一种基于约束线性编码的图像分类改进算法

针对图像分类中量化编码的问题,提出了一种简单而且高效编码方法,叫做局部约束线性编码(Locality-Constrained Linear Coding)算法;并将其应用在传统空间金字塔模型(Spatial Pyramid Matching)的向量量化(Vector Quantization)中。通过使用局部约束,LLC先将图像描述子映射到它的局部坐标系统,然后再将这些映射后的坐标经过Max-pooling整合成最终的图像表示。传统的基于词袋模型(Bag-of-World)的空间金字塔需要使用非线性分类器才能获得较好的分类效果,而LLC通过使用线性分类器获得了比传统非线性SPM更好的分类效果。     

基于相对编辑相似度的近似重复视频检索和定位

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中提取Root-SIFT特征描述符并应用层次K-Means聚类算法构建词典,之后将关键帧量化至词袋模型的单词并编码.基于相对编辑相似度的在线检索和定位首先对查询视频进行编码,然后应用相对编辑相似度算法,筛选近似重复视频并对近似重复片段进行定位.实验结果表明,LD算法比Yeh等提出的算法在平均F₁评价准则上效果要高8.55%,并且NDCR降低为原来的29%,效果提升明显.      

改进混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

:研究一种比较新颖的优化方法——混沌优化 ,并在此基础上提出改进的混沌优化 .它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点 ,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度 ,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非线性约束优化问题 .仿真结果表明 ,与已有的直接搜索方法相比 ,该算法简单 ,容易实现 ,求解精度、收敛速度和可靠性较高 ,满足约束的效果较好 ,是解决优化问题的有效方法     

改进混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

研究一种比较新颖的优化方法——混沌优化 ,并在此基础上提出改进的混沌优化 .它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点 ,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度 ,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非线性约束优化问题 .仿真结果表明 ,与已有的直接搜索方法相比 ,该算法简单 ,容易实现 ,求解精度、收敛速度和可靠性较高 ,满足约束的效果较好 ,是解决优化问题的有效方法     

基于底层特征建模的行为识别算法优化

近年来基于时空兴趣点的视觉词袋(bag of video words,BOVW)模型被广泛用于行为识别算法研究;但是该模型忽略了每一种视觉单词的权重,另外没有考虑兴趣点时空分布信息,因而制约了其识别精度。提出了两种算法解决上述问题;其一,采用词频-逆向文件频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)方法对传统BOVW直方图进行优化处理,根据视觉单词在词袋与BOVW直方图的比例权衡其重要程度;其二,提出了基于三维共生矩阵的时空兴趣点互信息(spatialtemporal interest points mutual information,STIPsMI)算法,刻画不同视觉单词的时空兴趣点之间的时空关系。然后将STIPsMI描述符与优化后的BOVW直方图级联,作为视频序列最终的描述符。最后在两个主流的数据集KTH与UCF sports对该算法进行评估。实验结果表明,提出的时空特征描述符在行为识别准确率上优于BOVW模型与其他主流方法。     

改进混沌优化及其在非线性约束化问题中的应用

研究一种比较新颖的优化方法－混沌优化,并在此基础上提出改进的混沌优化,它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非生约束优化问题,仿真结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度 、收敛速度和不靠性较高,满足约束的效果较好,是解优化问题的有产方法。     

一种整数变换的平滑约束块匹配方法

在数字视频压缩编码技术中,为了消除视频序列相邻帧之间的数据冗余,对最小平均绝对误差匹配方法和平滑约束的最小平均绝对误差块匹配算法进行了改进,提出了一种基于整数变换,具有平滑约束的块匹配算法,重新设计了平滑约束条件,提出了新的搜索匹配函数,并进行了仿真实验.实验结果表明,该方法可有效降低匹配块的搜索点数,提升了峰值信噪比,降低了编码比特数.     

光学与深度特征融合在机器人场景定位中的应用

针对移动机器人室内环境的场景定位问题,研究和提出了一种基于视觉光学与深度特征融合的机器人场景匹配定位算法.首先针对摄像机采集到的光学图像和相应的深度图像信息进行预处理,均匀采样后分别对其进行尺度不变特征变换SIFT的特征提取.然后将2组特征进行特征融合,并利用局部线性编码LLC算法进行特征编码.最后应用线性分类器对场景图像进行分类和匹配,得到场景定位信息.在基于PowerBot移动机器人和微软公司Kinect传感器搭建的机器人实时场景定位系统中,针对设计的算法,进行了实验验证.实验结果显示,提出的算法获得了较高的分类准确率,有效提高了机器人场景定位的工作效率,验证了场景定位算法的高效性和可靠性.     

基于K中心点的文档聚类算法

K中心点算法是一个常用的聚类算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极值,计算代价太高.本文先构造一个运用余弦相似度的K中心点文档聚类算法,然后提出一个改进算法,该算法不增加计算的复杂性,显著改进文档的聚类结果.最后,将该改进算法作为局部搜索过程嵌入到迭代局部搜索结构中,构造一个基于K中心点的迭代局部搜索文档聚类算法,进一步改进了文档聚类结果.试验结果表明该算法显著改进了文档聚类结果.