应用空间约束和二次相似度学习算法的行人再识别

针对空间分布的全局外观潜在变化的行人再识别问题,提出一种基于空间约束和二次相似度学习算法.通过二次相似度函数(QSF)估计每个子区域的相似度,从而形成多项式特征图,并将所有特征图融合到统一的框架中.该框架利用局部相似度和全局相似度的互补优势,结合多个视觉线索进一步提高算法的鲁棒性.实验对比3个公共数据集,结果表明:基于空间约束和二次相似度学习算法具有显著的识别性能.     

二次加权距离判别

定义了各因子的判别权重和加权距离,并结合二次判别和两类判别,构造了二次加权距离判别.该方法既保留了所有因子又体现了不同因子的判别能力.经实际数据的计算验证,其判别效果优于马氏距离判别.     

二次加权距离判别

定义了各因子的判别权重和加权距离, 并结合二次判别和两类判别, 构造了二次加权距离判别. 该方法既保留了所有因子又体现了不同因子的判别能力. 经实际数据的计算验证, 其判别效果优于马氏距离判别.     

基于二次分解与LSTM的金融时间序列预测算法研究

现有结合特征提取与预测模型的方法不能准确把握金融时间序列的混沌性与交互性,导致预测精度不高。针对此问题,提出一种基于二次分解与长短期记忆(long short term memory, LSTM)网络的金融时间序列预测算法。使用变分模态分解方法与集成经验模态分解方法依次解析金融时间序列数据,得到能表达数据混沌性特征的模态;将模态信息输入到融合有因子分解机(factorization machine, FM)的长短期记忆网络模型中,融合获取到的长记忆性特征与交互性特征,进而预测最终的结果;选取沪深300指数的历史数据作为实验数据集,通过多组对比实验验证算法的有效性。实验结果表明,提出的算法可以有效提升模型的预测能力,同时表达金融时间序列的混沌性、长记忆性、交互性。     

基于递归聚类索引树的剪枝相似检索算法

文章提出了一种新的适用于高维特征矢量相似检索动态聚类索引树结构。针对由于类区域相互重叠而导致相似检索费用增加的问题 ,提出了基于该索引树的“剪枝”相似检索算法 ,应用该算法进行相似检索 ,其检索效益比耗尽搜索法和基于 SS树的相似检索法都要高。     

相似索引等距包络参数计算的改进算法

在相似索引等距包络（球包络）的参数计算中，直接计算方法由于计算代价过高而难于应用。 Ｒ． Ｋｕｎｉａｗ ａｔｉ和 Ｊ． Ｓ． Ｊｉｎ 针对欧氏空间情形提出一种迭代的 γ空间搜索算法，但其计算过程需要保存前面计算得到的所有平面参数，在实际应用中受到一定限制。为了解决这个问题，该文对γ空间搜索算法进行了改进，避免了原算法的缺点，并将改进算法进一步推广到二次型距离空间和街区距离空间中。文中给出了算法的基本思想，以及必要的定理证明。此算法在大容量图像库基于内容检索系统中应用带来的性能改进说明了算法的有效性     

二次矩阵的相似类

从复矩阵的相似分类的角度出发,对给定的复数p,q,根据最小多项式的性质,得到了由二次多项式(x-p)(x-q)所确定的全体二次矩阵的相似分类的刻画.     

基于SVD和ICA的鲁棒水印算法

提出了一种新的基于SVD(singular value decomposition,奇异值分解)和ICA(independent component analysis,独立分量分析)的鲁棒水印算法.采用二值图像作为水印,并进行Arnold变换,提高了安全性.SVD用于水印的嵌入过程,ICA用于水印信号的提取.该算法的水印容量大大提高,同时还保证了鲁棒水印的不可感知性.借助于ICA,该算法在不需考虑水印图像所经历的攻击类型及攻击参数的情况下,能够正确提取水印信号.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切、伸缩具有很好的鲁棒性.     

基于镜像学习和复合二次距离的手写汉字识别

为解决手写汉字识别中的相似字混淆问题,提出了一种基于镜像学习和复合二次距离的识别算法,提高现有的二次分类器对相似汉字的鉴别能力。该算法为识别置信度较低的训练样本生成镜像虚拟样本,通过迭代训练来调整易混淆字符类别间的分类界面,并对二次分类器给出的候选字使用复合二次距离进行两两鉴别,以减少识别错误。在HCL 2000样本库上的实验表明,该算法能有效提高手写汉字识别的性能,测试集上的误识率下降了20%。     

基于EMD和SVD的在线手写签名特征提取方法

为使在线手写签名认证的使用更具实用性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的在线手写签名特征提取方法.针对在线签名数据的坐标信息,以EMD分解所得的本征模态函数(IMF)分量为初始矩阵,并进行矩阵奇异值分解,以奇异值的能量值作为样本数据的特征分量构成用户特征向量,建立了基于支持向量数据描述(SVDD)的一类认证模型验证该方法效果.在SVC2004签名数据库上的实验结果表明:该方法提取的签名特征区分明显,使用少量的单类真实签名作为训练样本,得到FAR=3.38%,取得了较好的认证识别效果.     

基于可视特征度量距离的图像检索

研究预滤波、二进制集的划界、降维和查询优化的距离计算 ,并在 40 0 0幅测试图像集上 ,采用实验方法对高维直方图的索引策略与优化查询的距离计算进行了评估 .研究表明 ,非二次形式的距离度量与二次形式的距离度量一样有良好的性能 .此外 ,二进制集是直方图的一种有效而简捷的替代方法 ,其检索性能足以满足第一遍查询 .     

基于DWT-SVD的数字水印嵌入方法

目前基于SVD的水印算法是直接对宿主图像或水印图像进行奇异值变换(SVD),然后将水印嵌入宿主图像的的奇异值中。本文提出了一种新的基于SVD-DWT的水印算法,先对宿主图像和水印图像进行小波变换(DWT),然后将水印嵌入各频带的奇异值中,并且水印嵌入系数随频带不同而不同。在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

基于奇异值分解和叠加法的慢速小目标检测算法

在图像集同一像素位置噪声满足遍历性的条件下,分析了利用叠加法进行目标检测的可行性,在此基础上提出了一种基于叠加法的慢速小目标检测算法.首先,分析了目标不重叠、完全重叠和部分重叠时,目标合成图像和噪声合成图像的能量变化情况,分析表明随着叠加次数的增加,噪声合成图像的能量衰减快于目标合成图像,从而保证了合成图像中目标与噪声能量比的增加,为利用叠加法进行目标检测提供了可行性.其次,根据合成图像的奇异值特性,利用标准化奇异值的不均匀变化完成了目标检测.同时,仿真验证了目标合成图像和噪声合成图像的能量衰减情况,分析了叠加次数、目标尺寸与强度对目标可检测性的影响.     

基于SVD/小波的MEMS陀螺误差分析及降噪处理

陀螺仪作为导航系统的核心传感器,其输出信号的精度对导航结果有着重要的影响。针对微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)陀螺成本低、应用广泛但精度低、噪声大的使用现状,选取小波分析方法对MEMS陀螺信号进行误差分析,针对误差分析结果提出了一种小波分析结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的降噪方法以剔除微弱噪声信号。针对小波分析存在的小波分解层数和小波系数难以选取的问题,提出一种自适应选取小波分解层数和变换小波系数的改进小波算法;通过引入SVD以改进小波变换检测微弱信号中噪声的劣势问题,设计双轴电动转台的静、动态试验,静态试验进行信号的误差分析,动态试验验证改进算法的精度,得出改进算法比之传统小波算法降噪性能提升的结论。     

基于块奇异值分解的小波域数字水印算法

根据小波变换和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势,提出一种基于块奇异值分解的小波域水印技术.充分利用小波和奇异值分解的优点,结合JPEG方案中分块的思想,首先对宿主图像进行小波变换,对变换后的低频系数再进行块奇异值分解,选取每块中最大奇异值组成新矩阵以嵌入水印信息.在检测时,提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击.实验表明,该算法对图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性.     

A blind watermarking algorithm resisting to geometric transforms based on SVD

A new watermarking algorithm resisting to geometric transformation based on singular value decomposition(SVD) in logarithm polar coordinate is proposed.The log-polar mapping(LPM) is used to resist rotation and scaling attacks,and the odd-even quantization algorithm is used to embed watermark so it can be extracted without the original host image.The experiments show that the proposed algorithm not only resists various geometric attacks but also is robust enough to the common signal processing.     

矩阵方程求解中SVD方法的讨论

分析了利用矩阵A(A∈Crm×n),B(B∈Ctm×n)的奇异值分解来求解矩阵方程AX=C(X∈Cm×n)与AXB=C(X∈Cn×m),讨论了有解的充分必要条件,并在有解时给出了解的一般形式.对于一般的无特殊规律矩阵方程,利用其奇异值分解来求解将会十分的方便.     

基于CCA的图像特征匹配算法

基于典型相关分析的思想,提出一种可以解决具有相同数目特征点的图像特征匹配算法.算法利用典型相关分析将提取的2幅图像的特征点投影到新的特征空间上,将获得的投影向量作为匹配特征构造匹配矩阵,最后根据匹配矩阵元素的大小判断特征点的匹配关系.仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性.     

基于非采样Contourlet变换和SVD的数字水印算法研究

非采样Contourlet变换具有多尺度性、多方向性和平移不变性的优点.提出了一种基于非采样Contourlet变换和SVD结合的数字水印算法,首先对图像进行非采样Contourlet变换得到低频子带,并对该子带系数进行SVD分解,然后将水印信息嵌入到奇异值中.实验表明,该算法在满足不可见性的同时,对常见的攻击有很好的鲁棒性,且提高了对抗JPEG压缩、中值滤波、高斯滤波和旋转攻击的能力.