搜索、位置纠正和估计,完成整个人体目标的跟踪.实验结果表明,该方法能解决遮挡和其他物体的干扰,并能适应光照等环境因素的变化.